جعل تجربة VR بسيطة ومحمولة كان الهدف الرئيسي لـ Oculus Quest وهو بالتأكيد يحقق ذلك. لكن الانتقال من الأشياء في الغرفة لتتبع سماعات الرأس إلى سماعات الرأس التي تتبع الأشياء في الغرفة كان عملية معقدة. لقد تحدثت مع Facebook CTO Mike Schroepfer (Schrep) حول الرحلة من الخارج إلى الداخل إلى الخارج.
تتبع بالضبط حيث تكون هذه الأشياء في جميع الأوقات. هناك طريقتان تتم محاولة ذلك عمومًا. مستشعرات على سماعة الرأس نفسها التي تراقب الإشارات في الغرفة-بالنظر من الداخل إلى الخارج. لا يتعين عليك إرسال إشارات لاسلكيًا بين سماعات الرأس والكمبيوتر الذي يقوم بتتبع الموضع الفعلي والذي يمكن أن يضيف زمن الوصول المكتوب إلى التجربة. تتبع من الداخل إلى الخارج ولكن اجعله جيدًا أو أفضل من الأنظمة السلكية التي تعمل على أجهزة الكمبيوتر المتطورة. وسيتعين عليه الركض في أي مكان وليس فقط في مشهد محدد مع الحدود التي وضعتها منارات أو شيء ما والقيام بذلك في غضون ثوان من وضعه. والنتيجة هي سماعة البحث المثيرة للإعجاب والتي نجحت في الطيران في هذه المهمة (على الرغم من أنها ليست قفزة كبيرة في الآخرين). >
ما هو مثير للإعجاب في الأمر ليس فقط أنه يمكنه تتبع الكائنات من حوله وترجمة ذلك إلى وضع ثلاثي الأبعاد دقيق لنفسه ولكن يمكن أن يفعل ذلك في الوقت الفعلي على شريحة مع جزء صغير من قال شروفر إن قوة الكمبيوتر العادي.
أنا غير مدرك لأي نظام بالقرب من هذا المستوى من الأداء. في الأيام الأولى كان هناك الكثير من المناقشات حول ما إذا كان سيعمل أم لا. تتبع من الداخل.
المصطلح لما تفعله سماعة الرأس هو توطين ورسم خرائط في وقت واحد. وهذا يعني في الأساس بناء خريطة لبيئتك ثلاثية الأبعاد أثناء معرفة مكان وجودك في هذه الخريطة. بطبيعة الحال تقوم الروبوتات بذلك لبعض الوقت لكنها تستخدم بشكل عام أجهزة متخصصة مثل Lidar ولديها معالج أكثر قوة تحت تصرفهم. جميع سماعات الرأس الجديدة ستحتوي على كاميرات عادية. هذا مثل التبسيط الدراماتيكي للمشكلة كما تعلمون؟ أشار Schroepfer. أنا لا أطلب منك أن تضع Fiducials على جدرانك. نحن لا نجعلك تضع رموز QR أو إحداثيات GPS في وضعها حول منزلك. وفي بيئة حوسبة مقيدة نسبيًا - حصلنا على وحدة المعالجة المركزية المتنقلة في هذا الشيء. ومعظم وحدة المعالجة المركزية المحمولة هذه ستذهب إلى المحتوى أيضًا. إن الروبوت لا يلعب Beat Saber في نفس الوقت الذي يتجول فيه على الرغم من المستودع.
إنها مشكلة صعبة في أبعاد متعددة إذن وهذا هو السبب في أن الفريق يعمل عليه لسنوات. في النهاية اجتمعت عدة عوامل. كان أحدهم ببساطة أن رقائق الهاتف المحمول أصبحت قوية بما يكفي لدرجة أن شيئًا كهذا ممكن. لكن Facebook لا يمكن أن يحصل حقًا على الفضل في ذلك.
الأكثر أهمية هو العمل المستمر في رؤية الكمبيوتر التي يقوم بها قسم الذكاء الاصطناعى في Facebook تحت عين يان ليكون وغيرهم هناك. نماذج التعلم الآلي الأمامي من المعالجة اللازمة لمشاكل رؤية الكمبيوتر ومحركات الاستدلال الناتجة أخف وزناً إن لم يكن بالضرورة مفهومة جيدًا. وضع هذه المشكلة فعالة وموجهة نحو الحافة للعمل هذه المشكلة
اخلاء مسؤولية! هذا المقال لا يعبر بالضرورة عن رأي جامعة الرازي
