ARアプリケーションでWellbeingの向上を目指して簡易AR対応してみた #中間報告

Hiroshi

◆実験の目的と背景

ちゃんとしたARには最低3軸以上の姿勢と位置検出が必要になるものの、視覚から入ってきた情報の限定的な拡張であれば装着者の視線にできる限り追従したカメラデバイスのみで利用できるアプリケーションが多数存在する。

例: https://www.ultralytics.com/

◆実現したいこと

T1にてこれら簡易ARを利用することによるWellbeingの向上を目指しているが、残念ながらT1にイメージセンサーやカメラを直接マウントする方法が提供されていない。今回はT1にアクセサリーを直接装着出来るマウントを制作してみた。

◆活動の概要

手順としては以下の通り。
1. T1の形状データを3Dスキャナで取得
2. 3Dスキャナのソフトでデータのクレンジング
3. 3Dスキャナで取得した形状をつかってCAD上でT1の形状にぴったり合うようにマウントを設計
4. 3Dプリンターで出力して装着テスト

無改造状態のT1
次のステップ以降での破損を防ぐためにレンズ部分をクリアテープでマスキング
今回使用するRevopointのスキャナは黒を透過色に使っているので真っ黒のT1は白系のマスキング色で着色する必要がある
出来るだけムラが出来ないようにペイント。。。
一通りペイント完了
今回は部分部分スキャンするのでまずは上下のレンズ周辺から
Revopoint INSPIREにてデータ取得
個別に各所のデータを取得
裏面も同様に
取得したデータを確認しながらノイズのクレンジング
データがある程度出来てきたら複数パーツで分割して取得したデータの合成
初回キャプチャーによるT1前面部分のデータ
同裏面データ
完成したデータをAutodesk Fusion 360にインポートし 
カメラマウントをちゃちゃっと設計してT1にマウント
カメラ等のマウント方法はGoProマウント等いろいろと検討した結果一番汎用性がある1/4インチねじ（カメラ等の三脚接続用のネジ径）を採用
裏面もレンズや装着者の鼻に干渉しないようにしつつ、しっかりとT1のフレームに張りつく（簡易）デザインに
参考：GoProをマウントした状態（なお、結構重いのであまりオススメしません）
参考：AI Depth Cameraのマウント例

◆今後の進め方

カメラをマウント出来るようになったので下記のアプリケーションを含め簡易ARのWellbeing向上への有効性を検証していきたい。
（括弧内はアプリケーション使用例）

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