スマートフォンやPCのディスプレイに表示されたものが、まるで現実の中に溶け込んでいるように見える「AR」技術。
現在ではあらゆる分野でこの技術が利用され始め、広告などに取り入れる企業も出てくるなど、普及が進んでいます。
しかし「VR」に比べるとまだ認知度がやや低く、ARを作ってみたいものの、どのようにしたらよいか分からないという人も多いのではないかと思います。
そこで今回は、ARを作りたい方に向けて、その仕組みや作成方法などを解説していきます。
- この記事の監修者
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ARとは
ARとは「Augmented Reality」の略で、拡張された（Augmented）現実（Reality）、つまり「拡張現実」を意味します。
これは、人が普段見ている現実環境を拡張する要素を、コンピュータによって取り入れる技術であり、またその拡張された現実自体を「AR」と言い表すこともあります。
つまりARは、現実の世界にコンピュータによる別の情報を付加して表現（表示）しているものになります。
ARの仕組み
ARにはさまざまな種類があり、それぞれ仕組みが少しずつ異なっています。
これらは技術的な特性を見ていくと、主に2つの種類に大きく分けられます。
ひとつは「ロケーションベースAR」という、GPSなどによって取得することができる位置情報を利用して、情報を表示するものです。
そしてもうひとつは、「ビジョンベースAR」というもの。これは画像認識や空間認識などの技術を駆使して、実際に目の前に存在している環境を認識し、それを解析することで情報を表示するものです。
ここからは、それぞれの仕組みについて詳しく解説していきます。
ロケーションベースAR
ARのデバイスの位置情報を取得し、それに応じた情報を提示するというタイプのARになります。
またGPSで取得する位置情報だけでなく、磁気センサーで取得するユーザーの向いている方位の情報や、加速度センサーで取得するユーザーの前後の傾きの情報などとも照らし合わせて、情報を表示する場所が決定されます。
このタイプのメリットは、位置情報や方位、傾きなどの必要な情報が、現行のデバイスでは比較的容易に取得できるようになっている点です。そのため、基本的には特殊なライブラリなどを使用しなくとも実現が可能になっています。
ただし現状、位置情報の主な情報源をGPSに頼っている部分が多く、情報を表示する位置の精度に若干のズレが発生する可能性があることがデメリットとして挙げられます。最近では、デバイスに備わっているGPSプロセッサー性能が向上していたり、補正情報を付加できたりすることよって、位置情報の誤差は少なくなってきてはいます。しかしズレを完全になくすことは難しいとされているようです。
ビジョンベースAR
画像認識や空間認識などによって情報を取得し、表示させるという方法があります。
このビジョンベースARには、「マーカー型ビジョンベース」と「マーカーレス型ビジョンベース」です。
ここでそれぞれについて詳しくご説明いたします。
マーカー型ビジョンベースAR
マーカー型ビジョンベースARの「マーカー」とは、ARの表現のために用いられる画像のことです。この画像を認識し、情報を拡張することになります。
マーカー型ビジョンベースARではこのマーカーを読み込み、そこに追加情報を表示させます。
通常、マーカー型ビジョンベースARを表現する場合には、、マーカーの認識とそのマーカーに対して特定の追加情報を表示する機能を備えたライブラリやエンジンを用います。マーカーのパターンがどのようなものであるべきかは、用いるライブラリなどに依ります。
このタイプのメリットは、マーカーの位置を追加情報を表示位置として決めることができるため、表示すべき位置に正確に追加情報を表示させることができる点や、すぐに利用できるOSSのライブラリが公開されているため、取り組み始めやすい点などです。
デメリットとして挙げられるのは、用いるマーカーは印刷するなどして別途用意しておく必要があることや、マーカーを現実世界に置く必要があるため、物理的にマーカーの設置が不可能な場所などでは利用できないことなどです。
マーカーさえあればARを表現できるということになりますが、逆に言うとマーカーがなければARを表現することができなくなってしまうのです。
マーカーレス型ビジョンベースAR
マーカーレス型ビジョンベースARは、現実世界にある物や空間を認識し、そこに追加情報を表示するタイプのビジョンベースARです。そのため、マーカーを用意する必要がないというメリットがあります。
また、物理的にマーカーを設置することができないような場所や、スペースや見た目の問題で設置が望ましくない場所などでも、風景そのものに追加情報を表示することができるという点もメリットとなります。
デメリットとしては、物体や空間の認識の場合は計算量が多くなるため高性能のハードウェアが必要になることや、大量の計算をしつつARの精度も保とうとすると、少なからず物体や空間の認識に関する専門知識が必要になることなどが挙げられます。
そのため、今回ご紹介しているものの中では最も難易度の高いタイプのARだと言えます。
まとめ
ARは「拡張現実」を意味し、現実の環境を拡張して付加情報を加えるというものでした。
ARには、その仕組みによって2つの種類があり、状況や目的に応じて使い分けることができるようです。
皆さんもぜひARを作成して、さまざまなことに役立ててみてください。
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