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Startup utiliza visión artificial para hacer que la realidad aumentada en las ciudades sea más precisa
Blippar, una startup móvil de realidad aumentada, dice que está utilizando la visión por computadora para determinar con mayor precisión dónde colocar las imágenes virtuales en el espacio real.
Si alguna vez ha jugado con una aplicación de realidad aumentada como Pokémon Go en un teléfono inteligente, sabe que aunque puede ser divertido, las imágenes virtuales que ve a través del ojo de la pantalla de su teléfono a menudo no se ven muy bien contra el mundo real en el fondo.
Parte del problema es que las aplicaciones AR tienden a depender de una combinación del GPS y la brújula de su teléfono para averiguar dónde se encuentra y, por lo tanto, dónde mostrar estas imágenes en su pantalla, sin embargo, el GPS no siempre funciona tan bien si usted Estás deambulando por una ciudad bulliciosa. Esto puede dar como resultado que los objetos virtuales parezcan inquietos y fuera de lugar, en lugar de estar bien yuxtapuestos con su entorno.
Una startup de realidad aumentada llamada Blips está trabajando en un método diferente que cree que puede conducir a aplicaciones AR mucho más atractivas: emplear la visión artificial para ayudar a determinar dónde se encuentra y en qué dirección está mirando, en relación con el espacio urbano ocupado que lo rodea, de una manera que dice que a menudo es más preciso en las ciudades que el GPS.
Omar Tayeb, cofundador de Blippar y su director de tecnología, dice que la startup está haciendo esto mediante la concesión de licencias de una gran cantidad de datos de imágenes para las principales ciudades, esencialmente, la versión de Google Street View de otra empresa (no dirá con qué empresa se va) . Indexa las imágenes y luego las compara con lo que un usuario de teléfono inteligente ve a través de la cámara del teléfono, para encontrar la coincidencia más cercana a su ubicación (el teléfono también puede usar GPS o triangulación de torre celular para determinar dónde se encuentra; eso no es hasta Blippar, dice). Hasta ahora, dice, la compañía lo ha probado en San Francisco, Londres y Mountain View, California.
Con los datos de imágenes de la ciudad que está utilizando, dice Tayeb, Blippar tiene la capacidad de obtener imágenes de edificios desde diferentes ángulos, lo que ayuda a determinar qué tan lejos está de uno y desde qué ángulo lo está mirando. Esto también determina con mayor precisión dónde debe ir un letrero virtual u otra imagen.
Puede tener una idea de cómo se vería esto en un video tomada en un iPhone que ejecuta una aplicación prototipo que Blippar está usando internamente.
Los gráficos en el video se ven toscos: los ciclistas recorren bandas de colores superpuestas en la calle, y el tablero tipo sándwich flota extrañamente sobre el suelo.
Pero las imágenes aparecen rápidamente y sus ubicaciones parecen tener sentido. Tayeb dice que el método de estimación de ubicación de Blippar tiene una precisión de ocho metros en promedio y, en la mayoría de los casos, menos de tres metros. GPS en un teléfono suele tener una precisión de cinco metros si estás en un área abierta; empeora cuando estás en un lugar con muchos edificios, árboles, etc.
Tayeb dice que Blippar planea lanzar aplicaciones de Android y iPhone públicamente en los próximos tres meses que demostrarán cómo su técnica de posicionamiento podría funcionar con contenido como listados de bienes raíces o reseñas de restaurantes superpuestos en ubicaciones del mundo real; eventualmente, espera que otras compañías también obtengan licencias de la tecnología para sus propias aplicaciones.