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    科技魔方

    微軟專利提出基于真實世界環境生成AR游戲位置

    AR/VR

    2021年11月25日

      為了正確顯示數字內容,AR系統需要知曉頭部的位置和方向。定位可能包括一個或兩個視覺和慣性組件。視覺部分可涉及處理由攝像頭或多個攝像頭收集的一組圖像,而慣性部分則可包括處理從慣性測量單元(IMU)收集的數據,例如加速計和陀螺儀傳感器讀數。所述圖像和數據的處理可允許系統計算由三維坐標定義的主機設備位置。

      對于需要用戶與虛擬對象交互的AR游戲而言,定位放置尤為重要。例如,將虛擬對象呈現在馬路中心顯然會對用戶造成潛在的危險。另外,若將虛擬對象放置到戰爭紀念館等位置,這必然會引起爭議。

      在名為“Utilizing multiple input sources for generating gameplay locations”的專利申請中,微軟介紹了一種用于識別并隨后在真實世界環境中生成的游戲位置。簡單來說,系統可以根據編程規定,智能識別,不斷變化的條件或用戶反饋等信息來生成與位置相關的潛在風險分數,然后將其作為游戲位置生成的參考。例如,可以將具有高潛在危險分數的位置排除出游戲位置生成列表,比方說道路中央,懸崖邊和戰爭紀念館。

      除了可以明確地將具有高潛在危險分數的特定區域排除出游戲位置列表之外,系統可以根據不斷變化的條件和/或用戶反饋隨時間更新分數。

      例如,系統可能會在看似低風險的區域生成游戲位置,但與所述區域相關聯的映射數據可能已過時。所以,隨著時間的推移,系統可以接收來自用戶的輸入來更新風險評估分數,以反映當前的物理環境具有潛在風險地程度。在一個實現中,更新后的風險評估分數可能會超過風險閾值,然后系統可以將其更新為應排除出游戲位置生成列表的區域。

      微軟指出,這種持續的用戶反饋可用于提供一種不斷發展的風險評估機制,以確定生成的游戲位置是否應繼續存在。

      總的來說,專利描述的系統可以利用多種類型的不同數據組合,以便基于確定的風險分數來有效地確定特定區域是否適合作為游戲位置。

      圖1描繪了可與位置生成過程一起使用的設備100。設備100可以是諸如智能手機這樣的移動設備102。移動設備102可以利用移動設備的攝像頭顯示真實世界的圖像。需要注意的是,微軟指出設備100同時可以是諸如HoloLens這樣的近眼顯示設備或平板設備。

      如圖1A所示,移動設備102可以利用移動設備的攝像頭來捕捉真實世界的場景。所述場景可以包括各種元素,例如草地公園104、人行道106和道路108。設備102可配置為從可經由聯網能力訪問的數據庫加載位置數據。例如,系統可基于GPS數據確定設備位于大西雅圖地區內。然后,系統可以訪問數據庫,下載一組與GPS數據對應的游戲遭遇。

      如圖1B所示,一旦確定了移動設備102的位置,就可以訪問游戲位置數據庫,以確定是否應該顯示任何游戲遭遇。在這一過程中,與位置相關聯的危險程度數據可用于指示道路108為排除區,而草地公園104和人行道106則可以判定為用于顯示游戲元素的位置。

      例如,在一個實施例中,可以在草地公園104生成數字豬豬110,并在人行道106生成數字數目112。然后,移動設備102的用戶可以出于游戲性目的來與110或112交互。

      作為通過GPS數據確定移動設備位置的替代方法,移動設備102可以確定攝像頭捕獲的當前場景中是否存在任何圖像錨。例如,可以通過檢測位于當前場景內的特征點,并將特征點與存儲庫進行比較來確定這樣的圖像錨。一旦確定圖像錨,可通過設備顯示器下載和顯示與圖像錨相關的任何游戲遭遇。

      圖2A-2B描述了根據位置生成過程處理地理位置數據的示例場景。地理位置數據可以通過數據源接收,數據源可以是存儲與世界地圖相關聯的數據的數據庫。地理位置數據可以描述物理環境中的元素,例如街道、公路、人行道、建筑物、公園和各種興趣點(POI)的位置。

      在一個實施例中,這樣的數據源可以是OpenStreetMap數據庫或Microsoft Azure Maps數據庫。

      在一個實施例中,這樣的數據源可以是從多個數據源檢索的地理定位數據組合。在這種情況下,可以組合來自多個數據源的地理定位數據,以提供對一個區域的全面覆蓋。

      在一種實現中,地理定位數據可以將環境中的物理元素表示為各種點、線和多邊形。例如,一個點可能代表一個特定的興趣點,如博物館或噴泉;一條線可能代表一條道路或高速公路。導入數據后,系統可以根據形狀和與形狀關聯的基礎標識符對數據進行不同的解析。

      圖2A描繪了解析地理位置數據的示例場景??梢越邮盏乩砦恢脭祿^域200,區域200包括5個以點、線和多邊形形式指定的元素。區域200內的5個為元素可代表真實世界元素,例如公路202、軍事基地204、噴泉206、購物中心208和公園210。

      根據潛在風險分數,系統可以將區域200和元素202-210解析為至少四種可能的類別:

      已知可用

      已知風險

      未知

      理應排除

      位置生成過程可以利用所述分類來幫助確定游戲元素放置的適當位置。在一個實施例中,可以利用滑動尺度來確定“已知風險”類別何時自動變為“理應排除”。在一個實施例中,“已知風險”和“利用排除”可以組合在一起,并自動排除。

      通過確定與地理位置數據提供的物理元素相關聯的標識符(即數據是否指定它是道路或噴泉),可以創建一個查找表,其中每個物理元素可以根據上述類別進行分類。例如,特定物理元素可以標記為“理應排除”元素,例如公路202?;蛘?,如果物理元素未被排除,并且類型標識符與物理元素相關聯,則可以基于物理元素的類型將風險分數與物理元素相關聯。

      對于沒有被過程識別的類型標識符的物理元素,物理對象可以與“未知”類別相關聯。

      數據源可以根據物理元素的分類將可能與物理元素相關聯的風險分數預定義為設定的風險分數。例如,道路元素可能具有高風險分數。所以對于在解析地理位置數據時發現的任何道路元素,可以使用道路元素填充查找表,并且可以將與道路元素相關聯的預編程風險分數分配給查找表中的特定元素。

      類似地,如果地理位置數據表明物理元素是定義為紀念館,則可以預定義較低的風險分數作為紀念元素的設定風險分數。盡管紀念館可能不是游戲地點的理想區域,但對用戶而言,相對風險可能小于將游戲地點放置在道路中央。

      至少基于關聯的風險分數,解析的物理元素隨后可與類別之一關聯,類別可根據閾值風險分數值定義。例如,利用0-1風險等級(風險分數為1是用戶的最高風險)。然后,系統可以將風險分數小于0.3的物理元素分類為“已知可用”元素,并且可以在所述位置輕松生成游戲位置。類似地,系統可以將風險分數在0.3-0.6之間的物理元素分類為“已知風險”,而風險分數為0.7或更高的物理元素可能列為“理應排除”。

      在參考區域200的一個示例中,噴泉206的風險分數為0.1,公園210的風險分數為0.2,購物中心208的風險分數為0.6,公路202和軍事基地204的風險分數則為0.9。

      作為解析地理位置數據的結果,物理元素可以分類為用于放置游戲位置的區域的初始優先級排序。例如,風險得分最低的區域可能授予用于放置游戲元素的最高優先級。另外,可以定義風險評分閾值,以便在低于風險閾值的區域中生成游戲遭遇。

      在一個實施例中,在超過閾值的區域依然可以生成游戲遭遇,但前提是所述區域不構成理應排除區域。

      在一個實施例中,可通過迭代反饋過程對初始優先級排序進行微調,以便不斷定義和重新定義區域內區域的計算分數?;蛘?,可以利用神經網絡,而所述神經網絡可以根據從數據源接收到的初始數據和可以在游戲過程中獲取的游戲數據進行訓練。

      再次轉到圖2A,可以解析從數據源接收的地理位置數據以識別可能是用于生成游戲位置的候選區域。公路202和軍事基地204可標記為理應排除的區域,因為不應在所述區域附近生成游戲位置。購物中心208可分類為“已知風險”區域,因為購物中心中的人流繁多,可能會在用戶嘗試與數字對象交互時造成風險,所以這個區域可以具有中等風險分數。噴泉206和公園210可分類為“已知可用”,因為所述真實世界區域通??烧J定為允許用戶與游戲元素交互的低風險區域。

      名為“Utilizing multiple input sources for generating gameplay locations”的微軟專利申請最初在2020年5月提交,并在日前由美國專利商標局公布。

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    來源:映維網

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