ar实景导航系统unity3d
2017-03-09 11:16:50 qq_23225317 阅读数 621

Nav Mesh导航网格是3D游戏中实现动态物体自动寻路的技术

2018-06-20 12:10:08 Wonderful_sky 阅读数 1744

Unity3d之AR小游戏


游戏简介

一个控制小飞龙躲避障碍物的小型AR跑酷游戏,有两个虚拟按钮可以控制飞龙向上或向下移动。

效果

  • 静态图

这里写图片描述

  • 动态图(太大传不上,见视频)

AR模型识别

配置步骤

这里网上教程很多,就不详细阐述了,大致过程就是去高通(vuforia)官网注册一个账号同意相关协议,下载sdk并导入。然后创建一个app关联数据库,数据库中上传待识别的图像,然后等vuforia分析完识别图的特征点之后,将target作为一个unity editor的选项下载下来后也导入unity项目。最后是项目内的配置,需要配置根据之前创建app时密钥配置unity项目,然后将预制ImageTarget的目标设置成你要识别的图片。运行项目时将待识别的图片放置在电脑摄像头范围内即可。

注意点

  • 图像的星级
    我们会注意到将识别图上传到数据库时,target项右侧会有星级显示,星级越高代表识别图的质量越高。你可能会问,何为识别图质量?识别图质量有什么用?答案是,你踩过坑之后就知道了。经试验,影响识别图最主要的因素就是待识别图的对比度,这里应该要极力避免使用有很多连续相同或相似大色块的图片,因为分析识别图特征点的原理是 根据色块边缘 来决定的,色彩变化越丰富,色块边缘、棱角就越多(如果棱角分布均匀且每个色块都很小那就再好不过了),进而特征点就越多,而特征点越多就意味着识别图质量越高。另外,以下三点则是我总结的识别图质量最主要影响的三个方面:
    • 星级越高越容易识别
    • 星级越高识别速度越快
    • 星级越高更不容易出现抖动
  • 模型的抖动问题(比较棘手)
    识别出来的模型抖动问题一直是AR图像识别中存在的难题,这一定程度上和识别算法有关,很多识别工具也还没有做得很完善。因此我们能做的就是采取一些比较初级的措施来尽可能地避免模型抖动,高级的方法当然还有待研究。初级的方法我们就是要大致了解图像识别的原理,换句话说,就是尽可能地让图像容易识别和模型容易被渲染。我的话虽然识别图是五星的,但是一开始使用了一个比较复杂的模型,导致渲染模型时抖动比较剧烈,网上找了好多有关防抖动的原因,总结起来切入点主要有以下几个(一般推荐前两个):

    • 提高识别图的星级,尽量使用容易识别的图(前面已经提到过)
    • 使用更简单的模型,减少模型的面数,会使降低渲染难度
    • 烘培场景,调整灯光。因为现场实时识别最大的问题就是光线和角度的不稳定或不恰当,导致模型会不停抖动。
    • 优化识别算法(不在我们考虑范围内)
  • 虚拟按钮的检测(尤其注意)
    虚拟按钮第一次接触的话,听起来是个很神奇的东西。因此感觉用虚拟按钮做什么都很有意思。但是这里有个很大的坑,就是 虚拟按钮必须在识别图范围内,否则无论怎么点都点不到!!! 一开始没有注意到,还以为是点击方式的问题,盲目实现导致花费了很多时间到头来发现实现不了,可以说这次项目基本时间都花在这个坑里了,因此最后也就只好交了一个比较简单的版本,这是由于没有弄清楚虚拟按钮的原理导致的。在网上搜了很多技术博客以及逛了许多技术论坛,有关的博客少之又少,因为往年没有布置过AR的作业,所以也没有师兄博客可以参考,总之就是几乎没有发现有人提过类似的问题,于是就不得已只好将目光投向虚拟按钮的实现原理。虚拟按钮的触发原理是,根据识别图被遮挡的特征点所在的位置来判断是否点击了按钮。为什么叫遮挡,遮挡了什么?这时才反应过来是虚拟按钮的点击是通过检测识别图的对应位置是否被遮挡了,所以按钮一定要在识别图范围内,更准确地说,是在特征点分布的范围内。这样就又带来一个问题,如何使在遮挡虚拟按钮时不要让识别目标丢失。因为一开始我用的识别图虽然是五星的,但特征点整体集中在中间区域,也就是我的图有很多留白,总体来说特征点太集中,遮挡一部分时虚拟按钮都还没响应就失去目标了,这是我遇到的又一个问题,至此才真正发现问题所在(当时以为把虚拟按钮放在识别图范围内了还没有效果,一度以为是触发方式的问题)。于是我就将识别图换成了一幅特征点分布比较均匀的图,并且将待识别图载体由原来用手机换成了平板(面积更大),或许还可以将待识别图打印到一张A4的彩印纸上。


地图的动态维护

地图结构

分为好多间隔相同的列,每列有三个障碍物位置,不能全放满(要留条活路),因此允许放0~2个障碍物,这些位置的障碍物都是随机生成的。

地图初始化(生成)

一开始初始化足够多的列,这里我是选择初始化5列,只要能保证移动的时候能衔接自然即可。然后针对每列的随机算法是,对每列的三个位置,随机不重复地挑选至多两个位置,然后在该位置上,随机决定该位置是否应该有障碍物。这样就可以完全使地图随机生成了。

地图维护

为了减少运行开销,对于移出视野的地图,应该进行销毁。另外,为了生成无尽的地图,应该也要在移动过程中动态生成新的地图拼接在原地图后面。这里我是采用一个队列来维护整个地图以及实现地图的移动,因为队列是不允许直接遍历的,所以我的遍历是将队列头部元素重新插入到队尾来遍历。

地图部分完整代码

public class Map : MonoBehaviour {

    private const float ydis = 0.5f;//y间隔    
    private float[] ypos;//y位置    
    private const float zdis = 2;//z间隔    
    private float[] zpos;//z位置
    //private GameObject[] barriers;//所有障碍物
    private Queue<GameObject> barriers;//所有障碍物
    private float delta;//移动距离

    // Use this for initialization
    void Start () {
        //初始化队列
        barriers = new Queue<GameObject>();     

        //初始化y位置
        ypos = new float[3];
        for (int i = 0; i < 3; i++)
        {
            ypos[i] = ydis * i + 0.3f; //0.3是偏移
        }

        //初始化z位置
        zpos = new float[5];
        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {            
            zpos[i] = zdis * (i + 1f); //保证障碍物全在视野外
        }

        Debug.Log(ypos);
        Debug.Log(zpos);

        //移入视野前产生5列障碍物,确保移动过程中能无缝衔接
        for (int i = 0; i < 5; i++)
        {
            int count = 0; //每列的障碍物数量

            //每列的三个位置
            bool[] state = { false, false, false };
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                //随机一个位置
                int rpos = (int)Random.Range(0, 3);
                //该位置必须没有放置过
                while (state[rpos])
                {
                    rpos = (int)Random.Range(0, 3);
                }
                state[rpos] = true;

                //在该位置随机产生或不产生障碍物
                float rand = Random.Range(0, 1);
                if (rand < 0.5)
                {
                    //加载预制障碍物
                    GameObject barrier = (GameObject)Instantiate(Resources.Load("Barrier", typeof(GameObject)), 
                        new Vector3(0, ypos[rpos], zpos[i]), Quaternion.identity, null);                    
                    barrier.transform.parent = this.transform;
                    barrier.transform.position *= 0.03f;
                    barrier.transform.localScale *= 0.03f;
                    barrier.GetComponent<BoxCollider>().center = barrier.transform.position;
                    barriers.Enqueue(barrier);
                    count++;
                }

                //每列的障碍物不能超过2个
                if (count >= 2) break;
            }
        }

        //初始化距离
        delta = 0;
    }

    // Update is called once per frame
    void Update () {
        //移动

        //遍历队列
        int len = barriers.Count;
        while (len > 0)
        {
            //取出第一个
            GameObject front = barriers.Peek();
            front.transform.position -= new Vector3(0, 0, 0.0002f);                       
            barriers.Dequeue();

            //Debug.Log("front pos: " + front.transform.position);

            //消除移出视野的障碍物                       
            if (front.transform.position.z < -1 * 0.03f)
            {
                Destroy(front);
            }
            //否则插回队列尾部
            else
            {
                barriers.Enqueue(front);
            }

            len--;
        }

        //移动距离增加,注意相对坐标和绝对坐标的转换
        delta += 0.0002f / 0.03f;

        //如果移动了一个z间距,那么并产生新一列放在最后 
        if (delta >= zdis)
        {
            Debug.Log(delta);
            int count = 0; //每列的障碍物数量

            //每列的三个位置
            bool[] state = { false, false, false}; 
            for (int j = 0; j < 3; j++)
            {
                //随机一个位置
                int rpos = (int)Random.Range(0, 3);
                //该位置必须没有放置过
                while (state[rpos])
                {
                    rpos = (int)Random.Range(0, 3);
                }
                state[rpos] = true;
                Debug.Log(rpos);

                //在该位置随机产生或不产生障碍物
                float rand = Random.Range(0, 1);
                if (rand < 0.5)
                {
                    //加载预制障碍物
                    GameObject barrier = (GameObject)Instantiate(Resources.Load("Barrier", typeof(GameObject)),
                        new Vector3(0, ypos[rpos], zpos[4]), Quaternion.identity, null);
                    barrier.transform.parent = this.transform;
                    barrier.transform.position *= 0.03f;
                    barrier.transform.localScale *= 0.03f;
                    barrier.GetComponent<BoxCollider>().center = barrier.transform.position;
                    barriers.Enqueue(barrier);
                    //Debug.Log(barrier);
                    count++;
                }

                //每列的障碍物不能超过2个
                if (count >= 2) break;
            }

            delta = 0;
        }

    }    
}

其他

其他实现如按钮的控制和移动范围的判断,以及按钮的点击放大效果等,比较简单就不列出来了,调参也是比较需要耐心,花时间的。


2018-11-22 16:07:35 soukenan 阅读数 163

导航系统又称寻路系统,在siki学院的视频教程中,我们将通过介绍内置的导航系统来深入学习Unity3D的人工智能。我将展示如何在场景找到最短的路径以及避开障碍。
第一步:要对场景进行网格烘焙。选择window-Navigation

NavMesh(导航网格)是3D游戏世界中用于实现动态物体自动寻路的一种技术,将游戏中复杂的结构组织关系简化为带有一定信息的网格,在这些网格的基础上通过一系列的计算来实现自动寻路。。导航时,只需要给导航物体挂载导航组建,导航物体便会自行根据目标点来寻找最直接的路线,并沿着该线路到达目标点。

下面通过一个简单的案例来介绍NavMesh的应用:

并在Inspector面板中选中为静态(static)下拉选项的Navigation Static,如下图。
在这里插入图片描述

2.依次选择 Navigation-Bake ,打开后面板如下。
在这里插入图片描述

单击该面板右下角的Bake按钮,即可生成导航网格,蓝色为可行走区域。
(如何不想烘培石头上方为可行走可以在Object中选择Not walk able)

3.下面就可以让一个运动体根据一个导航网格运动到目标位置。

把游戏人物创建一个capsule(胶囊)运动体,为该胶囊挂在一个Nav Mesh Agent(Component - Navigation - Nav Mesh Agent);最后写一个脚本就可以实现自动寻路了。脚本如下:

using UnityEngine.AI;

public class Hero:MonoBehaviour{
    
    public NavMeshAgent agent;
    
    void Update(){
        if(Input.GetMouseButtonDown(0)){
        Ray ray=Camera.main.ScreenPointToRay(Input.mousePosition);
        RaycastHit hit;
        if(Physics.Raycast(ray,out hit)){
        agent.SetDestination(hit.point);
        }
        }
    }
}

脚本新建完成后挂载到胶囊体上,然后点击鼠标在场景内就能到达目标位置了。

这样一个简单的自动寻路就完成了,如果要更精细的寻路,或要实现上坡,钻"桥洞"等,可根据下面介绍的相关参数进行调节。

下面介绍 Navigation 组件和 Nav Mesh Agent 组件的相关参数。
Navigation

Object:物体参数面板
Navigation Static:勾选后表示该对象参与导航网格的烘培。
OffMeshLink Generation:勾选后可跳跃(Jump)导航网格和下落(Drop)。
Bake:烘培参数面板
Radius:具有代表性的物体半径,半径越小生成的网格面积越大。
Height:具有代表性的物体的高度。
Max Slope:斜坡的坡度。
Ste Height:台阶高度。
Drop Height:允许最大的下落距离。
Jump Distance:允许最大的跳跃距离。
Min Region Area:网格面积小于该值则不生成导航网格。
Width Inaccuracy:允许最大宽度的误差。
Height Inaccuracy:允许最大高度的误差。
Height Mesh:勾选后会保存高度信息,同时会消耗一些性能和存储空间。
Nav Mesh Agent:导航组建参数面板

Radius:物体的半径
Speed:物体的行进最大速度
Acceleration:物体的行进加速度
Augular Speed:行进过程中转向时的角速度。
Stopping Distance:离目标距离还有多远时停止。
Auto Traverse Off Mesh Link:是否采用默认方式度过链接路径。
Auto Repath:在行进某些原因中断后是否重新开始寻路。
Height:物体的高度。
Base Offset:碰撞模型和实体模型之间的垂直偏移量。
Obstacle Avoidance Type:障碍躲避的的表现登记,None选项为不躲避障碍,另外等级越高,躲避效果越好,同时消耗的性能越多。
Avoidance Priority:躲避优先级。
NavMesh Walkable:该物体可以行进的网格层掩码。

2019-01-07 13:19:32 weixin_41814169 阅读数 80

第一种方法:高通AR(Vuforia)

 

Vuforia插件下载地址(官网):

https://developer.vuforia.com/downloads/sdk

Vuforia实现图片识别

1、新建项目,导入Vuforia插件

2、将默认摄像机删除,将Vuforia/Prefabs中的ARCamera和ImageTarget预置体拖到场景中。并进行调整

3、将要识别的图片上传到高通内部图片库中。

进入高通官网(需要账号登录)

进入Develop下的Target Manager,并点击Add Database添加图片

1.

2.

添加完后点击名称进入

进入后点击Add Target添加图片(图片最好在20k以内)

添加之后效果:

4、将下载的图片导入Unity

选中ImageTarget,在Inspector面板中,ImageTargetBehaviour中Database选择刚导入的图片名称,如下

5、将扫描后要显示的模型放到ImageTarget下,并调整位置。

6、选中ARCamera,点击OpenVuforia configuration

打开后显示如下:

7、进入高通网站,

进入Develop下的LicenseManager。点击GetDevelopmentKey

1、

2.

创建好之后点击刚刚创建的项目名,获取Key

将复制的内容粘贴到上图中的AppLicenseKey 中

将Datasets中的Load StudyAR Database勾选上,还有Activate。。

打包发布即可。。。。

注:扫描的图片必须是Vuforia的图片库中的图片

 

原文地址:https://www.cnblogs.com/Mr-Miracle/p/9274884.html

2017-01-04 12:41:19 zouxin_88 阅读数 1824

先看效果


1.打开vuforia开发者网站,注册登录,下载vuforia unitypackage,地址:https://developer.vuforia.com/downloads/sdk。


2.打开unity3d,新建工程,导入vuforia-unity-6-2-6.unitypackage。
3.将Assets\Vuforia\Prefabs下的ARCamera.prefab、ImageTarget.prefab拖入场景中,删除场景中的相机Main Camera。

4.运行程序,会提示Vuforia Initialization Error。Vuforia App key is missing。


选择vuforia开发者网站中的“Develop->License Manager”菜单,点击“Add License Key”,选择工程类型(如果不想付费就选Development),输入App Name等。



复制生成的license key,切换到Unity3d,选中ARCamera,在Inspector面板的Vuforia Behavioure(Script)点击【Open Vuforia configuration】,在新的面板App License Key中粘贴license key。


再次运行程序,这次可以正常运行打开摄像头(如果有摄像头的话)了,但是还无法识别物体。

5.选择vuforia开发者网站中的“Develop->License Manager”菜单,点击“Add Database”,输入Name(假设为“aa”),选择Device(单机)完成添加。


打开数据库aa,点击“Add Target”,填入图片信息完成图片添加。



打开数据库aa,选择要识别的图片,点击“Download Database”,开发平台选择“Unity Editor”,完成下载aa.unitypackage。

6.切换到Unity3d,导入aa.unitypackage。选中ImageTarget,在Inspector面板的Image Target Behaviour(Script)选择要识别的图片(在Database和Image Target中设置)。


7.在ImageTarget下创建一个Cube,ImageTarget的子物体就是图片识别后要显示的物体。调整摄像头和ImageTarge,使其在Game视图下可见。运行程序,将摄像头对准要识别的图片,发现图片还是无法识别。


8.选中ARCamera,在Inspector面板的Vuforia Behavioure(Script)点击【Open Vuforia configuration】,在新的面板Datasets下选中Load aa Databse,选中Activate。这下可以识别了。


9.在手机上运行时图像模糊,识别率低,应开启自动对焦模式。新建脚本文件,绑定到ARCamera。
void Start () {
Vuforia.CameraDevice.Instance.SetFocusMode(Vuforia.CameraDevice.FocusMode.FOCUS_MODE_CONTINUOUSAUTO);
}

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