Next-generation augmented reality (AR) promises a high degree of context-awareness - a detailed knowledge of the environmental, user, social and system conditions in which an AR experience takes place. This will facilitate both the closer integration of the real and virtual worlds, and the provision of context-specific content or adaptations. However, environmental awareness in particular is challenging to achieve using AR devices alone; not only are these mobile devices' view of an environment spatially and temporally limited, but the data obtained by onboard sensors is frequently inaccurate and incomplete. This, combined with the fact that many aspects of core AR functionality and user experiences are impacted by properties of the real environment, motivates the use of ambient IoT devices, wireless sensors and actuators placed in the surrounding environment, for the measurement and optimization of environment properties. In this book chapter we categorize and examine the wide variety of ways in which these IoT sensors and actuators can support or enhance AR experiences, including quantitative insights and proof-of-concept systems that will inform the development of future solutions. We outline the challenges and opportunities associated with several important research directions which must be addressed to realize the full potential of next-generation AR.


翻译:下一代增强现实技术有望实现高度上下文感知——即对环境、用户、社会及系统状态的详细理解,这些条件构成了AR体验的载体。这种能力将促进真实世界与虚拟世界的更深度融合,并提供上下文相关的内容或自适应调整。然而,仅依赖AR设备本身实现环境感知尤其具有挑战性:这些移动设备对环境的观测不仅在空间和时间上存在局限,且其搭载传感器获取的数据常存在不准确和不完整问题。考虑到核心AR功能与用户体验的诸多方面均受真实环境属性的影响,这一现状促使我们利用部署于周边环境的泛在物联网设备、无线传感器与执行器,来测量和优化环境属性。本章节系统分类并审视了这些IoT传感器与执行器支持或增强AR体验的多种方式,涵盖了定量分析结论与概念验证系统,将为未来解决方案的开发提供依据。我们概述了若干重要研究方向所面临的挑战与机遇——这些方向必须得到充分探索,方能释放下一代AR的全部潜力。

0
下载
关闭预览

相关内容

生成式推荐: 迈向下一代推荐系统新范式
专知会员服务
49+阅读 · 2023年4月15日
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
70+阅读 · 2023年3月31日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
征稿 | International Joint Conference on Knowledge Graphs (IJCKG)
开放知识图谱
2+阅读 · 2022年5月20日
计算机 | 入门级EI会议ICVRIS 2019诚邀稿件
Call4Papers
10+阅读 · 2019年6月24日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
可解释的CNN
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月5日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年5月15日
Arxiv
31+阅读 · 2022年2月15日
Arxiv
12+阅读 · 2021年8月19日
VIP会员
最新内容
认知战:定义与能力发展
专知会员服务
2+阅读 · 今天9:25
乌军利用美国“黄蜂”无人机摧毁俄军后勤
专知会员服务
5+阅读 · 6月7日
《支持作战级人机协同智能的交互式OODA流程》
专知会员服务
14+阅读 · 6月7日
ICML 2026 | SARDI:扩散语言模型的自增强检索
专知会员服务
8+阅读 · 6月6日
相关VIP内容
生成式推荐: 迈向下一代推荐系统新范式
专知会员服务
49+阅读 · 2023年4月15日
百篇论文纵览大型语言模型最新研究进展
专知会员服务
70+阅读 · 2023年3月31日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
182+阅读 · 2019年10月11日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2010年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员