GridRaster人工智能技术在混合现实叠加中实现

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基于云的XR平台提供商GridRaster可为企业在移动设备上提供高性能和可扩展的增强现实、虚拟现实和混合现实体验，并宣布其使用3D、AI技术在混合现实叠加中实现了毫米精度。

此前GridRaster专注于设计、构建环境中的虚拟覆盖提供3D AI解决方案，主要客户来自基于航空建造和汽车制造行业。

该公司表示，这种沉浸式的MR体验大部分是用传统的2D虚拟技术实现，但其现在利用基于深度学习的3D计算机视觉来获得更准确的空间映射。MR应用程序的关键要求之一是将其3D模型或者数字孪生模型精确地覆盖在一个对象上，这有助于提供装配、培训指导说明，还能发现制造中的任何错误或者缺陷。

据GridRaster介绍，大多数设备上的目标跟踪系统都使用2D图像/或基于标记的跟踪。这限制了3D环境中的覆盖进度，因为2D跟踪无法以高精度估算深度，也因此无法估算对象的比例尺和姿态。

这意味着，即使用户可以从一个角度、位置观察时可以看到良好的匹配效果，但覆盖图在对齐过程中可能会失去适当的精度。

因此，基于深度学习的3D AI解决方案支持用户在3D空间中以高精度识别不同方向的任意形状和大小的3D物体。该公司补充说，这种方法可以扩展为任意形状，并且适合需要将复杂的3D模型和数字孪生模型与现实中的对应模型进行叠加渲染的企业用例。

此外，该方案也可以按照比例缩放，以将部分完成的结构与完整的3D模型进行配准，以支持正在进行的建设和组装。

GridRater指出，其模块通过自家平台在对象注册和渲染中可实现高达1mm的精度，且渲染精度主要受设备能力的限制。

GriaRaster首席执行官Rishi Ranjan表示：“这种复杂而独特的3D物体跟踪方法将使我们的企业客户能够真正融合真实世界和虚拟世界，打开许多应用程序。”

他还提到，通过3D AI解决方案，他们的客户可以利用简短的虚拟设计/构建应用程序，包括对工作指令进行培训、在施工和装配环境中进行缺陷和错误检测，以及具有真实尺寸的3D渲染和覆盖的3D设计和工程。

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