私の学校の図書館用の拡張現実感アプリケーションを開発しようと考えています。基本的に私たちは、本がどこにあるのかを知るための機械を持っていますが、図書館員はまだどこにいるのかを教えてくれています。この本の上にある拡張現実感のアプリケーションは、本のどこの人がうまくいくかわかります。GPSなしで拡張現実感を使用することは可能ですか
屋内でGPSなしでこのようなことをすることがどれほど難しいのだろうと思っています。
インテルは良い解決策を持っていましたhttp://www.youtube.com/watch?v=WciFx66ojA4しかし、それは実行可能なアプリですか？
あなたは、私が特にそのビデオストリームデータをキャプチャして重ねると、前のAndroidであまり働いていない場合拡張現実アプリケーションを作成することは非常に難しいだろうと言うでしょう。私は、オンデバイス分析のためにアンドロイドを介してライブビデオストリームをキャプチャして分析するプロジェクトに取り組んできました。
代替手段を探しているなら、ライブラリーの青写真のようなレイアウト、Dewey Decimalリストを提供する端末の現在のロケーション、および本の計算された場所を示した静的マッピングアプリケーションをお勧めします彼らはちょうど見上げた。 Dewey Decimal分類システムについてのセクションを追加して、図書館員の親友になることさえできます。
屋内のライブナビに実際に乗りたい場合は、コンパスと加速度計のデータを組み合わせることが最良の賭けとなるため、ユーザーが環境を移動する際の方向と距離を推測できます。この点に関しては良い論文がいくつかありますが、IEEEやACMのライブラリを調べて調べる必要があるかもしれません。
Carthと完全に同意します。屋内ナビゲーションは今、完全な痛みです。ほとんどの例では、信号強度に基づいて三角測量を使用していますが、信号をブロックするオブジェクトの周りにいるときは、その方法はエラーが発生しやすくなります。複数のフロアを扱うこともまた別の問題です。 2Dマップはうまくいくはずですが、明らかにARほどクールではありません。コンパスと加速度計を使用すると動作しますが、精度が低くドリフトが発生するため、短距離でしか動作しません。デバイスを既知の場所に「リセット」する参照点を持つことによって、ドリフトを考慮することができます。これにはQRタグを使用することができます。 –
最も簡単な方法は、一部のWLAN送信者をライブラリに配置し、受信範囲内のすべてのWLAN送信者の信号強度に基づいて位置を計算することです。
世界中で入手可能な科学的論文やデモ・インストールのカップルがあります：
http://scholar.google.com/scholar?q=indoor+localization+wlan
WLANの三角測量は本当に信頼できますか？彼が特定の本に人を導きたいのであれば、アルゴリズムは非常に正確でなければならないので、ユーザーは1メートル先に右に回しすぎることはありません。おおよその位置がwlanによって決定され、ユーザをシェルフの近くに誘導し、マーカーベースのトラッキングを使用して正確な位置を決定する組み合わせアルゴリズムを想像することができます。あなたがすべての本の相対的な位置を特定のマーカーに保存しようとするなら、これはかなりの努力になります。 – Pedro
WiFi測位と[慣性検出]（http://www.starlino.com/imu_guide.html）のセンサーデータを組み合わせることで、精度がある程度向上するはずです。 – Reno
多分、Look!はあなたのためのものです。彼らの機能は屋内屋内です。
私は何千ものQRコードを印刷するのは苦痛であると思います。 – MrZander
@MrZander私が欲しいもののほんの一部です。その小さなライブラリ – OVERTONE