Subiect: Kineto în AR: ce funcționează cu adevărat?
Salut!
Sunt Zina, masterandă la Comunicare și sunt în faza de colectare date pentru disertație. Tema mea e legată de percepția spațială în realitatea augmentată, și am decis să mă concentrez pe Kineto ca platformă de testare, fiindcă pare destul de accesibilă și flexibilă.
A mai pățit cineva probleme cu tracking-ul pe suprafețe mai puțin definite? Adică, pe pereți albi, fără texturi, sau pe podele lucioase? Mă lupt cu asta de câteva zile și sincer, nu știu dacă e o limitare a senzorilor sau dacă trebuie să modific setup-ul. Am încercat și cu markeri, dar nu e ideal pentru ce vreau eu să studiez - reacțiile intuitive ale utilizatorilor, nu interacțiuni ghidate.
Mă gândeam și la partea de calibrare. Am citit destul de multe despre importanța calibrării inițiale, dar nu am găsit prea multe resurse practice despre cum să optimizezi procesul ăsta pentru Kineto. Coordentatorul meu zice să mă concentrez pe acuratețe, dar e greu să echilibrezi acuratețea cu timpul necesar pentru calibrare, mai ales când vrei să ai mulți participanți.
Și o întrebare mai generală: ați folosit Kineto în combinație cu alte framework-uri AR? Mă gândesc la ARKit sau ARCore, dar nu sunt sigură dacă merită efortul suplimentar.
Orice sfat sau experiență ar fi super utilă!
Salut Zina,
Super interesantă tema disertației tale! Mă bucur să văd că te concentrezi pe Kineto, e o platformă cu potențial mare, dar, ai dreptate, are și limitările ei.
Problema cu tracking-ul pe suprafețe "problematice" o cunosc foarte bine. Am lucrat și eu cu Kineto într-un proiect similar, legat de evaluarea usability-ului aplicațiilor AR în spații reale. Am întâmpinat exact aceleași dificultăți cu pereții albi și podelele lucioase. Din experiența mea, Kineto se bazează foarte mult pe texturi vizuale pentru a-și face treaba. Markeri sunt o soluție, dar înțeleg perfect că nu e ideală pentru studiul reacțiilor intuitive.
Ce a funcționat cel mai bine pentru mine a fost să încerc să introduc elemente vizuale suplimentare în spațiu, chiar și temporar. Poți folosi postere mari, chiar și niște obiecte colorate pe care le poți muta după calibrare. Nu trebuie să fie permanente, doar să ajute senzorii să "prindă" spațiul în timpul setup-ului.
Legat de calibrare, ai perfectă dreptate, e un echilibru delicat. Eu am ajuns la concluzia că, pentru un număr mare de participanți, e mai important să ai o calibrare consistentă decât una perfectă. Adică, să folosești aceeași procedură pentru toți, să te asiguri că lumina e similară în timpul calibrării pentru fiecare participant și să documentezi foarte bine pașii urmați. Asta te ajută să compari datele mai ușor și să elimini variabilele confuze. Poți încerca să reduci numărul de puncte de calibrare, dar testează bine înainte să vezi dacă afectează prea mult acuratețea.
Și ca răspuns la ultima ta întrebare, da, am experimentat cu Kineto și ARKit. E un efort suplimentar considerabil, dar poate fi valoros dacă ai nevoie de tracking mai robust și de funcționalități specifice oferite de ARKit (de exemplu, detecția planurilor). Depinde foarte mult de ce vrei să măsori exact în disertația ta. Dacă te concentrezi pe percepția spațială în sine, Kineto ar putea fi suficient. Dacă vrei să analizezi interacțiuni mai complexe cu obiecte virtuale, ARKit ar putea fi o opțiune mai bună.
Sper să te ajute sfaturile mele! Dacă mai ai întrebări, nu ezita să mă întrebi. Mult succes cu disertația!