增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù) (AR，Augmented Reality) 將計(jì)算機(jī)生成的虛擬世界嵌套在真實(shí)世界中。和目前同樣火爆的虛擬現(xiàn)實(shí)（VR，Virtual Reality）不同，它不是用虛擬化的技術(shù)創(chuàng)造出一個(gè)完全虛擬的世界來替代現(xiàn)實(shí)世界，而是將真實(shí)的環(huán)境和虛擬的物體實(shí)時(shí)地疊加在同一個(gè)畫面和空間并同時(shí)存在。

最典型的 AR 設(shè)備就是谷歌眼鏡，此外其他知名的 AR 產(chǎn)品還有微軟的 HoloLens 等。去年大熱的 Pokemon Go 游戲，則很好地為大家做了一次 AR 科普，但 Pokemon Go 屬于 LBS+AR ，是一種相對(duì)比較簡(jiǎn)單的體驗(yàn)，并不是真正視覺的 AR 技術(shù)。

Pokemon Go 和 Hololens 的大熱，讓人們看到了 AR 技術(shù)所能帶來的獨(dú)特體驗(yàn)

從上面可以看到，典型的 AR 場(chǎng)景是通過顯示設(shè)備在現(xiàn)實(shí)世界中看到虛擬物體。攝像頭負(fù)責(zé)捕捉實(shí)時(shí)場(chǎng)景畫面，后臺(tái)系統(tǒng)通過實(shí)時(shí)的圖像和傳感器數(shù)據(jù)對(duì)三維環(huán)境識(shí)別和定位，最后顯示設(shè)備將虛擬物體和現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景結(jié)合的圖像渲染后呈現(xiàn)出來。在 AR 的技術(shù)流程中，數(shù)據(jù)的采集（圖像和傳感器）已經(jīng)比較成熟，渲染技術(shù)也有了比較好的進(jìn)步，更多的難點(diǎn)存在于對(duì)三維環(huán)境的識(shí)別和定位上。近幾年，由于計(jì)算機(jī)視覺和 slam 算法的發(fā)展完善，使得它的商業(yè)應(yīng)用成為可能。

智能手機(jī)作為手持設(shè)備的代表，也變得越來越好。顯示器的分辨率越來越高，處理器越來越強(qiáng)，傳感器越來越多，成為消費(fèi)者接觸 AR 應(yīng)用最為方便的形式。 目前，我們所做的工作都是基于手機(jī)單目視覺的。

一、基于平面圖像的 AR 技術(shù)

在整個(gè)視覺 AR 的發(fā)展過程中，一開始使用二維碼或者類似的 BCH 碼進(jìn)行識(shí)別和平面定位，但是二維碼的非自然人工痕跡還是很大地局限了它的應(yīng)用，所以，接著很自然的擴(kuò)展就是使用二維圖片來進(jìn)行識(shí)別和定位，但是并不是所有的二維圖片都可以做到，一些紋理簡(jiǎn)單的圖片可能就無(wú)法用視覺的方法識(shí)別和定位。基于二維碼和二位圖片的識(shí)別跟蹤技術(shù)已經(jīng)基本成熟，也有了廣泛的應(yīng)用，算法改進(jìn)的主要目標(biāo)還是在于提高算法的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。我們微信 AR 團(tuán)隊(duì)在這上面也有了非常深厚的積累，能在手機(jī)端做到實(shí)時(shí)的檢測(cè)跟蹤和渲染。

基于簡(jiǎn)單的二維圖片的技術(shù)還是無(wú)法應(yīng)用到一些復(fù)雜場(chǎng)景。二維圖片的自然擴(kuò)展就是三維物體了。一些簡(jiǎn)單的規(guī)則三維物體，比如圓柱形，可樂罐同樣可以作為虛實(shí)結(jié)合的載體。稍微復(fù)雜一些的三維物體通常也可以通過分解成簡(jiǎn)單規(guī)則物體的方式來處理。但是，如何處理通用的物體，仍然是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。

二、基于已知尺寸三維物體的AR技術(shù)

已知：三維物體通常是指已知物體精確尺寸或者 CAD 設(shè)計(jì)模型的三維物體，通常常見的有立方體、錐體等。

下面我將主要介紹下我們團(tuán)隊(duì)在三維物體上的一些探索。算法的流程圖如下：

在 AR 技術(shù)中，進(jìn)行三維配準(zhǔn)計(jì)算初始地圖到實(shí)時(shí)視頻的位姿是一個(gè)核心的問題。

整個(gè)流程主要包含兩個(gè)步驟：首先是進(jìn)行模型注冊(cè)，然后是在注冊(cè)的模型中識(shí)別出匹配的模型并進(jìn)行檢測(cè)、計(jì)算相關(guān)的位姿參數(shù)。

1，三維物體模型注冊(cè)

首先，需要對(duì)相機(jī)的內(nèi)參進(jìn)行標(biāo)定。由于我們是基于手機(jī)做的應(yīng)用，因此我們對(duì)常用的幾個(gè)手機(jī)型號(hào)的內(nèi)參做了標(biāo)定。

模型注冊(cè)的主要目標(biāo)是建立三維物體的特征點(diǎn)的三維坐標(biāo)信息庫(kù)。

對(duì)于這些已知精確尺寸的三維物體，通過二維圖像上的一些簡(jiǎn)單標(biāo)定就可以完成模型注冊(cè)。

2，三維物體檢測(cè)與姿態(tài)估計(jì)

在檢測(cè)過程中，拍攝視頻畫面，檢測(cè)圖像的自然特征，將當(dāng)前視頻圖像與指定模型的參考圖像匹配，根據(jù)匹配結(jié)果，判斷當(dāng)前場(chǎng)景圖像與模型圖像是否相同。如果不相同，則繼續(xù)識(shí)別過程。否則，進(jìn)入到檢測(cè)階段。

在檢測(cè)階段，根據(jù)映射表找到當(dāng)前圖像對(duì)應(yīng)的物體模型的 3D 點(diǎn)坐標(biāo)，得到 2D 坐標(biāo)到 3D 空間坐標(biāo)的投影矩陣，根據(jù)投影矩陣和已知的內(nèi)參矩陣恢復(fù)出當(dāng)前圖像幀的位姿矩陣，之后進(jìn)行幾何校驗(yàn)和反投影誤差分析，判斷其是否是有效的位姿矩陣。如果存在有效的位姿矩陣，那么，我們就可以定義虛擬物體的坐標(biāo)系，疊加三維虛擬物體進(jìn)行渲染。此后開始進(jìn)入到跟蹤階段進(jìn)行跟蹤計(jì)算新的位姿矩陣，當(dāng)跟蹤到的點(diǎn)數(shù)影響到了計(jì)算位姿矩陣的精度時(shí)，則重新進(jìn)行識(shí)別和檢測(cè)。

下面的視頻演示了我們的一些實(shí)驗(yàn)結(jié)果。

三維物體跟蹤與二維平面圖像的跟蹤技術(shù)大同小異，都是通過對(duì)物體一些關(guān)鍵點(diǎn)以及邊緣等的投影來進(jìn)行匹配和姿態(tài)估計(jì)。與檢測(cè)不同的是，在跟蹤時(shí)我們會(huì)充分利用幀間的連續(xù)性，實(shí)時(shí)創(chuàng)建出物體的運(yùn)動(dòng)模型，并根據(jù)運(yùn)動(dòng)模型預(yù)判和優(yōu)化姿態(tài)。

此外，三維物體跟蹤我們采用了基于多關(guān)鍵幀（Multi Keyframe）的跟蹤方式，這是由于三維物體有多個(gè)面，多關(guān)鍵幀比單關(guān)鍵幀能夠獲取更加魯棒的姿態(tài)。

三、基于未知三維物體與環(huán)境的AR技術(shù)

1,三維物體重建

對(duì)于未知三維物體，我們就不能使用上面介紹的三維信息注冊(cè)的方法了，因?yàn)槿S信息注冊(cè)需要首先已知物體的設(shè)計(jì)模型，或者物體為簡(jiǎn)單的三維形狀（立方體、錐體等）。對(duì)于未知或者復(fù)雜三維物體，我們需要首先采用三維重建的技術(shù)來獲取物體的三維信息。

三維重建是使用物體在若干二維圖像上的投影，來恢復(fù)三維信息的技術(shù)。聽起來很神奇是不是？三維重建一直是計(jì)算機(jī)視覺中的一個(gè)熱門領(lǐng)域也是一個(gè)難點(diǎn)。它主要利用 SFM（Structure from Motion）這類的技術(shù)，根據(jù)多幀圖像間的匹配與三角測(cè)量學(xué)的結(jié)合估計(jì)出三維坐標(biāo)，并經(jīng)過迭代優(yōu)化獲得接近真實(shí)物體的結(jié)果。

三維重建分為稠密重建與稀疏重建，他們的基本思想大同小異。在 AR 中我們通常為了速度考慮會(huì)更多地使用稀疏或者半稠密的三維重建技術(shù)，但稠密重建除了能夠恢復(fù)三維信息還能夠重建物體的紋理。

下面是我們手機(jī)端三維重建的一些演示：

2，三維環(huán)境重建

此外在很多的應(yīng)用中，我們需要對(duì)周圍的環(huán)境進(jìn)行理解，將虛擬和 3D 環(huán)境結(jié)合起來，這也是一個(gè)非常充滿挑戰(zhàn)的問題。三維場(chǎng)景的識(shí)別理解還有很大的探索空間，即便是目前火爆的 HoloLens 從追求完美的角度看也還是存在很多提升的空間。

在三維環(huán)境的識(shí)別跟蹤上，最核心的就是“即時(shí)定位與地圖構(gòu)建”（SLAM，Simultaneously Localization And Mapping) ， 目前 AR 主要還是以視覺 SLAM 為主，其他傳感器為輔。 SLAM 問題可以描述為：你處在一個(gè)陌生的環(huán)境中，需要解決“我在哪里”，即定位問題（Localization)。周圍環(huán)境是怎么樣的，即構(gòu)建即時(shí)地圖（Mapping) 。這樣你一邊走，一邊理解周圍的環(huán)境（Mapping），一邊確定自己在所建地圖上的位置 (Localization) 。

為了能正確識(shí)別自然場(chǎng)景，需要保存大量的參考視圖。同時(shí)根據(jù)輸入圖像中提取的相應(yīng)特征與場(chǎng)景圖像的特征進(jìn)行匹配，然后根據(jù)匹配點(diǎn)的對(duì)應(yīng)關(guān)系對(duì)物體的三維位姿進(jìn)行計(jì)算。同樣，在這里需要首先對(duì)所有的場(chǎng)景進(jìn)行三維重建，完成重建注冊(cè)過程。我們微信AI團(tuán)隊(duì)對(duì)于 SLAM 技術(shù)同樣有一定積累，在后續(xù)的文章中，我們將會(huì)介紹三維環(huán)境 AR 技術(shù)與 SLAM 的一些內(nèi)容。

 四、AR技術(shù)的難點(diǎn)和挑戰(zhàn)

正如上面所介紹的，這里面存在很多關(guān)鍵的技術(shù)難點(diǎn)。

物體的檢測(cè)和識(shí)別：發(fā)現(xiàn)并找到場(chǎng)景中的目標(biāo)。目前，通用的物體檢測(cè)和識(shí)別技術(shù)可以分為兩種：一種是從分類和檢測(cè)的角度出發(fā)，識(shí)別某一類的對(duì)象而不是具體的個(gè)體；另外一種是從圖像匹配的角度出發(fā)，通過匹配的方式找到最相關(guān)的圖像，從而定位環(huán)境中的目標(biāo)。近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，檢測(cè)和識(shí)別的性能也在不斷提高中。

跟蹤定位技術(shù)：計(jì)算機(jī)視覺跟蹤提供了一種低成本的解決方法，但是基于視覺的方法受圖像噪聲，光照，尺度，旋轉(zhuǎn)等的影響容易對(duì)跟蹤精度造成較大的影響，因此研究重點(diǎn)在于如何精確而又穩(wěn)定地進(jìn)行跟蹤。目前的發(fā)展方向是基于 slam 的方法，可以跟蹤較大范圍，在跟蹤的同時(shí)也可以完成場(chǎng)景的重建，但這類方法計(jì)算速度慢，數(shù)據(jù)量大，算法復(fù)雜度高，因此后續(xù)的難度也不小。

動(dòng)態(tài)場(chǎng)景與 AR 真實(shí)感之間的矛盾：目前的應(yīng)用都是假設(shè)場(chǎng)景中的一切事物都是靜態(tài)的，但是在現(xiàn)實(shí)生活中，尤其是在室外場(chǎng)景中，所有的物體都在變化，如光照、天氣、行人、等等。因此，物體動(dòng)態(tài)檢測(cè)和跟蹤技術(shù)也是未來 AR 研究的重點(diǎn)。

此外，如何在手機(jī)或其他設(shè)備上實(shí)時(shí)渲染也是一個(gè)需要不斷優(yōu)化的過程。(來源：微信AI)