JP2023515577A - 大規模環境再構築のためのクロスリアリティシステム - Google Patents

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Abstract

エクステンデッドまたはクロスリアリティシステムは、ネットワークコンポーネントを介して、複数のポータブル電子デバイスに通信可能に接続される、コンピューティングデバイスと、コンピューティングデバイスおよび複数のポータブル電子デバイスによってアクセス可能なリポジトリと、稠密マップマージコンポーネントとを含む。エクステンデッドまたはクロスリアリティシステムは、少なくとも部分的に、複数のポータブルデバイスから受信された稠密マップのセットに基づいて、３Ｄ環境の複数の部分に関する表現を決定し、稠密マップのセットは、少なくとも部分的に、稠密マップのセットに関する姿勢データまたは稠密マップのセット内の表面情報に基づいて、複数のサブ群に群化される。エクステンデッドまたはクロスリアリティシステムは、表現を共有持続稠密マップの少なくとも一部として記憶する。

Description

本願は、概して、クロスリアリティシステムに関する。
コンピュータは、ヒューマンユーザインターフェースを制御し、その中でユーザによって知覚されるにつれて、ＸＲ環境のいくつかまたは全てがコンピュータによって生成される、クロスリアリティまたはエクステンデッドリアリティ（ＸＲ）環境を作成し得る。これらのＸＲ環境は、仮想現実（ＶＲ）、拡張現実（ＡＲ）、および複合現実（ＭＲ）環境であってもよく、その中でＸＲ環境のいくつかまたは全てが、部分的に、環境を記述する、データを使用して、コンピュータによって生成され得る。本データは、例えば、ユーザが、ユーザが仮想オブジェクトと相互作用し得るように、物理的世界の一部として、感知または知覚するようにレンダリングされ得る、仮想オブジェクトを記述し得る。ユーザは、データがレンダリングされ、例えば、頭部搭載型ディスプレイデバイス等のユーザインターフェースデバイスを通して提示される結果として、これらの仮想オブジェクトを体験し得る。データは、ユーザに見えるように表示されてもよい、またはユーザに聞こえるように再生される、オーディオを制御してもよい、または触覚（または触知）インターフェースを制御し、ユーザが、ユーザが仮想オブジェクトに触れていると感知または知覚する、タッチ感覚を体験することを可能にしてもよい。
ＸＲシステムは、科学的可視化、医療訓練、工学設計、およびプロトタイプ化、遠隔操作およびテレプレゼンス、および個人的娯楽の分野に及ぶ、多くの用途のために有用であり得る。ＡＲおよびＭＲは、ＶＲと対照的に、物理的世界の実オブジェクトと関連して、１つまたはそれを上回るオブジェクトを含む。実オブジェクトと相互作用する、仮想オブジェクトの体験は、ＸＲシステムを使用する際、ユーザの享受を大幅に向上させ、また、物理的世界が改変され得る様子についての現実的かつ容易に理解可能な情報を提示する、種々の用途のための可能性を広げる。
仮想コンテンツを現実的にレンダリングするために、ＸＲシステムは、システムのユーザの周囲の物理的世界の表現を構築し得る。本表現は、例えば、ＸＲシステムの一部を形成する、ウェアラブルデバイス上のセンサを用いて入手された処理画像によって構築されてもよい。そのようなシステムでは、ユーザは、システムがその環境の表現を構築するために十分な情報を入手するまで、ユーザがＸＲシステムを使用することを意図する部屋または他の物理的環境を見て回ることによって、初期化ルーチンを実施し得る。システムが動作し、ユーザが環境の周囲を、または他の環境へと動き回るにつれて、ウェアラブルデバイス上のセンサは、付加的情報を入手し、物理的世界の表現を拡張または更新し得る。
ＸＲデバイスは、センサデータに基づいて、ＸＲデバイスに対する表面の場所を決定することによって、ユーザの周囲の物理的世界の表現を再構築してもよい。物理的世界の再構築物内の表面は、１つまたはそれを上回るフォーマットで表されてもよい。１つのそのようなフォーマットは、「メッシュ」である。メッシュは、複数の相互接続された三角形によって表されてもよい。各三角形は各三角形が表面の一部を表すように、物理的世界内のオブジェクトの表面上の点を継合する、縁を有する。色、テクスチャ、または他の性質等の表面の一部についての情報は、三角形と関連付けて記憶されてもよい。動作時、ＸＲデバイスは、画像情報を処理し、メッシュを作成または更新するように、点および表面を検出してもよい。表面は、表面がデバイスとボクセルによって表される場所との間で検出されたかどうかを示す、ボクセルに割り当てられる値とともに、デバイスに対する場所において、平面によって、またはボクセルによって等、他の方法で表されてもよい。
本願の側面は、クロスリアリティ（ＸＲ）場面を提供するための方法および装置に関する。本明細書に説明される技法は、ともに、別個に、または任意の好適な組み合わせにおいて、使用されてもよい。
いくつかの実施形態は、座標フレームを共有する記憶されたマップに基づいて、仮想コンテンツのレンダリングをサポートする、ＸＲシステムに関する。記憶されたマップは、少なくとも疎マップと、稠密マップとを備える。疎マップは、１つまたはそれを上回る持続姿勢を備える。稠密マップは、立体データを備える。本システムは、複数のポータブル電子デバイスとネットワーク通信するために構成される、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを備える。１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスは、１つまたはそれを上回るポータブル電子デバイスのそれぞれから、姿勢付き表面情報の集合を受信するように構成される、通信コンポーネントを備える。１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスは、複数のポータブルデバイスから受信された姿勢付き表面情報の集合に基づいて、３Ｄ環境の複数の部分の表現を算出し、３Ｄ環境の少なくとも一部の表現を記憶された稠密マップの少なくとも一部として記憶されたマップのデータベース内に記憶するように構成される、稠密マップマージコンポーネントを備える。複数の部分のそれぞれの表現は、表面情報の姿勢によって群化される、姿勢付き表面情報の集合から算出される。
いくつかの実施形態では、通信コンポーネントはさらに、１つまたはそれを上回るポータブル電子デバイスのそれぞれから、１つまたはそれを上回る持続姿勢を備える、疎追跡マップを受信するように構成される。
いくつかの実施形態では、ポータブル電子デバイスから受信された表面情報の１つまたはそれを上回る集合はそれぞれ、ポータブル電子デバイスの個別の疎追跡マップの持続姿勢に対する姿勢付きである。
いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスは、１つまたはそれを上回るポータブル電子デバイスから受信された疎追跡マップをマージするように構成される、疎マップマージコンポーネントであって、マージされた疎マップは、疎追跡マップの１つまたはそれを上回る持続姿勢に基づいて算出される、マージされた持続姿勢テーブルを備える、疎マップマージコンポーネントと、マージされた疎マップに対する選択された疎追跡マップに関する変換を算出するように構成される、疎マップ位置特定コンポーネントとを備える。
いくつかの実施形態では、疎マップマージコンポーネントは、マージされた持続姿勢テーブルを記憶された疎マップの少なくとも一部として記憶されたマップのデータベース内に記憶するように構成される。
いくつかの実施形態では、稠密マップマージコンポーネントは、マージされた持続姿勢テーブルと、表面情報の１つまたはそれを上回る集合のサブセットとに基づいて、３Ｄ環境の少なくとも一部の表現を算出するように構成される、３Ｄ再構築コンポーネントを備え、サブセットは、サブセットがマージされた持続姿勢テーブル内の持続姿勢と関連付けられることに基づいて、選択される。
いくつかの実施形態では、表面情報の１つまたはそれを上回る集合はそれぞれ、深度画像を備える。
いくつかの実施形態では、記憶された稠密マップは、記憶された稠密マップによって含有される、立体データのサイズと、マップ汎用一意識別子（マップＵＵＩＤ）およびマップバージョン識別子を備える、マップの一意の識別子とを備える、メタデータを備える。
いくつかの実施形態では、各疎追跡マップは、マップ汎用一意識別子（マップＵＵＩＤ）およびマップバージョン識別子を備える、マップ一意の識別子と、１つまたはそれを上回る持続姿勢のテーブルとを備える。各持続姿勢は、姿勢汎用一意識別子（姿勢ＵＵＩＤ）と、６自由度を備える、姿勢とを備える。１つまたはそれを上回る持続姿勢のテーブルは、姿勢汎用一意識別子と姿勢との間の対応を示す。
いくつかの実施形態では、３Ｄ環境の同一部分に関して、その部分に関する稠密マップおよびその部分に関する疎マップは、同一マップ汎用一意識別子を有する。
いくつかの実施形態では、同一マップ汎用一意識別子は、１２８ビットである。
いくつかの実施形態では、表面情報の１つまたはそれを上回る集合は、オブジェクト情報の集合を備える。稠密マップマージコンポーネントは、選択された疎追跡マップがオブジェクト情報の集合を備える稠密マップと同一マップ識別子を備えることに基づいて、疎追跡マップを選択するように構成される、疎マップ選択コンポーネントを備える。
いくつかの実施形態では、オブジェクト情報の集合は、平面表面を備える。
いくつかの実施形態では、３Ｄ環境の少なくとも一部の表現は、立方体においてセグメント化される。
いくつかの実施形態では、記憶された稠密マップは、複数のボクセルを備える、立体データを備える。各ボクセルは、符号付き距離関数を備え、３Ｄ環境の少なくとも一部内の最も近くの表面までの距離を示す。
いくつかの実施形態では、マージされた持続姿勢テーブル内の持続姿勢と関連付けられる、表面情報の個々の集合に関して、立体データは、別個に算出される。
いくつかの実施形態は、クロスリアリティシステム内で動作するように構成される、電子デバイスに関する。電子デバイスは、３次元（３Ｄ）環境についての情報を捕捉するように構成される、１つまたはそれを上回るセンサであって、捕捉された情報は、複数の画像を備える、１つまたはそれを上回るセンサと、複数の画像に基づいて、疎追跡マップを算出するように構成される、マッピングコンポーネントと、捕捉された情報に基づいて、表面情報の集合を算出するように構成される、再構築コンポーネントと、ネットワークを通して、表面情報の集合および表面情報の集合に関する姿勢情報のうちの１つまたはそれを上回るものを伝送することと、稠密マップのメタデータを受信することであって、メタデータは、稠密マップによって表される３Ｄ環境の一部を示す、こととを行うように構成される、通信コンポーネントと、コンピュータ実行可能命令を実行するように構成される、少なくとも１つのプロセッサであって、コンピュータ実行可能命令は、少なくとも部分的に、疎追跡マップおよび受信されたメタデータに基づいて、稠密マップの少なくとも一部を取得すべきかどうかを決定するための命令を備える、少なくとも１つのプロセッサとを備える。
いくつかの実施形態では、稠密マップは、第１の稠密マップである。電子デバイスは、１つまたはそれを上回る稠密マップのメタデータを備える、ファイルシステムを備える。
いくつかの実施形態では、稠密マップ毎に、メタデータは、稠密マップ内のメッシュブロックの数と、最後の深度画像が稠密マップの中に融合されたときの時間を示す、タイムスタンプとを示す、品質メトリックを備える。第１の稠密マップの少なくとも一部を取得すべきかどうかを決定するステップは、少なくとも部分的に、第１の稠密マップの品質メトリックと、１つまたはそれを上回る稠密マップの品質メトリックとに基づく。
いくつかの実施形態では、コンピュータ実行可能命令は、稠密マップの少なくとも一部を取得すべきと決定されると、少なくとも部分的に、稠密マップの取得された少なくとも一部と、表面情報のローカルで生成された集合とに基づいて、ローカルでマージされたマップを算出するための命令を備え、ローカルマージされたマップは、視覚的オクルージョンおよび／または仮想オブジェクト物理学等のＡＲ機能のために使用される。
いくつかの実施形態では、表面情報のローカルで生成された集合は、稠密マップの取得された少なくとも一部内に表されない。
いくつかの実施形態では、ローカルでマージされた稠密マップは、識別された場所に対応する、サブ領域を備える。
いくつかの実施形態では、場所は、疎追跡マップ内の持続姿勢に基づいて識別される。
いくつかの実施形態では、少なくとも部分的に、疎追跡マップと、受信されたメタデータとに基づいて、稠密マップの少なくとも一部を取得すべきかどうかを決定するステップは、少なくとも部分的に、電子デバイスの姿勢に基づいて、電子デバイスがその中に移動している、エリアを決定するステップと、エリアの表面情報が、稠密マップ内で利用可能であるが、デバイス上ではそうではないことが決定されると、エリアの表面情報をダウンロードするステップとを含む。
いくつかの実施形態では、稠密マップは、疎追跡マップ内の持続姿勢と関連付けられる、複数のサブ領域を備え、エリアに対応する、サブ領域は、少なくとも部分的に、電子デバイスの姿勢とサブ領域と関連付けられる持続姿勢との間の距離に基づく順序でダウンロードされる。
いくつかの実施形態は、クロスリアリティシステム内で動作するように構成される、電子デバイスに関する。電子デバイスは、３次元（３Ｄ）環境についての情報を捕捉するように構成される、１つまたはそれを上回るセンサであって、捕捉された情報は、複数の画像を備える、１つまたはそれを上回るセンサと、複数の画像に基づいて、疎追跡マップを算出するように構成される、マッピングコンポーネントと、捕捉された情報に基づいて、表面情報の集合を算出するように構成される、再構築コンポーネントと、ネットワークを通して、表面情報の集合および表面情報の集合に関する姿勢情報のうちの１つまたはそれを上回るものを伝送することと、稠密マップのメタデータを受信することであって、メタデータは、稠密マップのオブジェクトに関する一意のＩＤとそこからオブジェクトが取得されたデバイスに対するオブジェクトのローカルＩＤとの間の対応を示す、マップＩＤ転写テーブルを備える、こととを行うように構成される、通信コンポーネントと、コンピュータ実行可能命令を実行するように構成される、少なくとも１つのプロセッサであって、コンピュータ実行可能命令は、稠密マップのオブジェクトの少なくとも一部に関する一意のＩＤを電子デバイスに対する対応するオブジェクトのローカルＩＤにマッチングさせるための命令を備える、少なくとも１つのプロセッサとを備える。
いくつかの実施形態では、マッチングさせるステップは、マップＩＤ転写テーブルと、ローカルオブジェクトＩＤ履歴とに基づいて、電子デバイスに対する履歴ローカルＩＤを有する、稠密マップのオブジェクトのいずれかを決定するステップと、電子デバイスに対する履歴ローカルＩＤを有していないと決定される、稠密マップのオブジェクトに関する新しいローカルＩＤを生成するステップとを含む。
いくつかの実施形態では、マッチングさせるステップは、電子デバイスに対する履歴ローカルＩＤを有すると決定される、稠密マップのオブジェクト毎に、最も直近で生成された履歴ローカルＩＤを除き、全ての履歴ローカルＩＤを除去するステップを含む。
前述の説明は、例証として提供され、限定することを意図するものではない。
添付の図面は、縮尺通りに描かれることを意図していない。図面では、種々の図に図示される、各同じまたはほぼ同じコンポーネントは、同様の数字で表される。明確性の目的のために、全てのコンポーネントが、全ての図面において標識されているわけではない。
図１は、いくつかの実施形態による、簡略化された拡張現実（ＡＲ）場面の実施例を図示する、スケッチである。
図２は、いくつかの実施形態による、ＸＲシステムの例示的ユースケースを示す、例示的簡略化されたＡＲ場面のスケッチである。
図３は、いくつかの実施形態による、物理的世界と相互作用するＡＲコンテンツの体験をユーザに提供するように構成される、ＡＲシステム内の単一ユーザのためのデータフローを図示する、概略図である。
図４は、いくつかの実施形態による、単一ユーザのための仮想コンテンツを表示する、例示的ＡＲディスプレイシステムを図示する、概略図である。
図５Ａは、いくつかの実施形態による、ユーザが物理的世界環境を通して移動するにつれてＡＲコンテンツをレンダリングする、ＡＲディスプレイシステムを装着しているユーザを図示する、概略図である。
図５Ｂは、いくつかの実施形態による、視認光学系アセンブリおよび付帯コンポーネントを図示する、概略図である。
図６Ａは、いくつかの実施形態による、世界再構築システムを使用するＡＲシステムを図示する、概略図である。
図６Ｂは、いくつかの実施形態による、パス可能世界のモデルを維持する、ＡＲシステムのコンポーネントを図示する、概略図である。
図７は、物理的世界を通した経路をトラバースするデバイスによって形成される、追跡マップの概略図である。
図８は、いくつかの実施形態による、仮想コンテンツを知覚する、クロスリアリティ（ＸＲ）システムのユーザを図示する、概略図である。
図９は、いくつかの実施形態による、座標系間で変換する、図８のＸＲシステムの第１のＸＲデバイスのコンポーネントのブロック図である。
図１０は、いくつかの実施形態による、ローカルＸＲコンテンツを正しくレンダリングするための原点座標フレームの目的地座標フレームへの例示的変換を図示する、概略図である。
図１１は、いくつかの実施形態による、瞳孔ベースの座標フレームを図示する、上部平面図である。
図１２は、いくつかの実施形態による、全ての瞳孔位置を含む、カメラ座標フレームを図示する、上部平面図である。
図１３は、いくつかの実施形態による、図９のディスプレイシステムの概略図である。
図１４は、いくつかの実施形態による、持続座標フレーム（ＰＣＦ）の作成およびＸＲコンテンツのＰＣＦへの結付を図示する、ブロック図である。
図１５は、いくつかの実施形態による、ＰＣＦを確立および使用する方法を図示する、フローチャートである。
図１６は、いくつかの実施形態による、第２のＸＲデバイスを含む、図８のＸＲシステムのブロック図である。
図１７は、いくつかの実施形態による、部屋と、部屋内の種々のエリアのために確立される、キーフレームとを図示する、概略図である。
図１８は、いくつかの実施形態による、キーフレームに基づく、持続姿勢の確立を図示する、概略図である。
図１９は、いくつかの実施形態による、持続姿勢に基づく、持続座標フレーム（ＰＣＦ）の確立を図示する、概略図である。
図２０Ａ－２０Ｃは、いくつかの実施形態による、ＰＣＦを作成する実施例を図示する、概略図である。
図２１は、いくつかの実施形態による、個々の画像および／またはマップのためのグローバル記述子を生成するためのシステムを図示する、ブロック図である。
図２２は、いくつかの実施形態による、画像記述子を算出する方法を図示する、フローチャートである。
図２３は、いくつかの実施形態による、画像記述子を使用した位置特定の方法を図示する、フローチャートである。
図２４は、いくつかの実施形態による、ニューラルネットワークを訓練する方法を図示する、フローチャートである。
図２５は、いくつかの実施形態による、ニューラルネットワークを訓練する方法を図示する、ブロック図である。
図２６は、いくつかの実施形態による、複数の環境マップをランク付けおよびマージするように構成される、ＡＲシステムを図示する、概略図である。
図２７は、いくつかの実施形態による、遠隔記憶媒体上に記憶された複数の規準マップを図示する、簡略化されたブロック図である。
図２８は、いくつかの実施形態による、規準マップを選択し、例えば、１つまたはそれを上回る規準マップ内で新しい追跡マップを位置特定する、および／またはＰＣＦを規準マップから取得する方法を図示する、概略図である。
図２９は、いくつかの実施形態による、複数のランク付けされた環境マップを選択する方法を図示する、フローチャートである。
図３０は、いくつかの実施形態による、図２６のＡＲシステムの例示的マップランク付け部分を図示する、概略図である。
図３１Ａは、いくつかの実施形態による、データベース内の追跡マップ（ＴＭ）および環境マップのエリア属性の実施例を図示する、概略図である。
図３１Ｂは、いくつかの実施形態による、図２９の地理的場所フィルタリングのための追跡マップ（ＴＭ）の地理的場所を決定する実施例を図示する、概略図である。
図３２は、いくつかの実施形態による、図２９の地理的場所フィルタリングの実施例を図示する、概略図である。
図３３は、いくつかの実施形態による、図２９のＷｉ－Ｆｉ ＢＳＳＩＤフィルタリングの実施例を図示する、概略図である。
図３４は、いくつかの実施形態による、図２９の位置特定の使用の実施例を図示する、概略図である。
図３５および３６は、いくつかの実施形態による、複数の環境マップをランク付けおよびマージするように構成される、ＸＲシステムのブロック図である。 図３５および３６は、いくつかの実施形態による、複数の環境マップをランク付けおよびマージするように構成される、ＸＲシステムのブロック図である。
図３７は、いくつかの実施形態による、規準形態において、物理的世界の環境マップを作成する方法を図示する、ブロック図である。
図３８Ａおよび３８Ｂは、いくつかの実施形態による、図７の追跡マップを新しい追跡マップで更新することによって規準形態において作成された環境マップを図示する、概略図である。 図３８Ａおよび３８Ｂは、いくつかの実施形態による、図７の追跡マップを新しい追跡マップで更新することによって規準形態において作成された環境マップを図示する、概略図である。
図３９Ａ－３９Ｆは、いくつかの実施形態による、マップをマージする実施例を図示する、概略図である。 図３９Ａ－３９Ｆは、いくつかの実施形態による、マップをマージする実施例を図示する、概略図である。
図４０は、いくつかの実施形態による、３次元の第１のローカル追跡マップ（マップ１）の２次元表現であって、これは、図９の第１のＸＲデバイスによって生成され得る。
図４１は、いくつかの実施形態による、マップ１を第１のＸＲデバイスから図９のサーバにアップロードすることを図示する、ブロック図である。
図４２は、いくつかの実施形態による、図１６のＸＲシステムを図示する、概略図であって、第２のユーザが、第１のユーザが第１のセッションを終了した後、ＸＲシステムの第２のＸＲデバイスを使用して、第２のセッションを開始したことを示す。
図４３Ａは、いくつかの実施形態による、図４２の第２のＸＲデバイスのための新しいセッションを図示する、ブロック図である。
図４３Ｂは、いくつかの実施形態による、図４２の第２のＸＲデバイスのための追跡マップの作成を図示する、ブロック図である。
図４３Ｃは、いくつかの実施形態による、規準マップをサーバから図４２の第２のＸＲデバイスにダウンロードすることを図示する、ブロック図である。
図４４は、いくつかの実施形態による、規準マップに対して、図４２の第２のＸＲデバイスによって生成され得る、第２の追跡マップ（マップ２）を位置特定するように試みる、位置特定を図示する、概略図である。
図４５は、いくつかの実施形態による、規準マップに対して、さらに展開され得、マップ２のＰＣＦと関連付けられるＸＲコンテンツを伴う、図４４の第２の追跡マップ（マップ２）を位置特定するように試みる、位置特定を図示する、概略図である。
図４６Ａ－４６Ｂは、いくつかの実施形態による、規準マップに対する図４５のマップ２の位置特定成功を図示する、概略図である。 図４６Ａ－４６Ｂは、いくつかの実施形態による、規準マップに対する図４５のマップ２の位置特定成功を図示する、概略図である。
図４７は、いくつかの実施形態による、図４６Ａの規準マップからの１つまたはそれを上回るＰＣＦを図４５のマップ２の中に含めることによって生成された、規準マップを図示する、概略図である。
図４８は、いくつかの実施形態による、第２のＸＲデバイス上のマップ２のさらなる拡張を伴う、図４７の規準マップを図示する、概略図である。
図４９は、いくつかの実施形態による、マップ２を第２のＸＲデバイスからサーバにアップロードすることを図示する、ブロック図である。
図５０は、いくつかの実施形態による、マップ２と規準マップをマージすることを図示する、ブロック図である。
図５１は、いくつかの実施形態による、新しい規準マップのサーバから第１および第２のＸＲデバイスへの伝送を図示する、ブロック図である。
図５２は、いくつかの実施形態による、マップ２の２次元表現と、マップ２に参照される、第２のＸＲデバイスの頭部座標フレームとを図示する、ブロック図である。
図５３は、いくつかの実施形態による、２次元において、６自由度で生じ得る、頭部座標フレームの調節を図示する、ブロック図である。
図５４は、いくつかの実施形態による、音がマップ２のＰＣＦに対して位置特定される、第２のＸＲデバイス上の規準マップを図示する、ブロック図である。
図５５および５６は、いくつかの実施形態による、第１のユーザが第１のセッションを終了し、第１のユーザがＸＲシステムを使用して第２のセッションを開始したときの、ＸＲシステムの使用を図示する、斜視図およびブロック図である。 図５５および５６は、いくつかの実施形態による、第１のユーザが第１のセッションを終了し、第１のユーザがＸＲシステムを使用して第２のセッションを開始したときの、ＸＲシステムの使用を図示する、斜視図およびブロック図である。
図５７および５８は、いくつかの実施形態による、３人のユーザが同一セッション内でＸＲシステムを同時に使用するときの、ＸＲシステムの使用を図示する、斜視図およびブロック図である。 図５７および５８は、いくつかの実施形態による、３人のユーザが同一セッション内でＸＲシステムを同時に使用するときの、ＸＲシステムの使用を図示する、斜視図およびブロック図である。
図５９は、いくつかの実施形態による、頭部姿勢を復元およびリセットする方法を図示する、フローチャートである。
図６０は、いくつかの実施形態による、本発明のシステム内でアプリケーションを見出し得る、コンピュータの形態における機械のブロック図である。
図６１は、いくつかの実施形態による、その中で複数のデバイスのうちのいずれかが、位置特定サービスにアクセスし得る、例示的ＸＲシステムの概略図である。
図６２は、いくつかの実施形態による、クラウドベースの位置特定を提供する、ＸＲシステムの一部としてのポータブルデバイスの動作のための例示的プロセスフローである。
図６３Ａ、Ｂ、およびＣは、いくつかの実施形態による、クラウドベースの位置特定のための例示的プロセスフローである。 図６３Ａ、Ｂ、およびＣは、いくつかの実施形態による、クラウドベースの位置特定のための例示的プロセスフローである。 図６３Ａ、Ｂ、およびＣは、いくつかの実施形態による、クラウドベースの位置特定のための例示的プロセスフローである。
図６４は、いくつかの実施形態による、大規模環境のための３Ｄ再構築物を提供する、ＸＲシステムのブロック図である。
図６５Ａは、いくつかの実施形態による、図６４の、ＸＲシステムのクラウド疎マップマージコンポーネントのブロック図である。
図６５Ｂは、いくつかの実施形態による、図６５Ａのクラウド疎マップマージコンポーネントによって提供される、マージされた共有疎マップのある情報を図示する、可視化図である。
図６５Ｃは、いくつかの実施形態による、図６５Ｂのマージされた共有疎マップのある情報を図示する、別の可視化図である。
図６６は、いくつかの実施形態による、図６４のＸＲシステムのクラウド稠密マップマージコンポーネントの実施例のブロック図である。
図６７は、いくつかの実施形態による、図６４のＸＲシステムのクラウド稠密マップマージコンポーネントの別の実施例のブロック図である。
図６８は、いくつかの実施形態による、図６４のＸＲシステムのクラウド稠密マップマージコンポーネントによって提供される、マージされた共有稠密マップを図示する、簡略化された概略図である。
図６９は、いくつかの実施形態による、図６４のＸＲシステムのデバイス上稠密マップハンドリングコンポーネントの実施例のブロック図である。
図７０は、いくつかの実施形態による、クラウドに記憶されたマージされた共有稠密マップからの稠密マップデータをデバイスに与えるためのデバイス上稠密マップ事前フェッチの方法を図示する、フローチャートである。
図７１は、いくつかの実施形態による、図７０の方法を使用して、図６８のクラウドに記憶されたマージされた共有稠密マップを取得するステップを図示する、簡略化された概略図である。
図７２は、いくつかの実施形態による、ＸＲデバイス上で稠密マップをマージする方法を図示する、フローチャートである。
図７３は、いくつかの実施形態による、持続平面を提供する、ＸＲシステムのブロック図である。
図７４は、いくつかの実施形態による、持続平面を提供する、ＸＲシステムのブロック図である。
詳細な説明
本明細書に説明されるものは、ＸＲ場面を提供するための方法および装置である。現実的ＸＲ体験を複数のユーザに提供するために、ＸＲシステムは、物理的世界内のユーザの場所および物理的世界内のオブジェクトの形状および場所に関する情報を提供してもよい。そのような情報は、システムが、仮想オブジェクトの場所を実オブジェクトに関連して正しく相関させることを可能にし得る。本発明者らは、例えば、ＡＲシステム５８０（図４）、ＸＲデバイス１２．１（図８）、およびスマートフォンを含む、ポータブルデバイスのために好適な算出リソースおよびネットワーク帯域幅を用いて、大規模および非常に大規模環境（例えば、近所、都市、国、世界）の３Ｄ表現を生成および共有する、方法および装置を認識し、その真価を認めた。
ＸＲシステムは、３Ｄ環境の表現を構築してもよく、これは、ＸＲシステムのユーザによって装着されるＸＲデバイスの一部である、センサを用いて収集された、画像および／または深度情報から作成されてもよい。３Ｄ環境表現は、ＸＲシステム内のＸＲデバイスの任意のコンポーネントによって使用されてもよい。例えば、３Ｄ環境表現は、視覚的オクルージョン処理を実施する、物理学ベースの相互作用を算出する、または環境推測を実施する、コンポーネントによって使用されてもよい。
オクルージョン処理は、物理的世界内に、仮想オブジェクトがユーザによって知覚されることになる場所のユーザのビューを遮断する、オブジェクトが存在するため、そのユーザにレンダリングおよび／または表示されるべきではない、仮想オブジェクトの部分を識別する。物理学ベースの相互作用は、仮想オブジェクトがユーザに現れる場所および／または方法を決定するために算出される。例えば、仮想オブジェクトは、物理的オブジェクト上に静置している、虚空を通して移動している、または物理的オブジェクトの表面と衝突しているように現れるように、レンダリングされてもよい。
環境推測もまた、仮想オブジェクトをレンダリングする方法を算出する際に使用され得る、情報を生成する過程において、３Ｄ環境表現を使用してもよい。例えば、環境推測は、それらが窓ガラスまたはガラステーブルの表面であることを認識することによって、クリア表面を識別するステップを伴ってもよい。そのような識別から、物理的オブジェクトを含有する、領域は、仮想オブジェクトをオクルードしないものとして分類され得るが、仮想オブジェクトと相互作用するものとして分類され得る。環境推測はまた、ユーザの視野に対して追跡され、ユーザの視野の運動を算出する、定常オブジェクトを識別する等、他の方法で使用される情報を生成してもよい。
３Ｄ環境表現は、そこから物理的世界内のオブジェクトについての情報がそのような計算のために取得され得る、モデルを提供する。しかしながら、リアルタイムの没入型のＸＲ体験を提供する、そのようなシステムを提供する際、有意な課題が存在する。実質的処理が、３Ｄ環境表現を算出するために要求され得る。さらに、３Ｄ環境表現は、多くの場合、オブジェクトが物理的世界内を移動する（例えば、カップがテーブル上で移動する）につれて、更新されることが要求される。ユーザが体験している環境を表す、データへの更新は、デバイスが、３Ｄ環境表現を生成および更新する間、他の機能を実施することが不可能であり得るため、ＸＲ環境を生成するデバイスのコンピューティングリソースの非常に多くを使用せずに、迅速に実施されなければならない。
本発明者らは、ＸＲシステムが、複数のデバイスのいずれかが、効率的かつ正確に、非常に大規模環境の以前に存続していた表現にアクセスし、それらの表現に関連して規定された仮想コンテンツをレンダリングすることを可能にすることを認識し、その真価を認めた。クラウドサービス等のネットワークを経由して複数のデバイスにアクセス可能な共有コンピューティングリソースは、１つまたはそれを上回るデバイスによって捕捉されたデータを使用して、大規模環境の３Ｄ表現を生成および記憶し、ＸＲシステム内の任意のデバイスが、存続される３Ｄ表現にアクセスすることを可能にし得る。
存続される３Ｄ表現は、デバイスが、デバイスのために好適なネットワーク帯域幅を用いて、デバイスの位置から可視の体積に迅速にアクセスし得るように、より小さい体積に分割されてもよい。存続される３Ｄ表現を査定する、ＸＲシステム内のデバイスは、デバイスが、最新の物理的世界幾何学形状を反映させる、３Ｄ表現を有するように、存続される３Ｄ表現をデバイスによって捕捉された新たなデータで更新してもよい。デバイスは、好適な３Ｄ表現が、短待ち時間および低算出オーバーヘッドを用いて、アクセスされ得るように、より小さい体積を管理してもよい。例えば、３Ｄ表現のより小さい体積のうちのいくつかは、将来的使用、例えば、デバイスが以前に探索した空間に再進入するときのために、ファイルシステム内に記憶されてもよい。さらに、３Ｄ表現は、３Ｄ環境内の表面に関する情報を組み合わせ、存続させることを促進するようにフォーマット化されてもよい。例えば、表面情報は、仮想コンテンツが、オブジェクト情報と関連付けられることによって存続され得るように、一意の記述子によって識別可能である、平面等の実オブジェクトの場所を示す、オブジェクト情報を含んでもよい。代替として、または加えて、表面は、メッシュによって、または、例えば、ボクセル等の立体データによって表されてもよい。
本明細書に説明される種々の実施形態は、限定ではないが、１つまたはそれを上回る疎マップ、１つまたはそれを上回る稠密マップ、１つまたはそれを上回る追跡するマップ、１つまたはそれを上回る規準マップ、および／または１つまたはそれを上回る環境マップを含み得る、マップのうちの１つまたはそれを上回るものを採用する。
追跡マップは、追跡マップを元々作成した、または続いて更新した、デバイス（例えば、ＸＲデバイス）にローカルであってもよい。追跡マップは、稠密マップとしての役割を果たし得るが、追跡マップは、疎マップとして開始してもよい。追跡マップは、いくつかの実施形態では、デバイスの頭部姿勢データ（例えば、追跡マップを作成または更新するＸＲデバイスの場所、配向、および／または姿勢）等のデータを含んでもよい。そのようなデータは、これらの実施形態のうちのいくつかでは、追跡マップ内の点または点ノードとして表され得る。
これらの実施形態のうちのいくつかでは、追跡マップはさらに、メッシュまたは深度情報および／または表面または深度情報から導出され得る、他の高レベルデータ（例えば、１つまたはそれを上回る平面または表面または他のオブジェクトに関する場所および／または１つまたはそれを上回る特性）のセットとして表され得る、表面情報またはデータを含んでもよい。追跡マップは、規準マップにレベル上げされてもよく、これは、より詳細に下記に説明されるであろう。いくつかの実施形態では、追跡マップは、物理的世界内の物理的オブジェクトの間取図を提供する。例えば、物理的オブジェクトまたはその特徴（例えば、画像処理から決定された頂点、縁、平面または表面等）は、追跡マップ内の点または点ノードとして表され得る。
これらの実施形態のうちのいくつかでは、追跡マップは、点または点ノードに関するデータを含んでもよい。そのようなデータは、例えば、絶対および／または相対的姿勢（例えば、特定の場所、配向、および／または視線方向においてＸＲデバイスに対して既知の固定された基準、相対的場所、配向、および／または視線方向に対する絶対場所、配向、および／または視線方向）を含んでもよい。物理的オブジェクトまたはそれの一部を表す、特徴は、例えば、物理的オブジェクトまたはそれの一部を含有する、１つまたはそれを上回る画像の画像処理から導出されてもよく、ひいては、持続座標フレーム（ＰＣＦ）に変換され得る、持続姿勢として使用されてもよい。いくつかの実施形態では、持続座標フレームは、アプリケーションを閉じ、再び開く、またはＸＲデバイスをリブートした後でも、（１つまたはそれを上回るＸＲデバイスのための）複数のユーザセッションを横断して、所定の閾値を超えてドリフトまたは逸脱を伴わずに、仮想または複合現実環境内におけるデジタルコンテンツのコンテンツ持続設置を可能にし、設置されたデジタルコンテンツを、例えば、仮想または複合現実環境（例えば、本明細書に説明されるパス可能世界モデル、共有世界モデル、および／または１つまたはそれを上回るマップ）内の同一場所に留まらせる、ローカル座標フレーム（例えば、ＸＲデバイスの基準点または座標系にローカルの座標フレーム）を備える。
ＰＣＦは、例えば、本明細書に説明される規準マップ内に、最初に、ＰＣＦを作成し、オブジェクトまたはそれの一部を表す、視認ＸＲデバイスの観点から、具体的場所において、具体的配向において、および／または特定の視線方向において、設置されてもよい。ＸＲデバイスが、ＸＲデバイスまたは別の協働ＸＲデバイスが以前に見ていた（例えば、ＸＲデバイスまたは別の協働ＸＲデバイスによって捕捉された１つまたはそれを上回る画像を介して）、物理的環境に進入すると、本物理的環境のために設置された持続座標フレームは、物理的環境の少なくとも一部に関して作成された１つまたはそれを上回る対応する規準マップを読み出すことによって、ＸＲデバイスによって、正しい場所に復元され得る。
いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、物理的世界内の所定の位置に対応し、ユーザが、ブラウザセッション内に、ポータブルコンピューティングデバイス（例えば、ＸＲデバイス）上に、または遠隔サーバ上に記憶し得る、一意の識別子を有する。本一意の識別子は、複数のユーザ間で共有されてもよい。例えば、デジタルコンテンツが、仮想または複合現実セッション内に設置されると、より近いまたは最も近くのＰＣＦが、要求され得、より近いまたは最も近くのＰＣＦの一意の識別子およびＰＣＦに対応する場所は、記憶されてもよい。
ＰＣＦが、異なる場所におけるユーザのための異なるセッション内で再使用されると、ＰＣＦに対応する、本記憶された場所は、デジタルコンテンツが異なるセッションにおけるユーザに対する正しい場所に設置されるように、異なる仮想または複合現実セッションのための異なる場所に関する現在の座標系に対して変換（例えば、平行移動、回転、鏡映等）されてもよい。ＰＣＦは、いくつかの実施形態では、持続空間情報を記憶してもよい。これらの実施形態のうちのいくつかでは、ＰＣＦはさらに、基準場所、配向、および／または視線方向に対する変換およびＰＣＦに対応する場所における１つまたはそれを上回る画像から導出される情報を含んでもよい。例えば、ＰＣＦは、マップ（例えば、追跡マップ、規準マップ、環境マップ、疎マップ、および／または稠密マップ等）の座標フレームとＰＣＦとの間の変換を含む、または少なくともそれと関連付けられてもよい。
これらの実施形態のうちのいくつかでは、ＰＣＦは、そこから持続座標フレームが作成される、キーフレームまたは画像フレームの３Ｄ環境内の場所を示す、地理的または空間情報を含んでもよい。いくつかの実施形態では、変換は、ポータブルコンピューティングデバイス（例えば、ＸＲデバイス）にローカルの座標フレームと記憶された座標フレームとの間で決定されてもよい。
いくつかの実施形態では、全てのＰＣＦは、共有可能であって、個別の異なる場所における複数のユーザ間で伝送されることができる。いくつかの他の実施形態では、１つまたはそれを上回るＰＣＦは、最初に、これらの１つまたはそれを上回るＰＣＦを作成した、ＸＲデバイスにのみ既知である。いくつかの実施形態では、物理的世界についての情報は、例えば、持続座標フレーム（ＰＣＦ）として表され得る。ＰＣＦは、物理的世界内で認識される特徴を表す、１つまたはそれを上回る点に基づいて定義されてもよい。特徴は、それらがＸＲシステムのユーザセッション毎に同一である可能性が高いように選択されてもよい。ＰＣＦは、それらが効率的に処理および転送され得るように、疎らに存在し、物理的世界についての利用可能な情報の全て未満を提供してもよい。持続空間情報を処理するための技法は、１つまたはそれを上回るセッションを横断して、実空間内の１つまたはそれを上回る座標系に基づいて、動的マップを作成し、疎マップにわたって、持続座標フレーム（ＰＣＦ）を生成するステップを含んでもよく、これは、例えば、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、ＸＲアプリケーションにエクスポーズされてもよい。これらの能力は、１つまたはそれを上回るＸＲデバイスによって作成された複数のマップをランク付けおよびマージまたはスティッチングするための技法によってサポートされてもよい。持続空間情報はまた、算出上効率的方法において、１つまたはそれを上回るＸＲデバイスのそれぞれ上において、頭部姿勢を迅速に回復およびリセットすることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、ＸＲシステムは、仮想コンテンツを世界座標フレーム内に結び付けることとは対照的に、座標フレームを仮想コンテンツに割り当ててもよい。そのような構成は、ユーザのためにレンダリングされた場所にかかわらず、仮想コンテンツが説明されることを可能にするが、持続座標フレーム（ＰＣＦ）等のより持続フレーム位置に結び付けられ、規定された場所にレンダリングされ得る。オブジェクトの場所が変化すると、ＸＲデバイスは、環境マップの変化を検出し、ユーザによって装着される頭部ユニットの移動を実世界オブジェクトに対して決定してもよい。
いくつかの実施形態では、空間存続が持続座標フレーム（ＰＣＦ）を通して提供され得る。ＰＣＦは、物理的世界内で認識される特徴（例えば、角、縁）を表す、１つまたはそれを上回る点に基づいて定義されてもよい。特徴は、それらがユーザインスタンスからＸＲシステムの別のユーザインスタンスと同一である可能性が高いように選択されてもよい。加えて、または代替として、算出された追跡経路（例えば、カメラ軌道）を実際の追跡経路から逸脱させ得る、追跡の間のドリフトは、仮想コンテンツの場所を、追跡マップのみに基づく、ローカルマップに対してレンダリングされるとき、場所からずれて現れさせ得る。空間のための追跡マップは、ＸＲデバイスが経時的に場面のさらなる情報を収集するにつれて、精緻化され、ドリフトを補正してもよい。しかしながら、仮想コンテンツが、マップ精緻化の前に、実オブジェクト上に設置され、追跡マップから導出されるデバイスの世界座標フレームに対して保存される場合、仮想コンテンツは、実オブジェクトがマップ精緻化の間に移動したかのように変位されて現れ得る。ＰＣＦは、ＰＣＦが、特徴に基づいて定義され、特徴がマップ精緻化の間に移動するにつれて、更新されるため、マップ精緻化に従って更新されてもよい。
いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、マップ座標系に対する平行移動および回転を伴う、６自由度を備えてもよい。ＰＣＦは、ローカルおよび／または遠隔記憶媒体内に記憶されてもよい。ＰＣＦの平行移動および回転は、例えば、記憶場所に応じて、マップ座標系に対して算出されてもよい。例えば、デバイスによってローカルで使用されるＰＣＦは、デバイスの世界座標フレームに対する平行移動および回転を有してもよい。クラウド内のＰＣＦは、規準マップの規準座標フレームに対する平行移動および回転を有してもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、物理的世界の疎表現を提供し、それらが効率的に処理および転送され得るように、物理的世界についての利用可能な情報の全て未満を提供してもよい。持続空間情報を処理するための技法は、１つまたはそれを上回るセッションを横断して、実空間内の１つまたはそれを上回る座標系に基づいて、動的マップを作成し、疎マップにわたって、持続座標フレーム（ＰＣＦ）を生成するステップを含んでもよく、これは、例えば、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、ＸＲアプリケーションにエクスポーズされてもよい。
いくつかの実施形態では、追跡マップは、１つまたはそれを上回る画像フレーム、キーフレーム等、および／または１つまたはそれを上回る画像フレーム、キーフレーム等から導出されるデータを含んでもよい。全ての特徴および画像フレーム（またはキーフレーム）が、追跡マップの一部として留保され得るわけではないことに留意されたい。むしろ、有意義な情報（例えば、非冗長情報、所定の閾値を超えた十分に高正確度および／または分解能を伴う情報等）を提供する、特徴点または画像フレームが、追跡マップ内に留保され得る。したがって、追跡マップは、１つまたはそれを上回るカメラ、画像センサ、深度センサ、ＧＰＳ（全地球測位）デバイス、無線デバイス（例えば、Ｗｉ－Ｆｉまたはセルラー送受信機）等によって収集された、または集められたデータで構築されてもよい。
追跡マップは、環境マップとして記憶され、またはそれとマージまたはスティッチングされてもよく、これはまた、下記により詳細に説明されるであろう。追跡マップは、精緻化され、例えば、実際の追跡経路から逸脱する、算出された追跡経路（例えば、算出されたカメラ軌道）の任意の逸脱またはドリフトを補正してもよい。いくつかの実施形態では、追跡マップに対する有意義な情報を提供する画像は、さらに、追跡マップと統合される（例えば、追跡マップ内に内蔵される）、またはそれと関連付けられる（例えば、分離されて記憶されるが、追跡マップとリンクされる）、キーフレームとして選択されてもよい。いくつかの実施形態では、追跡マップは、姿勢およびＰＣＦ（持続座標フレーム）変換器に接続される、またはそれと関連付けられてもよい。
疎マップは、いくつかの実施形態では、特徴の全ての場所の代わりに、着目点または構造（例えば、角、縁、表面等）の場所を示す、データを含んでもよい。すなわち、物理的環境内のある点または構造は、疎マップから破棄されてもよい。疎マップは、例えば、１つまたはそれを上回る着目点または構造を抽出する、画像処理によって、マッピングされた着目点および／またはキーフレームのセットを用いて構築されてもよい。疎マップの一実施例は、上記に説明される追跡マップを含んでもよい。本実施例では、追跡マップは、頭部姿勢疎マップと見なされ得るが、他の疎マップは、常時、頭部姿勢データを含まなくてもよいことに留意されたい。疎マップは、いくつかの実施形態では、座標系を導出するために使用され得る、情報またはデータを含んでもよい。いくつかの他の実施形態では、疎マップは、座標系を含んでもよい、またはそれと関連付けられてもよい。そのような座標系は、下記により詳細に説明されるであろう、稠密マップ内のオブジェクトまたはその特徴の位置および／または配向を定義するために使用されてもよい。
稠密マップは、例えば、いくつかの実施形態では、メッシュまたは深度情報によって表される表面データ等のデータまたは情報を含んでもよい。これらの実施形態のうちのいくつかでは、稠密マップは、表面または深度情報から導出され得る、高レベル情報を含んでもよい。例えば、稠密マップは、平面および／または他のオブジェクトの場所および／または１つまたはそれを上回る特性に関するデータを含んでもよい。稠密マップは、疎マップのオリジナルデータを前述のいずれかのデータまたは情報で拡張させることによって、疎マップから拡張されてもよいが、疎マップは、いくつかの実施形態では、稠密マップの作成から独立して作成されてもよく、その逆も同様であることに留意されたい。
環境マップは、物理的世界の断片のデータまたは情報を含んでもよい。例えば、環境は、物理的環境（例えば、部屋の一部）内の物理的オブジェクトの場所、配向、および／または視線方向（ＸＲデバイスを用いて知覚されるとき）および物理的オブジェクト（例えば、表面テクスチャ、色等）に関する他のデータを含んでもよい。環境マップは、例えば、カメラからの画像および／または深度センサからの深度データからのデータを用いて作成されてもよい。環境は、したがって、本明細書に説明される任意の他のマップより物理的環境についてのはるかに多くの詳細を含み得、複数のＸＲデバイス上で協働され（例えば、物理的世界を動き回る複数のＸＲデバイスによって作成される）、その間で共有され得る、パス可能３Ｄ世界を構築するために使用されてもよい。環境マップは、いくつかの実施形態では、例えば、必要とされないデータまたは情報を除去することによって、規準マップに変換される、またはまとめられてもよい。環境マップはまた、１つまたはそれを上回るパラメータ、無線ネットワークの受信された信号の強度等、または任意の他の所望または要求されるパラメータ等の複数の面積または体積属性と関連付けられてもよい。
規準マップは、各コンピューティングデバイスが規準マップを再使用し得るように、規準マップが複数のコンピューティングデバイスのそれぞれに対して位置特定および配向され得るように、データまたは情報を含んでもよい。規準マップは、したがって、いくつかの実施形態では、追跡マップまたは疎として、またはある他の環境では、環境マップとして生じてもよい。
規準マップは、単に、いくつかの実施形態では、規準マップ内に表されるオブジェクトの場所を決定するために十分なデータを含んでもよい、またはそれと関連付けられてもよい。例えば、規準マップは、着目オブジェクトまたはそれの一部の持続姿勢および／または持続座標フレームを含んでもよい、またはそれと関連付けられてもよい。規準マップは、本明細書に説明される任意の他のマップのように、例えば、別のマップ内の持続座標フレームとマージまたはスティッチングされ、新しい規準マップをレンダリングしてもよい（例えば、マップマージまたはスティッチングアルゴリズムを使用することによって）。いくつかの実施形態では、規準マップは、規準マップ内に記憶され、または別様に、データ構造内に別個に記憶され、１つまたはそれを上回る構造と関連付けられる、１つまたはそれを上回る持続座標フレーム（ＰＣＦ）を含む、１つまたはそれを上回る構造（例えば、オブジェクト）を含む。規準マップ内に表される構造（例えば、オブジェクト）は、いくつかの実施形態では、持続座標フレーム情報を有し、オブジェクトを表す、単一ＰＣＦノードを含んでもよい。いくつかの他の実施形態では、規準マップ内に表される構造は、それぞれ、例えば、規準マップを生成または更新したデバイスの基準座標系に対するローカル座標フレームである、複数のＰＣＦを含んでもよい。さらに、これらの複数のＰＣＦは、それぞれ、オブジェクトの複数の対応する特徴を表してもよい。いくつかの実施形態では、規準フレームに関して定義され、および／またはその中に含まれる、モルフィズムまたは１つまたはそれを上回る関数はさらに、入力（例えば、入力場所、配向、姿勢、表面、座標系、および／または深度情報）を例えば、追跡マップ、疎マップ、稠密マップ等から受信し、変換（例えば、平行移動、回転、鏡映等のための行列演算）を実施することによって、入力に関する出力を生成する、１つまたはそれを上回る演算を備えてもよい。いくつかの実施形態では、規準マップは、それぞれ、１つまたはそれを上回る持続座標フレームによって表される、モルフィズム（または１つまたはそれを上回る関数）および１つまたはそれを上回る構造のみを含み、他のデータまたは情報を含まない。いくつかの他の実施形態では、規準マップは、モルフィズム、それぞれ、１つまたはそれを上回る持続座標フレームによって表される、１つまたはそれを上回る構造、および構造の記述または特性に対応する、データまたはメタデータを含む。持続座標フレームについてのさらなる詳細はさらに、下記に説明される。
具体的ＸＲデバイスに対して位置特定されている、規準マップは、レベル上げされたマップと称され得る。いくつかの実施形態では、規準マップは、座標情報（例えば、点の座標、座標系等）を含み、また、例えば、少なくとも１つのＰＣＦ（持続座標フレーム）を含む、１つまたはそれを上回る構造を含んでもよい。追跡マップを位置特定するために、追跡マップに関する画像フレームまたはキーフレームは、規準マップに関する少なくとも１つのＰＣＦと関連付けられてもよく、画像の姿勢は、次いで、姿勢情報を記憶する、追跡マップを位置特定するために使用されてもよい。
規準マップは、追跡マップを規準マップの中にマージまたはスティッチングするように試みることに応じて、追跡マップの少なくとも一部と規準マップの少なくとも一部との間の対応が存在するであろう可能性が高いように、追跡マップの領域に類似する領域を有する、規準マップを示し得る、個別のランク付けを用いて、ランク付けされてもよい。規準マップは、１つまたはそれを上回るタイルまたは定義されたエリアを有してもよく、規準マップと別のマップをマージまたはスティッチングするステップは、１つまたはそれを上回るタイルまたは定義されたエリアに限定され、コンピューティングリソース消費を節約してもよい。
規準マップは、いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る持続座標フレーム（ＰＣＦ）を定義する、特徴のセットを含んでもよいが、特徴のセットが規準マップまたは追跡マップのいずれか内の単一持続場所と関連付けられなければならないという要件は存在しない。いくつかの実施形態では、追跡マップ内の特徴点のセットの変換は、規準マップ内の特徴の候補セットと整合する。本変換は、追跡マップ全体に適用され、追跡マップおよび規準マップの重複部分が識別されることを可能にしてもよい。
複数の規準マップは、マージまたはスティッチングされ、新しい規準マップをレンダリングしてもよい。いくつかの実施形態では、規準マップの属性は、規準マップのエリアを形成するために使用される、追跡マップまたは複数のマップの属性から導出されてもよい。規準マップの持続座標フレームが、規準マップの中にマージまたはスティッチングされた追跡マップ内の持続姿勢に基づいて定義される、いくつかの実施形態では、持続座標フレームは、持続姿勢と同一属性を割り当てられてもよい。いくつかの実施形態では、規準マップは、惑星である地球上または空間内のある場所等、物理的空間内の規準マップの場所を示す、規準マップ識別子としての役割を果たす、複数の属性を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、複数の規準マップが、これらの複数の規準マップが地球の表面上（または空間内）に存在し得るため、２次元パターンで地理的に配置されてもよい。これらの規準マップは、例えば、対応する経度および緯度または地球に対する位置によって、一意に識別可能であってもよい。これらの実施形態では、これらの規準マップは、個別の点によって表される、対応する物理的世界内の再構築された物理的オブジェクトの間取図を提供してもよい。規準マップ内のマップ点は、複数の特徴を含み得る、物理的オブジェクトの特徴を表し得る。サーバが追跡マップによって表される物理的世界の領域に関する規準マップを記憶しない、いくつかの実施形態では、追跡マップは、利用可能であるとき、関連データを有する規準マップとなるようにさらに処理され得る、初期規準マップとして記憶されてもよい。
ＸＲシステムでは、各ＸＲデバイスは、デバイスが動作するにつれて収集される、１つまたはそれを上回る画像からの情報を統合することによって、その物理的環境のローカル稠密マップを展開してもよい。ローカル稠密マップは、例えば、ボクセル、メッシュ、または平面を含む、１つまたはそれを上回る形態における環境の３Ｄ表現を含んでもよい。米国特許出願第１６／２２９，７９９号は、３Ｄ表現をデバイス上で生成するステップを説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
いくつかの実施形態では、稠密情報は、そのフォーマットにかかわらず、疎マップに定義される座標フレームに対する姿勢付きであってもよい。デバイスは、例えば、ローカル疎追跡マップを維持してもよく、これは、特徴のセットを用いて構成され、持続姿勢を追跡マップ内に形成してもよい。表面の場所および配向は、例えば、そのような持続姿勢に対して表され得る。
各デバイス内の疎マップによって定義されたローカル座標フレームは、共有疎マップによって提供される共有基準フレームを通して、相互に関連し得る。そのような共有疎マップは、複数のデバイスからの追跡マップを、複数のデバイスを横断して共有される、より大きい疎マップの中にマージまたはスティッチングすることによって形成されてもよい。各デバイスは、その追跡マップに対して表される、その位置を、共有疎マップに対して位置特定し、複数のデバイスのそれぞれが、そのローカル追跡マップを使用して、共有マップの座標フレーム内に規定された３Ｄ環境内の場所および配向を識別することを可能にし得る。
デバイスは、稠密情報が空間的に相関され得るように、稠密情報の姿勢を定義するために疎マップを通して導出される、共有場所情報を使用してもよい。そのような空間相関を用いることで、稠密情報は、複数のデバイスから集約され、それぞれ、異なるローカル座標フレームを有し得る、複数のデバイスと共有され得る。
ＸＲシステムは、共有疎マップによって提供される、持続空間情報に基づいて、動作を有効にするように、１つまたはそれを上回る技法を実装してもよい。共有空間情報は、持続マップによって表されてもよい。持続マップは、遠隔記憶媒体（例えば、クラウド）内に記憶されてもよい。例えば、ユーザによって装着されるウェアラブルデバイスは、オンにされた後、クラウド記憶装置等の持続記憶装置から、以前に作成および記憶された適切なマップを読み出してもよい。その以前に記憶されたマップは、以前のセッションの間、ユーザのウェアラブルデバイス上のセンサを用いて収集された環境についてのデータに基づいていてもよい。記憶されたマップを読み出すことは、ウェアラブルデバイス上のセンサを用いて物理的世界の走査を完了せずに、ウェアラブルデバイスの使用を有効にし得る。代替として、または加えて、システム／デバイスは、物理的世界の新しい領域に進入することに応じて、同様に、適切な記憶されたマップを読み出してもよい。
記憶されたマップは、それに対して各ＸＲデバイス上のローカル基準フレームが関連し得る、規準形態で表されてもよい。マルチデバイスＸＲシステムでは、１つのデバイスによってアクセスされる記憶されたマップは、別のデバイスによって作成および記憶されていてもよく、および／または記憶されたマップによって表される物理的世界の少なくとも一部内に事前に存在する、複数のウェアラブルデバイス上のセンサによって収集された物理的世界についてのデータを集約することによって構築されていてもよい。
いくつかの実施形態では、持続空間情報は、ユーザ間で、およびアプリケーションを含む、分散型コンポーネント間で容易に共有され得る、方法で表されてもよい。規準マップは、物理的世界についての情報を、例えば、持続座標フレーム（ＰＣＦ）として提供してもよい。ＰＣＦは、物理的世界内で認識される特徴のセットに基づいて、定義されてもよい。特徴は、それらがＸＲシステムのユーザセッション毎に同一である可能性が高いように選択されてもよい。ＰＣＦは、それらが効率的に処理および転送され得るように、疎らに存在し、物理的世界についての利用可能な情報の全て未満を提供してもよい。持続空間情報を処理するための技法は、１つまたはそれを上回るセッションを横断して、１つまたはそれを上回るデバイスのローカル座標系に基づいて、動的マップを作成するステップを含んでもよい。これらのマップは、疎マップであって、マップを形成する際に使用される画像内で検出される特徴点のサブセットに基づいて、物理的世界を表す。持続座標フレーム（ＰＣＦ）は、疎マップから生成されてもよく、例えば、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、ＸＲアプリケーションにエクスポーズされてもよい。これらの能力は、１つまたはそれを上回るＸＲデバイスによって作成された複数のマップをマージまたはスティッチングすることによって規準マップを形成するための技法によってサポートされてもよい。
デバイス毎の規準マップとローカルマップとの間の関係が、位置特定プロセスを通して決定されてもよい。その位置特定プロセスは、選択され、デバイスに送信される、規準マップのセットに基づいて、各ＸＲデバイス上で実施されてもよい。代替として、または加えて、位置特定サービスは、クラウド内に実装され得るような遠隔プロセッサ上に提供されてもよい。
これらおよび他の機能をサポートするために、ＸＲシステムは、ユーザデバイス上のセンサを用いて収集された物理的世界についてのデータに基づいて、１つまたはそれを上回る記憶されたマップを含む、持続空間情報を展開、維持、および使用する、コンポーネントを含んでもよい。これらのコンポーネントは、ＸＲシステムを横断して分散されてもよく、いくつかは、例えば、ユーザデバイスの頭部搭載部分上で動作する。他のコンポーネントは、ローカルまたはパーソナルエリアネットワークを経由して頭部搭載部分に結合される、ユーザと関連付けられる、コンピュータ上で動作してもよい。さらにその他は、広域ネットワークを経由してアクセス可能な１つまたはそれを上回るサーバ等の遠隔場所で動作してもよい。
物理的世界についてのデータを複数のデバイス間で共有することは、仮想コンテンツの共有ユーザ体験を有効にし得る。例えば、同一の記憶されたマップへのアクセスを有する、２つのＸＲデバイスは両方とも、記憶されたマップに対して位置特定され得る。いったん位置特定されると、ユーザデバイスは、その場所をユーザデバイスによって維持される基準フレームに変換することによって、記憶されたマップへの参照によって規定された場所を有する、仮想コンテンツをレンダリングしてもよい。ユーザデバイスは、本ローカル基準フレームを使用して、ユーザデバイスのディスプレイを制御し、仮想コンテンツを規定された場所にレンダリングしてもよい。
記憶されたマップが、疎情報に対して姿勢付きである、稠密マップを含むとき、デバイスは、３Ｄ環境内の表面を表す、稠密情報を効率的に取得し得る。デバイスは、疎マップを通して追跡され得る、物理的世界を通したその運動に関連して、記憶されたマップにアクセスし、３Ｄ環境の最新稠密表現を維持し得る。
本明細書に説明される技法は、拡張または複合現実場面を提供する、限定された算出リソースを伴う、ウェアラブルまたはポータブルデバイスを含む、多くのタイプのデバイスとともに、かつ多くのタイプの場面のために、ともにまたは別個に使用されてもよい。いくつかの実施形態では、技法は、ＸＲシステムの一部を形成する、１つまたはそれを上回るサービスによって実装されてもよい。
ＡＲシステム概要
図１および２は、物理的世界の一部と併せて表示される、仮想コンテンツを伴う場面を図示する。例証目的のために、ＡＲシステムが、ＸＲシステムの実施例として使用される。図３－６Ｂは、本明細書に説明される技法に従って動作し得る、１つまたはそれを上回るプロセッサと、メモリと、センサと、ユーザインターフェースとを含む、例示的ＡＲシステムを図示する。
図１を参照すると、屋外ＡＲ場面３５４が、描写されており、ＡＲ技術のユーザには、人々、木々、背景における建物、およびコンクリートプラットフォーム３５８を特徴とする、物理的世界公園状設定３５６が見える。これらのアイテムに加え、ＡＲ技術のユーザはまた、物理的世界コンクリートプラットフォーム３５８上に立っているロボット像３５７と、それによってマルハナバチの擬人化のように見える、飛んでいる漫画のようなアバタキャラクタ３５２とが「見える」と知覚するが、これらの要素（例えば、アバタキャラクタ３５２およびロボット像３５７）は、物理的世界内には存在しない。ヒト視知覚および神経系の極端な複雑性に起因して、他の仮想または物理的世界画像要素の中で仮想画像要素の快適で、自然な感覚で、かつ豊かな提示を促進する、ＡＲ技術を生産することは、困難である。
そのようなＡＲ場面は、ユーがＡＲコンテンツを物理的世界内に設置することを可能にし、ＡＲコンテンツが設置された物理的世界のマップ内の場所を決定し、設置されたＡＲコンテンツが、例えば、異なるＡＲ体験セッションの間、物理的世界内に表示するために再ロードされ得るように、ＡＲ場面を保存し、複数のユーザがＡＲ体験を共有することを可能にする、追跡情報に基づいて物理的世界のマップを構築するシステムを用いて、達成され得る。本システムは、ユーザの周囲の物理的世界表面のデジタル表現を構築および更新し得る。本表現は、仮想オブジェクトを設置するため、物理学ベースの相互作用において、および仮想キャラクタ経路計画およびナビゲーションのため、またはその中で物理的世界についての情報が使用される、他の動作のために、完全または部分的に、ユーザと仮想コンテンツのレンダリングされた場所との間で物理的オブジェクトによってオクルードされるように現れるように、仮想コンテンツをレンダリングするために使用されてもよい。
図２は、いくつかの実施形態による、屋内ＡＲ場面４００の別の実施例を描写し、ＸＲシステムの例示的ユースケースを示す。例示的場面４００は、壁と、壁の片側上の本棚と、部屋の角における床置きランプと、床と、ソファと、床上のコーヒーテーブルとを有する、居間である。これらの物理的アイテムに加え、ＡＲ技術のユーザはまた、ソファの背後の壁上の画像、ドアを通して飛んで来た鳥、本棚から外を覗いているシカ、およびコーヒーテーブル上に設置された風車の形態における装飾品等の仮想オブジェクトを知覚する。
壁上の画像に関して、ＡＲ技術は、壁の表面だけではなく、また、仮想オブジェクトを正しくレンダリングするために画像をオクルードする、ランプ形状等の部屋内のオブジェクトおよび表面についての情報も要求する。飛んで来た鳥に関して、ＡＲ技術は、オブジェクトおよび表面を回避する、または鳥が衝突する場合、跳ね返るように、現実的物理学を用いて鳥をレンダリングするために、部屋の周囲の全てのオブジェクトおよび表面についての情報を要求する。シカに関して、ＡＲ技術は、シカを設置すべき場所を算出するために、床またはコーヒーテーブル等の表面についての情報を要求する。風車に関して、本システムは、テーブルと別個のオブジェクトであることを識別し得、それが移動可能であることを決定し得る一方、棚の角または壁の角は、定常であると決定され得る。そのような特異性は、種々の動作のそれぞれにおいて使用または更新される場面の部分に関する決定において使用されてもよい。
仮想オブジェクトは、前のＡＲ体験セッション内に設置されてもよい。新しいＡＲ体験セッションが、居間で開始すると、ＡＲ技術は、仮想オブジェクトが、以前に設置された場所に正確に表示され、異なる視点から現実的に可視であることを要求する。例えば、風車は、書籍を伴わない異なる場所においても、テーブルの上方に漂流しているのではなく、書籍上に立っているように表示されるべきである。そのような漂流は、新しいＡＲ体験セッションのユーザの場所が居間内で正確に位置特定されない場合に起こり得る。別の実施例として、ユーザが、風車が設置されたときの視点と異なる視点から風車を視認している場合、ＡＲ技術は、表示されている風車の対応する側を要求する。
場面は、視覚、聴覚、および／または触覚等、１つまたはそれを上回るユーザ感知を刺激し得る、ユーザインターフェースを含む、複数のコンポーネントを含む、システムを介して、ユーザに提示されてもよい。加えて、本システムは、場面の物理的部分内のユーザの位置および／または運動を含む、場面の物理的部分のパラメータを測定し得る、１つまたはそれを上回るセンサを含んでもよい。さらに、本システムは、メモリ等の関連付けられるコンピュータハードウェアを伴う、１つまたはそれを上回るコンピューティングデバイスを含んでもよい。これらのコンポーネントは、単一デバイスの中に統合されてもよい、または複数の相互接続されるデバイスを横断して分散されてもよい。いくつかの実施形態では、これらのコンポーネントのいくつかまたは全ては、ウェアラブルデバイスの中に統合されてもよい。
図３は、いくつかの実施形態による、物理的世界５０６と相互作用するＡＲコンテンツの体験を提供するように構成される、ＡＲシステム５０２を描写する。ＡＲシステム５０２は、ディスプレイ５０８を含んでもよい。図示される実施形態では、ディスプレイ５０８は、ユーザが、一対のゴーグルまたは眼鏡のように、ディスプレイをその眼にわたって装着し得るように、ヘッドセットの一部としてユーザによって装着されてもよい。ディスプレイの少なくとも一部は、ユーザがシースルー現実５１０を観察し得るように、透明であってもよい。シースルー現実５１０は、ＡＲシステム５０２の現在の視点内の物理的世界５０６の部分に対応し得、これは、ユーザが、ＡＲシステムのディスプレイおよびセンサの両方を組み込む、ヘッドセットを装着し、物理的世界についての情報を入手している場合のユーザの視点に対応し得る。
ＡＲコンテンツはまた、シースルー現実５１０上にオーバーレイされる、ディスプレイ５０８上に提示されてもよい。ＡＲコンテンツとシースルー現実５１０との間の正確な相互作用をディスプレイ５０８上で提供するために、ＡＲシステム５０２は、物理的世界５０６についての情報を捕捉するように構成される、センサ５２２を含んでもよい。
センサ５２２は、深度マップ５１２を出力する、１つまたはそれを上回る深度センサを含んでもよい。各深度マップ５１２は、それぞれ、深度センサに対する特定の方向における物理的世界５０６内の表面までの距離を表し得る、複数のピクセルを有してもよい。未加工深度データが、深度センサから生じ、深度マップを作成し得る。そのような深度マップは、深度センサが新しい画像を形成し得るほど高速に更新され得、これは、数百または数千回／秒であり得る。しかしながら、そのデータは、雑音が多くかつ不完全であって、図示される深度マップ上に黒色ピクセルとして示される、穴を有し得る。
システムは、画像センサ等の他のセンサを含んでもよい。画像センサは、他の方法において物理的世界を表すように処理され得る、単眼または立体視情報を入手してもよい。例えば、画像は、世界再構築コンポーネント５１６内で処理され、物理的世界内のオブジェクトの接続される部分を表す、メッシュを作成してもよい。例えば、色および表面テクスチャを含む、そのようなオブジェクトについてのメタデータも同様に、センサを用いて入手され、世界再構築物の一部として記憶されてもよい。
本システムはまた、物理的世界に対するユーザの頭部姿勢（または「姿勢」）についての情報を入手してもよい。いくつかの実施形態では、本システムの頭部姿勢追跡コンポーネントは、頭部姿勢をリアルタイムで算出するために使用されてもよい。頭部姿勢追跡コンポーネントは、例えば、３つの垂直軸における平行移動（例えば、前／後、上／下、左／右）と、３つの垂直軸を中心とした回転（例えば、ピッチ、ヨー、およびロール）とを含む、６自由度を伴う、座標フレーム内に、ユーザの頭部姿勢を表し得る。いくつかの実施形態では、センサ５２２は、頭部姿勢５１４を算出および／または決定するために使用され得る、慣性測定ユニット（「ＩＭＵ」）を含んでもよい。深度マップのための頭部姿勢５１４は、例えば、６自由度を伴う深度マップを捕捉する、センサの現在の視点を示し得るが、頭部姿勢５１４は、画像情報を物理的世界の特定の部分に関連させる、またはユーザの頭部上に装着されるディスプレイの位置を物理的世界に関連させるように、他の目的のために使用されてもよい。
いくつかの実施形態では、頭部姿勢情報は、画像内のオブジェクトを分析することから等、ＩＭＵから以外の方法において導出されてもよい。例えば、頭部姿勢追跡コンポーネントは、カメラによって捕捉された視覚的情報と、ＩＭＵによって捕捉された慣性情報とに基づいて、物理的オブジェクトに対するＡＲデバイスの相対的位置および配向を算出してもよい。頭部姿勢追跡コンポーネントは、次いで、例えば、物理的オブジェクトに対するＡＲデバイスの算出された相対的位置および配向と物理的オブジェクトの特徴を比較することによって、ＡＲデバイスの頭部姿勢を算出してもよい。いくつかの実施形態では、その比較は、経時的に捕捉された画像内のこれらの特徴の位置の変化がユーザの頭部姿勢の変化と関連付けられ得るように、経時的に安定する、センサ５２２のうちの１つまたはそれを上回るものを用いて捕捉された画像内の特徴を識別することによって、行われてもよい。
本発明者らは、例えば、３０Ｈｚで動作する、４つのビデオグラフィックアレイ（ＶＧＡ）カメラ、１ｋＨｚで動作する、１つの慣性測定ユニット（ＩＭＵ）、単一の高度ＲＩＳＣ機械（ＡＲＭ）コアの演算能力、１ＧＢ未満のメモリ、および帯域幅１００Ｍｂｐ未満のネットワークとともに構成され得る、ＸＲデバイスと接続する算出リソースの低使用量を伴って、１ｋＨｚの周波数において頭部姿勢を推定する等、より没入型のユーザ体験のためのＸＲ場面を提供するようにＸＲシステムを動作させるための技法を認識し、その真価を認めた。これらの技法は、マップを生成および維持し、頭部姿勢を推定するために要求される、処理を低減させること、および低算出オーバーヘッドを伴って、データを提供および消費することに関する。ＸＲシステムは、マッチングされた視覚的特徴に基づいて、その姿勢を計算してもよい。米国特許出願第１６／２２１，０６５号は、ハイブリッド追跡を説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
いくつかの実施形態では、ＡＲデバイスは、ユーザがＡＲデバイスとともに物理的世界全体を通して移動するにつれて捕捉された一連の画像フレーム内の連続画像内で認識される、特徴点から、マップを構築してもよい。各画像フレームは、ユーザが移動するにつれて、異なる姿勢から得られ得るが、本システムは、連続画像フレームの特徴と以前に捕捉された画像フレームをマッチングさせることによって、各連続画像フレームの特徴の配向を調節し、初期画像フレームの配向をマッチングさせてもよい。同一特徴を表す点が、以前に収集された画像フレームからの対応する特徴点にマッチングするであろうように、連続画像フレームの平行移動は、各連続画像フレームを整合させ、以前に処理された画像フレームの配向をマッチングさせるために使用されることができる。結果として生じるマップ内のフレームは、第１の画像フレームがマップに追加されたときに確立される共通配向を有し得る。本マップは、共通基準フレーム内の特徴点のセットとともに、現在の画像フレームからの特徴をマップにマッチングさせることによって、物理的世界内のユーザの姿勢を決定するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、本マップは、追跡マップと呼ばれ得る。
環境内のユーザの姿勢の追跡を有効にすることに加え、本マップは、世界再構築コンポーネント５１６等のシステムの他のコンポーネントがユーザに対する物理的オブジェクトの場所を決定することを可能にし得る。世界再構築コンポーネント５１６は、深度マップ５１２および頭部姿勢５１４およびセンサからの任意の他のデータを受信し、そのデータを再構築物５１８の中に統合してもよい。再構築物５１８は、センサデータより完全かつより雑音が少なくあり得る。世界再構築コンポーネント５１６は、経時的な複数の視点からのセンサデータの空間および時間的平均を使用して、再構築物５１８を更新してもよい。
再構築物５１８は、例えば、ボクセル、メッシュ、平面等を含む、１つまたはそれを上回るデータフォーマットにおいて、物理的世界の表現を含んでもよい。異なるフォーマットは、物理的世界の同一部分の代替表現を表し得る、または物理的世界の異なる部分を表し得る。図示される実施例では、再構築物５１８の左側には、物理的世界の一部が、グローバル表面として提示され、再構築物５１８の右側には、物理的世界の一部が、メッシュとして提示される。
いくつかの実施形態では、頭部姿勢コンポーネント５１４によって維持されるマップは、物理的世界の維持され得る、他のマップに対して疎隔されてもよい。場所および可能性として表面の他の特性についての情報を提供するのではなく、疎マップは、角または縁等の着目点および／または構造の場所を示してもよい。いくつかの実施形態では、マップは、センサ５２２によって捕捉されるような画像フレームを含んでもよい。これらのフレームは、着目点および／または構造を表し得る、特徴に低減され得る。各フレームと併せて、そこからフレームが入手されたユーザの姿勢についての情報もまた、マップの一部として記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、センサによって入手された全ての画像が、記憶される場合とそうではない場合がある。いくつかの実施形態では、本システムは、それらがセンサによって収集されるにつれて、画像を処理し、さらなる算出のために、画像フレームのサブセットを選択してもよい。選択は、情報の追加を限定するが、マップが有用な情報を含有することを確実にする、１つまたはそれを上回る基準に基づいてもよい。本システムは、例えば、マップにすでに追加されている以前の画像フレームとの重複に基づいて、または定常オブジェクトを表す可能性が高いと決定された十分な数の特徴を含有する、画像フレームに基づいて、新しい画像フレームをマップに追加してもよい。いくつかの実施形態では、選択された画像フレームまたは選択された画像フレームからの特徴の群は、マップのためのキーフレームとしての役割を果たし得、これは、空間情報を提供するために使用される。
いくつかの実施形態では、マップを構築するときに処理される、データの量は、マッピングされた点の集合およびキーフレームを伴う、疎マップを構築し、および／またはマップをブロックに分割し、ブロック別の更新を有効にすること等によって、低減されてもよい。マッピングされた点は、環境内の着目点と関連付けられ得る。キーフレームは、カメラ捕捉データから選択された情報を含んでもよい。米国特許出願第１６／５２０，５８２号は、位置特定マップを決定および／または評価するステップを説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
ＡＲシステム５０２は、物理的世界の複数の視点からのセンサデータを経時的に統合してもよい。センサの姿勢（例えば、位置および配向）が、センサを含むデバイスが移動されるにつれて追跡されてもよい。センサのフレーム姿勢およびそれが他の姿勢とどのように関連するかが、把握されるにつれて、物理的世界のこれらの複数の視点はそれぞれ、物理的世界の単一の組み合わせられた再構築物の中にともに融合されてもよく、これは、マップのための抽象層としての役割を果たし、空間情報を提供し得る。再構築物は、空間および時間的平均（すなわち、経時的な複数の視点からのデータの平均）または任意の他の好適な方法を使用することによって、オリジナルセンサデータより完全かつ雑音が少なくなり得る。
図３に図示される実施形態では、マップは、その中に単一ウェアラブルデバイスのユーザが存在する、物理的世界の一部を表す。そのシナリオでは、マップ内のフレームと関連付けられる頭部姿勢は、セッションの開始時における単一デバイスに関する初期配向に対する配向を示す、ローカル頭部姿勢として表されてもよい。例えば、頭部姿勢は、デバイスが、オンにされた、または別様に、環境を走査し、その環境の表現を構築するように動作されたときの、初期頭部姿勢に対して追跡されてもよい。
物理的世界のその部分を特徴付けるコンテンツと組み合わせて、マップは、メタデータを含んでもよい。メタデータは、例えば、マップを形成するために使用されるセンサ情報の捕捉時間を示してもよい。メタデータは、代替として、または加えて、マップを形成するために使用される情報の捕捉時間におけるセンサの場所を示してもよい。場所は、直接、ＧＰＳチップからの情報等を用いて、または間接的に、センサデータが収集されていた間の１つまたはそれを上回る無線アクセスポイントから受信された信号の強度を示す、無線（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ）シグネチャ等を用いて、および／またはセンサデータが収集された間にそれに対してユーザデバイスが接続した無線アクセスポイントのＢＳＳＩＤ等の識別子を用いて、表されてもよい。
再構築物５１８は、オクルージョン処理または物理学ベースの処理のための物理的世界の表面表現の生産等、ＡＲ機能のために使用されてもよい。本表面表現は、ユーザが移動する、または物理的世界内のオブジェクトが変化するにつれて、変化してもよい。再構築物５１８の側面は、例えば、他のコンポーネントによって使用され得る、世界座標内の変化するグローバル表面表現を生産する、コンポーネント５２０によって使用されてもよい。
ＡＲコンテンツは、本情報に基づいて、ＡＲアプリケーション５０４等によって生成されてもよい。ＡＲアプリケーション５０４は、例えば、視覚的オクルージョン、物理学ベースの相互作用、および環境推測等の物理的世界についての情報に基づいて、１つまたはそれを上回る機能を実施する、ゲームプログラムであってもよい。これは、世界再構築コンポーネント５１６によって生産された再構築物５１８から異なるフォーマットにおけるデータにクエリすることによって、これらの機能を実施してもよい。いくつかの実施形態では、コンポーネント５２０は、物理的世界の着目領域内の表現が変化すると、更新を出力するように構成されてもよい。その着目領域は、例えば、ユーザの視野内の一部等、システムのユーザの近傍内の物理的世界の一部に近似するように設定される、またはユーザの視野内に入るように投影（予測／決定）されてもよい。
ＡＲアプリケーション５０４は、本情報を使用して、ＡＲコンテンツを生成および更新してもよい。ＡＲコンテンツの仮想部分は、シースルー現実５１０と組み合わせて、ディスプレイ５０８上に提示され、現実的ユーザ体験を作成してもよい。
いくつかの実施形態では、ＡＲ体験は、遠隔処理および／または遠隔データ記憶装置を含み得る、システムの一部であり得る、ウェアラブルディスプレイデバイス、および／または、いくつかの実施形態では、他のユーザによって装着される他のウェアラブルディスプレイデバイスであり得る、ＸＲデバイスを通して、ユーザに提供されてもよい。図４は、例証の便宜上、単一ウェアラブルデバイスを含む、システム５８０（以降、「システム５８０」と称される）の実施例を図示する。システム５８０は、頭部搭載型ディスプレイデバイス５６２（以降、「ディスプレイデバイス５６２」と称される）と、ディスプレイデバイス５６２の機能をサポートする、種々の機械および電子モジュールおよびシステムとを含む。ディスプレイデバイス５６２は、フレーム５６４に結合されてもよく、これは、ディスプレイシステムのユーザまたは視認者５６０（以降、「ユーザ５６０」と称される）によって装着可能であって、ディスプレイデバイス５６２をユーザ５６０の眼の正面に位置付けるように構成される。種々の実施形態によると、ディスプレイデバイス５６２は、シーケンシャルディスプレイであってもよい。ディスプレイデバイス５６２は、単眼または両眼であってもよい。いくつかの実施形態では、ディスプレイデバイス５６２は、図３におけるディスプレイ５０８の実施例であってもよい。
いくつかの実施形態では、スピーカ５６６が、フレーム５６４に結合され、ユーザ５６０の外耳道に近接して位置付けられる。いくつかの実施形態では、示されない、別のスピーカが、ユーザ５６０の別の外耳道に隣接して位置付けられ、ステレオ／調節可能音制御を提供する。ディスプレイデバイス５６２は、有線導線または無線コネクティビティ５６８等によって、ローカルデータ処理モジュール５７０に動作可能に結合され、これは、フレーム５６４に固定して取り付けられる、ユーザ５６０によって装着されるヘルメットまたは帽子に固定して取り付けられる、ヘッドホンに内蔵される、または別様にユーザ５６０に除去可能に取り付けられる（例えば、リュック式構成において、ベルト結合式構成において）等、種々の構成において搭載されてもよい。
ローカルデータ処理モジュール５７０は、プロセッサおよび不揮発性メモリ（例えば、フラッシュメモリ）等のデジタルメモリを含んでもよく、その両方とも、データの処理、キャッシュ、および記憶を補助するために利用され得る。データは、ａ）画像捕捉デバイス（カメラ等）、マイクロホン、慣性測定ユニット、加速度計、コンパス、ＧＰＳユニット、無線デバイス、および／またはジャイロスコープ等の（例えば、フレーム５６４に動作可能に結合される、または別様にユーザ５６０に取り付けられ得る）センサから捕捉されるデータ、および／またはｂ）可能性として、処理または読出後にディスプレイデバイス５６２への通過のために、遠隔処理モジュール５７２および／または遠隔データリポジトリ５７４を使用して入手および／または処理されるデータを含む。
いくつかの実施形態では、ウェアラブルデバイスは、遠隔コンポーネントと通信してもよい。ローカルデータ処理モジュール５７０は、それぞれ、有線または無線通信リンク等を介して、通信リンク５７６、５７８によって、遠隔処理モジュール５７２および遠隔データリポジトリ５７４に、これらの遠隔モジュール５７２、５７４が、相互に動作可能に結合され、ローカルデータ処理モジュール５７０へのリソースとして利用可能であるように、動作可能に結合されてもよい。さらなる実施形態では、遠隔データリポジトリ５７４に加えて、またはその代替として、ウェアラブルデバイスは、クラウドベースの遠隔データリポジトリおよび／またはサービスにアクセスすることができる。いくつかの実施形態では、上記に説明される頭部姿勢追跡コンポーテントは、少なくとも部分的に、ローカルデータ処理モジュール５７０内に実装されてもよい。いくつかの実施形態では、図３における世界再構築コンポーネント５１６は、少なくとも部分的に、ローカルデータ処理モジュール５７０内に実装されてもよい。例えば、ローカルデータ処理モジュール５７０は、少なくとも部分的に、データの少なくとも一部に基づいて、コンピュータ実行可能命令を実行し、マップおよび／または物理的世界表現を生成するように構成されてもよい。
いくつかの実施形態では、処理は、ローカルおよび遠隔プロセッサを横断して分散されてもよい。例えば、ローカル処理が、そのユーザのデバイス上のセンサを用いて収集されたセンサデータに基づいて、マップ（例えば、追跡マップ）をユーザデバイス上に構築するために使用されてもよい。そのようなマップは、そのユーザのデバイス上のアプリケーションによって使用されてもよい。加えて、以前に作成されたマップ（例えば、規準マップ）は、遠隔データリポジトリ５７４内に記憶されてもよい。好適な記憶されたまたは持続マップが、利用可能である場合、デバイス上にローカルで作成された追跡マップの代わりに、またはそれに加え、使用されてもよい。いくつかの実施形態では、追跡マップは、対応が、ユーザがシステムをオンにした時間におけるウェアラブルデバイスの位置に対して配向され得る、追跡マップと、１つまたはそれを上回る持続特徴に対して配向され得る、規準マップとの間に確立されるように、記憶されたマップに対して位置特定されてもよい。いくつかの実施形態では、持続マップは、ユーザデバイス上にロードされ、ユーザデバイスが、走査の間に入手されたセンサデータからのユーザの完全な環境の追跡マップを構築するための場所の走査と関連付けられる遅延を伴わずに、仮想コンテンツをレンダリングすることを可能にし得る。いくつかの実施形態では、ユーザデバイスは、持続マップをユーザデバイス上にダウンロードする必要なく、（例えば、クラウド上に記憶された）遠隔持続マップにアクセスしてもよい。
いくつかの実施形態では、空間情報が、ウェアラブルデバイスから、デバイスを位置特定し、クラウドサービス上に維持されるマップに記憶するように構成される、クラウドサービス等の遠隔サービスに通信されてもよい。一実施形態によると、位置特定処理は、デバイス場所を、規準マップ等の既存のマップにマッチングさせ、仮想コンテンツをウェアラブルデバイス場所にリンクさせる、変換を返す、クラウド内で生じてもよい。そのような実施形態では、本システムは、マップを遠隔リソースからウェアラブルデバイスに通信することを回避することができる。他の実施形態は、デバイスベースおよびクラウドベースの位置特定の両方のために構成され、例えば、ネットワークコネクティビティが利用不可能である、またはユーザがクラウドベースの位置特定を有効にしないことを選ぶ場合、機能性を有効にすることができる。
代替として、または加えて、追跡マップは、以前に記憶されたマップとマージまたはスティッチングされ、それらのマップを拡張させる、またはその品質を改良してもよい。好適な以前に作成された環境マップが利用可能であるか、および／または追跡マップと１つまたはそれを上回る記憶された環境マップをマージまたはスティッチングするかどうかを決定するための処理は、ローカルデータ処理モジュール５７０または遠隔処理モジュール５７２内で行われてもよい。
いくつかの実施形態では、ローカルデータ処理モジュール５７０は、データおよび／または画像情報を分析および処理するように構成される、１つまたはそれを上回るプロセッサ（例えば、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ））を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ローカルデータ処理モジュール５７０は、単一プロセッサ（例えば、シングルコアまたはマルチコアＡＲＭプロセッサ）を含んでもよく、これは、ローカルデータ処理モジュール５７０の算出予算を限定するが、より小型のデバイスを有効にするであろう。いくつかの実施形態では、世界再構築コンポーネント５１６は、単一ＡＲＭコアの残りの算出予算が、例えば、メッシュの抽出等の他の使用のためにアクセスされ得るように、単一高度ＲＩＳＣ機械（ＡＲＭ）コアより少ない算出予算を使用して、物理的世界表現をリアルタイムで非所定の空間上に生成してもよい。
いくつかの実施形態では、遠隔データリポジトリ５７４は、デジタルデータ記憶設備を含んでもよく、これは、インターネットまたは「クラウド」リソース構成における他のネットワーキング構成を通して利用可能であってもよい。いくつかの実施形態では、全てのデータが、記憶され、全ての算出が、ローカルデータ処理モジュール５７０において実施され、遠隔モジュールからの完全に自律的な使用を可能にする。いくつかの実施形態では、全てのデータが、記憶され、全てまたは大部分の算出は、遠隔データリポジトリ５７４内で実施され、より小さいデバイスを可能にする。世界再構築物は、例えば、全体または部分的に、本リポジトリ５７４内に記憶されてもよい。
その中にデータが、遠隔で記憶され、ネットワークを経由してアクセス可能である、実施形態では、データは、拡張現実システムの複数のユーザによって共有されてもよい。例えば、ユーザデバイスは、その追跡マップをアップロードし、環境マップのデータベース内に拡張されてもよい。いくつかの実施形態では、追跡マップのアップロードは、ウェアラブルデバイスとのユーザセッションの終了時に生じる。いくつかの実施形態では、追跡マップのアップロードは、持続的に、半持続的に、断続的に、事前に定義された時間において、前のアップロードから事前に定義された周期後、またはあるイベントによってトリガされると、生じ得る。任意のユーザデバイスによってアップロードされた追跡マップは、そのユーザデバイスまたは任意の他のユーザデバイスからのデータに基づくかどうかにかかわらず、以前に記憶されたマップを拡張または改良するために使用されてもよい。同様に、ユーザデバイスにダウンロードされた持続マップは、そのユーザデバイスまたは任意の他のユーザデバイスからのデータに基づいてもよい。このように、高品質環境マップが、ＡＲシステムを用いたその体験を改良するために、ユーザに容易に利用可能であり得る。
さらなる実施形態では、持続マップのダウンロードは、（例えば、クラウド内の）遠隔リソース上で実行される位置特定に基づいて、限定および／または回避され得る。そのような構成では、ウェアラブルデバイスまたは他のＸＲデバイスは、クラウドサービスに、姿勢情報と結合される、特徴情報（例えば、特徴情報内に表される特徴が感知された時点におけるデバイスに関する測位情報）を通信する。クラウドサービスの１つまたはそれを上回るコンポーネントは、特徴情報と個別の記憶されたマップ（例えば、規準マップ）をマッチングさせ、ＸＲデバイスによって維持される追跡マップと規準マップの座標系との間の変換を生成してもよい。規準マップに対して位置特定されたその追跡マップを有する、各ＸＲデバイスは、その独自の追跡に基づいて、仮想コンテンツを規準マップに対して規定された場所に正確にレンダリングし得る。
いくつかの実施形態では、ローカルデータ処理モジュール５７０は、バッテリ５８２に動作可能に結合される。いくつかの実施形態では、バッテリ５８２は、市販のバッテリ等のリムーバブル電源である。他の実施形態では、バッテリ５８２は、リチウムイオンバッテリである。いくつかの実施形態では、バッテリ５８２は、ユーザ５６０が、電源に繋がれ、リチウムイオンバッテリを充電する必要なく、またはシステム５８０をシャットオフし、バッテリを交換する必要なく、より長い時間周期にわたってシステム５８０を動作させ得るように、システム５８０の非動作時間の間、ユーザ５６０によって充電可能な内部リチウムイオンバッテリと、リムーバブルバッテリとの両方を含む。
図５Ａは、ユーザ５３０が物理的世界環境５３２（以降、「環境５３２」と称される）を通して移動するにつれてＡＲコンテンツをレンダリングする、ＡＲディスプレイシステムを装着している、ユーザ５３０を図示する。ユーザの移動経路に沿ってＡＲシステムによって捕捉された情報は、１つまたはそれを上回る追跡マップの中に処理されてもよい。ユーザ５３０は、ＡＲディスプレイシステムを位置５３４に位置付け、ＡＲディスプレイシステムは、位置５３４に対するパス可能世界（例えば、物理的世界内の実オブジェクトの変化に伴って記憶および更新され得る、物理的世界内の実オブジェクトのデジタル表現）の周囲情報を記録する。その情報は、画像、特徴、指向性オーディオ入力、または他の所望のデータと組み合わせて、姿勢として記憶されてもよい。位置５３４は、例えば、追跡マップの一部として、データ入力５３６に対して集約され、少なくともパス可能世界モジュール５３８によって処理され、これは、例えば、図４の遠隔処理モジュール５７２上の処理によって実装されてもよい。いくつかの実施形態では、パス可能世界モジュール５３８は、処理された情報が、レンダリング仮想コンテンツ内で使用される物理的オブジェクトについての他の情報と組み合わせて、物理的世界内のオブジェクトの場所を示し得るように、頭部姿勢コンポーネント５１４と、世界再構築コンポーネント５１６とを含んでもよい。
パス可能世界モジュール５３８は、データ入力５３６から決定されるように、少なくとも部分的に、ＡＲコンテンツ５４０が物理的世界内に設置され得る場所および方法を決定する。ＡＲコンテンツは、ユーザインターフェースを介して、物理的世界の表現およびＡＲコンテンツの両方を提示することによって、物理的世界内に「設置」され、ＡＲコンテンツは、物理的世界内のオブジェクトと相互作用しているかのようにレンダリングされ、物理的世界内のオブジェクトは、ＡＲコンテンツが、適切なとき、それらのオブジェクトのユーザのビューを不明瞭にしているかのように提示される。いくつかの実施形態では、ＡＲコンテンツは、固定要素５４２（例えば、テーブル）の一部を再構築物（例えば、再構築物５１８）から適切に選択し、ＡＲコンテンツ５４０の形状および位置を決定することによって、設置されてもよい。実施例として、固定要素は、テーブルであってもよく、仮想コンテンツは、そのテーブル上に現れるように位置付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ＡＲコンテンツは、現在の視野または推定される将来的視野であり得る、視野５４４内の構造の中に設置されてもよい。いくつかの実施形態では、ＡＲコンテンツは、物理的世界のモデル５４６（例えば、メッシュ）に対して持続されてもよい。
描写されるように、固定要素５４２は、ユーザ５３０にそれが見える度に、システムが固定要素５４２にマッピングする必要なく、ユーザ５３０が固定要素５４２上にコンテンツを知覚し得るように、パス可能世界モジュール５３８内に記憶され得る、物理的世界内の任意の固定要素のためのプロキシ（例えば、デジタルコピー）としての役割を果たす。固定要素５４２は、したがって、前のモデル化セッションからの、または別個のユーザから決定されるものであるものの、複数のユーザによる将来的参照のためにパス可能世界モジュール５３８によって記憶される、メッシュモデルであってもよい。したがって、パス可能世界モジュール５３８は、環境５３２を以前にマッピングされた環境から認識し、ユーザ５３０のデバイスが環境５３２の全部または一部を最初にマッピングすることなく、ＡＲコンテンツを表示し、算出プロセスおよびサイクルを節約し、任意のレンダリングされたＡＲコンテンツの待ち時間を回避し得る。
物理的世界のメッシュモデル５４６は、ＡＲディスプレイシステムによって作成されてもよく、ＡＲコンテンツ５４０と相互作用し、表示するための適切な表面およびメトリックは、完全または部分的に、モデルを再作成する必要なく、ユーザ５３０または他のユーザによる将来的読出のために、パス可能世界モジュール５３８によって記憶されることができる。いくつかの実施形態では、データ入力５３６は、パス可能世界モジュール５３８に、１つまたはそれを上回る固定要素のうちのどの固定要素５４２が利用可能であるかどうか、固定要素５４２上に最後に設置されたＡＲコンテンツ５４０、およびその同一コンテンツを表示すべきかどうか（そのようなＡＲコンテンツは、ユーザが特定のパス可能世界モデルを視認しているかどうかにかかわらず、「持続」コンテンツである）を示すための、地理的場所、ユーザ識別、および現在のアクティビティ等の入力である。
オブジェクトが固定されていると見なされる（例えば、台所のテーブル）、実施形態においてさえ、パス可能世界モジュール５３８は、物理的世界の変化の可能性を考慮するために、物理的世界のモデル内のそれらのオブジェクトを随時更新してもよい。固定されたオブジェクトのモデルは、非常に低頻度で更新されてもよい。物理的世界内の他のオブジェクトは、移動している、または別様に固定されていると見なされないものであり得る（例えば、台所の椅子）。ＡＲ場面を現実的感覚でレンダリングするために、ＡＲシステムは、これらの非固定オブジェクトの位置を、固定オブジェクトを更新するために使用されるものよりはるかに高い頻度で更新してもよい。物理的世界内のオブジェクトの全ての正確な追跡を有効にするために、ＡＲシステムは、１つまたはそれを上回る画像センサを含む、複数のセンサから情報を引き出してもよい。
図５Ｂは、視認光学系アセンブリ５４８および付帯コンポーネントの概略例証である。いくつかの実施形態では、２つの眼追跡カメラ５５０が、ユーザの眼５４９に向かって指向され、眼形状、眼瞼オクルージョン、瞳孔方向、およびユーザの眼５４９上の閃光等、ユーザの眼５４９のメトリックを検出する。
いくつかの実施形態では、センサのうちの１つは、飛行時間センサ等の深度センサ５５１であって、信号を世界に放出し、近隣のオブジェクトからのそれらの信号の反射を検出し、所与のオブジェクトまでの距離を決定してもよい。深度センサは、例えば、オブジェクトが、それらのオブジェクトの運動またはユーザの姿勢の変化のいずれかの結果として、ユーザの視野に進入したかどうかを迅速に決定し得る。しかしながら、ユーザの視野内のオブジェクトの位置についての情報は、代替として、または加えて、他のセンサを用いて収集されてもよい。深度情報は、例えば、立体視的画像センサまたはプレノプティックセンサから取得されてもよい。
いくつかの実施形態では、世界カメラ５５２は、周辺より広いビューを記録し、マッピングし、および／または別様に、環境５３２のモデルを作成し、ＡＲコンテンツに影響を及ぼし得る、入力を検出する。いくつかの実施形態では、世界カメラ５５２および／またはカメラ５５３は、グレースケールおよび／またはカラー画像センサであってもよく、これは、グレースケールおよび／またはカラー画像フレームを固定される時間インターバルにおいて出力してもよい。カメラ５５３はさらに、ユーザの視野内の物理的世界画像を具体的時間において捕捉してもよい。フレームベースの画像センサのピクセルは、その値が不変である場合でも、反復的にサンプリングされてもよい。世界カメラ５５２、カメラ５５３、および深度センサ５５１はそれぞれ、５５４、５５５、および５５６の個別の視野を有し、図３４Ａに描写される物理的世界環境５３２等の物理的世界場面からのデータを収集および記録する。
慣性測定ユニット５５７は、視認光学系アセンブリ５４８の移動および配向を決定してもよい。いくつかの実施形態では、慣性測定ユニット５５７は、重力の方向を示す、出力を提供してもよい。いくつかの実施形態では、各コンポーネントは、少なくとも１つの他のコンポーネントに動作可能に結合される。例えば、深度センサ５５１は、ユーザの眼５４９が見ている実際の距離に対する測定された遠近調節の確認として、眼追跡カメラ５５０に動作可能に結合される。
視認光学系アセンブリ５４８は、図３４Ｂに図示されるコンポーネントのうちのいくつかを含んでもよく、図示されるコンポーネントの代わりに、またはそれに加え、コンポーネントを含んでもよいことを理解されたい。いくつかの実施形態では、例えば、視認光学系アセンブリ５４８は、４つの代わりに、２つの世界カメラ５５２を含んでもよい。代替として、または加えて、カメラ５５２および５５３は、その完全視野の可視光画像を捕捉する必要はない。視認光学系アセンブリ５４８は、他のタイプのコンポーネントを含んでもよい。いくつかの実施形態では、視認光学系アセンブリ５４８は、１つまたはそれを上回る動的視覚センサ（ＤＶＳ）を含んでもよく、そのピクセルは、光強度の相対的変化が閾値を超えることに非同期して応答してもよい。
いくつかの実施形態では、視認光学系アセンブリ５４８は、飛行時間情報に基づく深度センサ５５１を含まなくてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、視認光学系アセンブリ５４８は、１つまたはそれを上回るプレノプティックカメラを含んでもよく、そのピクセルは、入射光の光強度および角度を捕捉してもよく、そこから深度情報が、決定されることができる。例えば、プレノプティックカメラは、透過性回折マスク（ＴＤＭ）でオーバーレイされた画像センサを含んでもよい。代替として、または加えて、プレノプティックカメラは、角度感知ピクセルおよび／または位相検出自動焦点ピクセル（ＰＤＡＦ）および／またはマイクロレンズアレイ（ＭＬＡ）を含有する、画像センサを含んでもよい。そのようなセンサは、深度センサ５５１の代わりに、またはそれに加え、深度情報源としての役割を果たし得る。
また、図５Ｂにおけるコンポーネントの構成は、実施例として提供されることを理解されたい。視認光学系アセンブリ５４８は、任意の好適な構成を伴うコンポーネントを含んでもよく、これは、ユーザに、特定のセットのコンポーネントのために実践的な最大視野を提供するように設定されてもよい。例えば、視認光学系アセンブリ５４８が、１つの世界カメラ５５２を有する場合、世界カメラは、側面の代わりに、視認光学系アセンブリの中心領域内に設置されてもよい。
視認光学系アセンブリ５４８内のセンサからの情報は、システム内のプロセッサのうちの１つまたはそれを上回るものに結合されてもよい。プロセッサは、ユーザに仮想コンテンツが物理的世界内のオブジェクトと相互作用するように知覚させるようにレンダリングされ得る、データを生成してもよい。そのレンダリングは、物理的および仮想オブジェクトの両方を描写する、画像データを生成することを含め、任意の好適な方法において実装されてもよい。他の実施形態では、物理的および仮想コンテンツは、ユーザが物理的世界を透かし見る、ディスプレイデバイスの不透明度を変調させることによって、１つの場面に描写されてもよい。不透明度は、仮想オブジェクトの外観を作成し、ユーザに仮想オブジェクトによってオクルードされる物理的世界内のオブジェクトが見えないように遮断するように、制御されてもよい。いくつかの実施形態では、画像データは、仮想コンテンツがユーザインターフェースを通して視認されるとき、物理的世界と現実的に相互作用するように、ユーザによって知覚されるように修正され得る（例えば、コンテンツをクリッピングし、オクルージョンを考慮する）、仮想コンテンツのみを含んでもよい。
コンテンツが特定の場所におけるオブジェクトの印象を作成するために表示され得る、視認光学系アセンブリ５４８上の場所は、視認光学系アセンブリの物理学に依存し得る。加えて、物理的世界に対するユーザの頭部の姿勢およびユーザの眼が見ている方向は、コンテンツが現れるであろう視認光学系アセンブリ上の特定の場所に表示される、物理的世界コンテンツ内の場所に影響を及ぼすであろう。上記に説明されるようなセンサは、センサ入力を受信するプロセッサが、オブジェクトが、視認光学系アセンブリ５４８上にレンダリングされ、ユーザのために所望の外観を作成すべき場所を算出し得るように、本情報を収集し、および／またはそこから本情報が計算され得る、情報を供給してもよい。
コンテンツがユーザに提示される方法にかかわらず、物理的世界のモデルが、仮想オブジェクトの形状、位置、運動、および可視性を含む、物理的オブジェクトによって影響され得る、仮想オブジェクトの特徴が、正しく算出され得るように、使用され得る。いくつかの実施形態では、モデルは、物理的世界の再構築物、例えば、再構築物５１８を含んでもよい。
そのモデルは、ユーザのウェアラブルデバイス上のセンサから収集されたデータから作成されてもよい。但し、いくつかの実施形態では、モデルは、複数のユーザによって収集されたデータから作成されてもよく、これは、全てのユーザから遠隔のコンピューティングデバイス内に集約されてもよい（かつ「クラウド内」にあってもよい）。
モデルは、少なくとも部分的に、例えば、図６Ａにさらに詳細に描写される図３の世界再構築コンポーネント５１６等の世界再構築システムによって作成されてもよい。世界再構築コンポーネント５１６は、物理的世界の一部のための表現を生成、更新、および記憶し得る、知覚モジュール６６０を含んでもよい。いくつかの実施形態では、知覚モジュール６６０は、センサの再構築範囲内の物理的世界の一部を複数のボクセルとして表し得る。各ボクセルは、物理的世界内の所定の体積の３Ｄ立方体に対応し、表面情報を含み、ボクセルによって表される体積内に表面が存在するかどうかを示し得る。ボクセルは、その対応する体積が、物理的オブジェクトの表面を含むと決定されている、空であると決定されている、またはセンサを用いてまだ測定されていない、したがって、その値が未知であるかどうかを示す、値を割り当てられてもよい。空または未知であると決定されたボクセルを示す値は、明示的に記憶される必要はなく、ボクセルの値は、空または未知であると決定されたボクセルに関する情報を記憶しないことを含め、任意の好適な方法において、コンピュータメモリ内に記憶されてもよいことを理解されたい。
持続される世界表現のための情報を生成することに加え、知覚モジュール６６０は、ＡＲシステムのユーザの周囲の領域の変化のインジケーションを識別し、出力してもよい。そのような変化のインジケーションは、持続される世界の一部として記憶される立体データへの更新をトリガする、またはＡＲコンテンツを生成し、ＡＲコンテンツを更新する、コンポーネント６０４をトリガする等、他の機能をトリガしてもよい。
いくつかの実施形態では、知覚モジュール６６０は、符号付き距離関数（ＳＤＦ）モデルに基づいて、変化を識別してもよい。知覚モジュール６６０は、例えば、深度マップ６６０ａおよび頭部姿勢６６０ｂ等のセンサデータを受信し、次いで、センサデータをＳＤＦモデル６６０ｃに融合させるように構成されてもよい。深度マップ６６０ａは、直接、ＳＤＦ情報を提供してもよく、画像は、ＳＤＦ情報に到着するように処理されてもよい。ＳＤＦ情報は、その情報を捕捉するために使用されるセンサからの距離を表す。それらのセンサは、ウェアラブルユニットの一部であり得るため、ＳＤＦ情報は、ウェアラブルユニットの視点、したがって、ユーザの視点から物理的世界を表し得る。頭部姿勢６６０ｂは、ＳＤＦ情報が物理的世界内のボクセルに関連されることを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、知覚モジュール６６０は、知覚範囲内にある、物理的世界の一部のための表現を生成、更新、および記憶してもよい。知覚範囲は、少なくとも部分的に、センサの再構築範囲に基づいて決定されてもよく、これは、少なくとも部分的に、センサの観察範囲の限界に基づいて決定されてもよい。具体的実施例として、アクティブＩＲパルスを使用して動作する、アクティブ深度センサは、ある距離の範囲にわたって確実に動作し、数センチメートルまたは数十センチメートル～数メートルであり得る、センサの観察範囲を作成し得る。
世界再構築コンポーネント５１６は、知覚モジュール６６０と相互作用し得る、付加的モジュールを含んでもよい。いくつかの実施形態では、持続世界モジュール６６２は、知覚モジュール６６０によって入手されたデータに基づいて、物理的世界のための表現を受信してもよい。持続世界モジュール６６２はまた、物理的世界の種々のフォーマットの表現を含んでもよい。例えば、ボクセル等の立体情報６６２ｂが、メッシュ６６２ｃおよび平面６６２ｄとともに記憶されてもよい。立体情報６６２ａは、立体情報のサイズを含んでもよい。いくつかの実施形態では、深度マップ等の他の情報も、保存され得る。
いくつかの実施形態では、図６Ａに図示されるもの等の物理的世界の表現は、上記に説明されるように、特徴点に基づく追跡マップ等の疎マップと比較して、物理的世界についての比較的に稠密情報を提供し得る。
いくつかの実施形態では、知覚モジュール６６０は、例えば、メッシュ６６０ｄ、平面、および意味論６６０ｅを含む、種々のフォーマットにおける、物理的世界のための表現を生成する、モジュールを含んでもよい。物理的世界のための表現は、ローカルおよび遠隔記憶媒体を横断して記憶されてもよい。物理的世界のための表現は、例えば、記憶媒体の場所に応じて、異なる座標フレーム内に説明されてもよい。例えば、デバイス内に記憶された物理的世界のための表現は、デバイスにローカルの座標フレーム内に説明されてもよい。物理的世界のための表現は、クラウド内に記憶された対応物を有してもよい。クラウド内の対応物は、ＸＲシステム内の全てのデバイスによって共有される座標フレーム内に説明されてもよい。
いくつかの実施形態では、これらのモジュールは、表現が生成された時点の１つまたはそれを上回るセンサの知覚範囲内のデータおよび以前の時間に捕捉されたデータおよび持続される世界モジュール６６２内の情報に基づいて、表現を生成してもよい。いくつかの実施形態では、これらのコンポーネントは、深度センサを用いて捕捉された深度情報に作用してもよい。しかしながら、ＡＲシステムは、視覚センサを含んでもよく、単眼または両眼視覚情報を分析することによって、そのような表現を生成してもよい。
いくつかの実施形態では、これらのモジュールは、物理的世界の領域に作用してもよい。それらのモジュールは、物理的世界のサブ領域を、知覚モジュール６６０がそのサブ領域内の物理的世界の変化を検出すると、更新するようにトリガされてもよい。そのような変化は、例えば、ＳＤＦモデル６６０ｃ内の新しい表面を検出することによって、またはサブ領域を表す十分な数のボクセルの値の変化等の他の基準によって、検出されてもよい。
世界再構築コンポーネント５１６は、物理的世界の表現を知覚モジュール６６０から受信し得る、コンポーネント６６４を含んでもよい。物理的世界についての情報は、例えば、アプリケーションからの使用要求に従って、これらのコンポーネントによってプル配信されてもよい。いくつかの実施形態では、情報は、事前に識別された領域の変化または知覚範囲内の物理的世界表現の変化のインジケーション等を介して、使用コンポーネントにプッシュ配信されてもよい。コンポーネント６６４は、例えば、視覚的オクルージョン、物理学ベースの相互作用、および環境推測のための処理を実施する、ゲームプログラムおよび他のコンポーネントを含んでもよい。
コンポーネント６６４からのクエリに応答して、知覚モジュール６６０は、物理的世界のための表現を１つまたはそれを上回るフォーマットにおいて送信してもよい。例えば、コンポーネント６６４が、使用が視覚的オクルージョンまたは物理学ベースの相互作用のためのものであることを示すとき、知覚モジュール６６０は、表面の表現を送信してもよい。コンポーネント６６４が、使用が環境推測のためのものであることを示すとき、知覚モジュール６６０は、物理的世界のメッシュ、平面、および意味論を送信してもよい。
いくつかの実施形態では、知覚モジュール６６０は、フォーマット情報をコンポーネント６６４に提供する、コンポーネントを含んでもよい。そのようなコンポーネントの実施例は、レイキャスティングコンポーネント６６０ｆであってもよい。使用コンポーネント（例えば、コンポーネント６６４）は、例えば、特定の視点からの物理的世界についての情報をクエリしてもよい。レイキャスティングコンポーネント６６０ｆは、その視点からの視野内の物理的世界データの１つまたはそれを上回る表現から選択してもよい。
前述の説明から理解されるはずであるように、知覚モジュール６６０またはＡＲシステムの別のコンポーネントは、データを処理し、物理的世界の一部の３Ｄ表現を作成してもよい。処理されるべきデータは、少なくとも部分的に、カメラ錐台および／または深度画像に基づいて、３Ｄ再構築体積の一部を間引く、平面データを抽出および持続させる、近傍の一貫性を維持しながらローカル更新を可能にするブロックにおいて、３Ｄ再構築データを捕捉し、持続させ、更新する、オクルージョンデータが１つまたはそれを上回る深度データソースの組み合わせから導出される、オクルージョンデータをそのような場面を生成するアプリケーションに提供する、および／または多段階メッシュ簡略化を実施することによって、低減され得る。再構築物は、例えば、ライブ深度データ等の未加工データ、ボクセル等の融合された立体データ、およびメッシュ等の算出されたデータを含む、異なるレベルの精巧さのデータを含有してもよい。
いくつかの実施形態では、パス可能世界モデルのコンポーネントは、分散されてもよく、いくつかの部分は、ＸＲデバイス上でローカルで実行され、いくつかの部分は、サーバに接続されるネットワーク上または別様にクラウド内等の遠隔で実行される。ローカルＸＲデバイスとクラウドとの間の情報の処理および記憶の配分は、ＸＲシステムの機能性およびユーザ体験に影響を及ぼし得る。例えば、処理をクラウドに配分することによって、ローカルデバイス上の処理を低減させることは、より長いバッテリ寿命を有効にし、ローカルデバイス上に生成される熱を低減させ得る。しかし、はるかに多い処理をクラウドに配分することは、容認不可能なユーザ体験を引き起こす、望ましくない待ち時間を作成し得る。
図６Ｂは、いくつかの実施形態による、空間コンピューティングのために構成される、分散型コンポーネントアーキテクチャ６００を描写する。分散型コンポーネントアーキテクチャ６００は、パス可能世界コンポーネント６０２（例えば、図５ＡにおけるＰＷ５３８）と、Ｌｕｍｉｎ ＯＳ６０４と、ＡＰＩ６０６と、ＳＤＫ６０８と、アプリケーション６１０とを含んでもよい。Ｌｕｍｉｎ ＯＳ６０４は、ＸＲデバイスと互換性があるカスタムドライバを伴う、Ｌｉｎｕｘ（登録商標）ベースのカーネルを含んでもよい。ＡＰＩの６０６は、ＸＲアプリケーション（例えば、アプリケーション６１０）にＸＲデバイスの空間コンピューティング特徴へのアクセスを与える、アプリケーションプログラミングインターフェースを含んでもよい。ＳＤＫ６０８は、ＸＲアプリケーションの作成を可能にする、ソフトウェア開発キットを含んでもよい。
アーキテクチャ６００内の１つまたはそれを上回るコンポーネントは、パス可能世界のモデルを作成および維持してもよい。本実施例では、センサデータは、ローカルデバイス上で収集される。そのセンサデータの処理は、部分的に、ＸＲデバイス上でローカルで、部分的に、クラウド内で実施されてもよい。ＰＷ５３８は、少なくとも部分的に、複数のユーザによって装着されるＡＲデバイスによって捕捉されたデータに基づいて作成される、環境マップを含んでもよい。ＡＲ体験のセッションの間、個々のＡＲデバイス（図４に関連して上記に説明されるウェアラブルデバイス等）は、マップの１つのタイプである、追跡マップを作成してもよい。
いくつかの実施形態では、デバイスは、疎マップおよび稠密マップの両方を構築する、コンポーネントを含んでもよい。追跡マップは、疎マップとしての役割を果たし得、環境を走査するＡＲデバイスの頭部姿勢および各頭部姿勢においてその環境内で検出されたオブジェクトについての情報を含んでもよい。それらの頭部姿勢は、デバイス毎に、ローカルで維持されてもよい。例えば、各デバイス上の頭部姿勢は、デバイスがそのセッションのためにオンにされたときの初期頭部姿勢に対するものであってもよい。結果として、各追跡マップは、それを作成するデバイスにローカルであり得、その独自のローカル座標系によって定義されたその独自の基準フレームを有し得る。しかしながら、いくつかの実施形態では、各デバイス上の追跡マップは、そのローカル座標系の１つの座標が、慣性測定ユニット５５７等のそのセンサによって測定されるような重力の方向と整合されるように形成されてもよい。
いくつかの実施形態では、デバイスは、疎マップおよび稠密マップの両方を構築する、コンポーネントを含んでもよい。追跡マップは、疎マップとしての役割を果たしてもよく、環境を走査するＡＲデバイスの頭部姿勢ならび各頭部姿勢においてその環境内で検出されたオブジェクトについての情報を含んでもよい。それらの頭部姿勢は、デバイス毎にローカルで維持されてもよい。例えば、各デバイス上の頭部姿勢は、デバイスがそのセッションのためにオンにされたときの初期頭部姿勢に対するものであり得る。結果として、各追跡マップは、それを作成するデバイスにローカルであり得る。稠密マップは、表面情報を含んでもよく、これは、メッシュまたは深度情報によって表されてもよい。代替として、または加えて、稠密マップは、平面および／または他のオブジェクトの場所および／または特性等の表面または深度情報から導出されるより高いレベルの情報を含んでもよい。
稠密マップの作成は、いくつかの実施形態では、疎マップの作成から独立してもよい。稠密マップおよび疎マップの作成は、例えば、ＡＲシステム内の別個の処理パイプライン内で実施されてもよい。処理を分離することは、例えば、異なるタイプのマップの生成または処理が異なるレートで実施されることを可能にし得る。疎マップは、例えば、稠密マップより高速のレートでリフレッシュされてもよい。しかしながら、いくつかの実施形態では、稠密および疎マップの処理は、異なるパイプライン内で実施される場合でも、関連し得る。疎マップ内で露見される物理的世界の変化は、例えば、稠密マップの更新をトリガし得る、またはその逆である。さらに、独立して作成される場合でも、マップは、ともに使用され得る。例えば、疎マップから導出される座標系は、稠密マップ内のオブジェクトの位置および／または配向を定義するために使用されてもよい。
疎マップおよび／または稠密マップは、同一デバイスによる再使用のために、および／または他のデバイスと共有するために、存続してもよい。そのような存続は、情報をクラウド内に記憶することによって達成されてもよい。ＡＲデバイスは、追跡マップをクラウドに送信し、例えば、クラウド内に以前に記憶された存続されるマップから選択された環境マップとマージまたはスティッチングしてもよい。いくつかの実施形態では、選択された存続されるマップは、マージまたはスティッチングするために、クラウドからＡＲデバイスに送信されてもよい。いくつかの実施形態では、存続されるマップは、１つまたはそれを上回る持続座標フレームに対して配向されてもよい。そのようなマップは、それらが複数のデバイスのいずれかによって使用され得るため、規準マップとしての役割を果たし得る。いくつかの実施形態では、パス可能世界のモデルは、１つまたはそれを上回る規準マップを含んでもよい、または作成されてもよい。デバイスは、デバイスにローカルの座標フレームに基づいて、いくつかの動作を実施するものの、デバイスにローカルのその座標フレームと規準マップとの間の変換を決定することによって、規準マップを使用してもよい。
規準マップは、追跡マップ（ＴＭ）（例えば、図３１ＡにおけるＴＭ１１０２）として生じてもよく、これは、規準マップにレベル上げされ得る。規準マップは、規準マップにアクセスするデバイスが、いったんそのローカル座標系と規準マップの座標系との間の変換を決定すると、規準マップ内の情報を使用して、デバイスの周囲の物理的世界内の規準マップ内に表されるオブジェクトの場所を決定し得るように、存続されてもよい。いくつかの実施形態では、ＴＭは、ＸＲデバイスによって作成された頭部姿勢疎マップであってもよい。いくつかの実施形態では、規準マップは、異なる時間においてＸＲデバイスによって、または他のＸＲデバイスによって、捕捉された付加的ＴＭとマージするために、ＸＲデバイスが１つまたはそれを上回るＴＭをクラウドサーバに送信すると、作成されてもよい。
追跡マップが、重力と整合されたローカル座標フレームの１つの座標を伴って、ローカルデバイス上に形成される、実施形態では、重力に対する本配向は、規準マップの作成に応じて、保存され得る。例えば、マージまたはスティッチングするために提出された追跡マップが、任意の以前に記憶されたマップと重複しないとき、その追跡マップは、規準マップにレベル上げされてもよい。同様に重力に対する配向を有し得る、他の追跡マップは、続いて、その規準マップとマージまたはスティッチングされてもよい。マージまたはスティッチングは、結果として生じる規準マップが重力に対するその配向を留保することを確実にするように行われてもよい。２つのマップは、例えば、重力と整合される各マップの座標が、十分に近似した許容度を伴って、相互に整合しない場合、それらのマップ内の特徴点の対応にかかわらず、マージまたはスティッチングされなくてもよい。
規準マップまたは他のマップは、個別のマップを作成するために処理されたデータによって表される物理的世界の一部についての情報を提供してもよい。図７は、いくつかの実施形態による、例示的追跡マップ７００を描写する。追跡マップ７００は、点７０２によって表される対応する物理的世界内の物理的オブジェクトの平面図７０６を提供してもよい。いくつかの実施形態では、マップ点７０２は、複数の特徴を含み得る、物理的オブジェクトの特徴を表し得る。例えば、テーブルの各角は、マップ上の点によって表される、特徴であり得る。特徴は、拡張現実システム内のウェアラブルデバイスのセンサを用いて入手され得るような処理画像から導出されてもよい。特徴は、例えば、センサによって出力された画像フレームを処理し、画像内の大勾配または他の好適な基準に基づいて、特徴を識別することによって導出されてもよい。さらなる処理は、各フレーム内の特徴の数を限定してもよい。例えば、処理は、持続オブジェクトを表す可能性が高い、特徴を選択してもよい。１つまたはそれを上回るヒューリスティックが、本選択のために適用されてもよい。
追跡マップ７００は、デバイスによって収集された点７０２に関するデータを含んでもよい。追跡マップ内に含まれるデータ点を伴う、画像フレーム毎に、姿勢が、記憶されてもよい。姿勢は、各画像フレーム内の特徴点が空間的に相関され得るように、そこから画像フレームが捕捉された配向を表し得る。姿勢は、ウェアラブルデバイス上のＩＭＵセンサ等のセンサから導出され得るような位置付け情報によって決定されてもよい。代替として、または加えて、姿勢は、画像フレームと、物理的世界の重複部分を描写する、他の画像フレームをマッチングさせることから決定されてもよい。２つのフレーム内の特徴点のサブセットをマッチングさせることによって遂行され得る、そのような位置相関を見出すことによって、２つのフレーム間の相対的姿勢が、算出され得る。相対的姿勢は、マップが、追跡マップの構築が開始されたときのデバイスの初期姿勢に基づいて確立されるデバイスにローカルの座標系に対するものであり得るため、追跡マップのために適正であり得る。
センサを用いて収集された情報の多くが冗長である可能性が高いため、デバイスによって収集された特徴点および画像フレームの全てが、追跡マップの一部として留保され得るわけではない。むしろ、あるフレームのみが、マップに追加されてもよい。それらのフレームは、すでにマップ内にある画像フレームとの重複度、それらが含有する新しい特徴の数、またはフレーム内の特徴に関する品質メトリック等の１つまたはそれを上回る基準に基づいて選択されてもよい。追跡マップに追加されない画像フレームは、破棄されてもよい、または特徴の場所を改訂するために使用されてもよい。さらなる代替として、特徴のセットとして表される、画像フレームの全部または大部分が、留保されてもよいが、それらのフレームのサブセットは、キーフレームとして指定されてもよく、これは、さらなる処理のために使用される。
キーフレームは、処理され、キーリグ７０４を生産してもよい。キーフレームは、処理され、特徴点の３次元セットを生産し、キーリグ７０４として保存されてもよい。そのような処理は、例えば、２つのカメラから同時に導出される画像フレームを比較し、特徴点の３Ｄ位置を立体視的に決定することを伴ってもよい。姿勢等のメタデータが、これらのキーフレームおよび／またはキーリグと関連付けられてもよい。
環境マップは、例えば、ＡＲデバイスのローカル記憶装置および遠隔記憶装置を含む、例えば、環境マップの記憶場所に応じて、複数のフォーマットのいずれかを有してもよい。例えば、遠隔記憶装置内のマップは、メモリが限定されると、ウェアラブルデバイス上のローカル記憶装置内のマップより高い分解能を有してもよい。より高い分解能マップを遠隔記憶装置からローカル記憶装置に送信するために、マップは、マップ内に記憶される物理的世界のエリアあたりの姿勢の数および／または姿勢毎に記憶される特徴点の数を低減させること等によって、ダウンサンプリングまたは別様に適切なフォーマットに変換されてもよい。いくつかの実施形態では、遠隔記憶装置からの高分解能マップのスライスまたは一部が、ローカル記憶装置に送信されてもよく、スライスまたは一部は、ダウンサンプリングされない。
環境マップのデータベースは、新しい追跡マップが作成されるにつれて、更新されてもよい。データベース内の潜在的に非常に多数の環境マップのうちのどれが更新されるべきかを決定するために、更新するステップは、新しい追跡マップに関連するデータベース内に記憶される１つまたはそれを上回る環境マップを効率的に選択するステップを含んでもよい。選択された１つまたはそれを上回る環境マップは、関連性によってランク付けされてもよく、最高ランク付けマップのうちの１つまたはそれを上回るものが、より高いランク付けされた選択された環境マップと新しい追跡マップをマージまたはスティッチングし、１つまたはそれを上回る更新された環境マップを作成するために処理するために選択されてもよい。新しい追跡マップが、それにわたって更新するための既存の環境マップが存在しない、物理的世界の部分を表すとき、その追跡マップは、新しい環境マップとしてデータベース内に記憶されてもよい。
ビュー独立ディスプレイ
本明細書に説明されるものは、仮想コンテンツを視認する眼の場所から独立して、ＸＲシステムを使用して仮想コンテンツを提供するための方法および装置である。従来、仮想コンテンツは、表示システムの任意の運動に応じて、再レンダリングされる。例えば、ディスプレイシステムを装着しているユーザが、ディスプレイ上の３次元（３Ｄ）オブジェクトの仮想表現を視認し、３Ｄオブジェクトが現れるエリアの周囲を歩き回る場合、３Ｄオブジェクトは、ユーザが実空間を占有する、オブジェクトの周囲を歩き回っているという知覚を有するように、視点毎に再レンダリングされるべきである。しかしながら、再レンダリングは、システムの有意な算出リソースを消費し、待ち時間に起因して、アーチファクトを生じさせる。しかしながら、再レンダリングは、システムの有意な算出リソースを消費し、待ち時間に起因して、アーチファクトを生じさせる。
本発明者らは、頭部姿勢（例えば、ＸＲシステムを装着しているユーザの場所および配向）が、ユーザの頭部における眼回転から独立して、仮想コンテンツをレンダリングするために使用され得ることを認識し、その真価を認めた。いくつかの実施形態では、場面の動的マップが、ユーザの頭部における眼回転から独立して、および／または、例えば、高速算出集約的動作の間に生成された熱によって生じるセンサ変形から独立して、動的マップと相互作用する仮想コンテンツが、ロバストにレンダリングされ得るように、１つまたはそれを上回るセッションを横断して、実空間内の複数の座標フレームに基づいて生成されてもよい。いくつかの実施形態では、複数の座標フレームの構成は、第１のユーザによって装着される第１のＸＲデバイスおよび第２のユーザによって装着される第２のＸＲデバイスが、場面内の共通場所を認識することを可能にし得る。いくつかの実施形態では、複数の座標フレームの構成は、ＸＲデバイスを装着しているユーザが、仮想コンテンツを場面の同一場所内で視認することを可能にし得る。
いくつかの実施形態では、追跡マップが、世界座標フレーム内に構築されてもよく、これは、世界原点を有してもよい。世界原点は、ＸＲデバイスが電源投入されるときの、ＸＲデバイスの第１の姿勢であってもよい。世界原点は、ＸＲアプリケーションの開発者が余剰作業を伴わずに重力整合を得ることができるように、重力に整合されてもよい。異なる追跡マップが、追跡マップが、異なるセッションにおける同一ＸＲデバイスおよび／または異なるユーザによって装着される異なるＸＲデバイスによって捕捉され得るため、異なる世界座標フレーム内に構築されてもよい。いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスのセッションは、デバイスを電源オンにしてから開始し、電源オフにするまで続いてもよい。いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスは、頭部座標フレームを有してもよく、これは、頭部原点を有してもよい。頭部原点は、画像が撮影されるときの、ＸＲデバイスの現在の姿勢であってもよい。世界座標フレームおよび頭部座標フレームの頭部姿勢の間の差異は、追跡ルートを推定するために使用されてもよい。
いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスは、カメラ座標フレームを有してもよく、これは、カメラ原点を有してもよい。カメラ原点は、ＸＲデバイスの１つまたはそれを上回るセンサの現在の姿勢であってもよい。本発明者らは、カメラ座標フレームの構成が、ユーザの頭部における眼回転から独立して、仮想コンテンツのロバストな表示を有効にすることを認識し、その真価を認めた。本構成はまた、例えば、動作の間に生成された熱に起因するセンサ変形から独立して、仮想コンテンツのロバストな表示を有効にする。
いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスは、ユーザが、その頭部に固着させ得、ユーザの各眼の正面に１つずつ、２つの導波管を含み得る、頭部搭載可能フレームを伴う、頭部ユニットを有してもよい。導波管は、実世界オブジェクトからの周囲光が、導波管を通して透過し得、ユーザに実世界オブジェクトが見え得るように、透明であり得る。各導波管は、プロジェクタから投影された光をユーザの個別の眼に透過させ得る。投影された光は、画像を眼の網膜上に形成し得る。眼の網膜は、したがって、周囲光および投影された光を受光する。ユーザには、同時に、実世界オブジェクトと、投影された光によって作成される、１つまたはそれを上回る仮想オブジェクトとが見え得る。いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスは、ユーザの周囲の実世界オブジェクトを検出する、センサを有してもよい。これらのセンサは、例えば、実世界オブジェクトの場所を識別するために処理され得る、画像を捕捉する、カメラであってもよい。
いくつかの実施形態では、ＸＲシステムは、仮想コンテンツを世界座標フレーム内に結び付けることとは対照的に、座標フレームを仮想コンテンツに割り当ててもよい。そのような構成は、ユーザのためにレンダリングされた場所にかかわらず、仮想コンテンツが説明されることを可能にするが、例えば、図１４－２０Ｃに関連して説明される持続座標フレーム（ＰＣＦ）等のより持続フレーム位置に結び付けられ、規定された場所にレンダリングされ得る。オブジェクトの場所が変化すると、ＸＲデバイスは、環境マップの変化を検出し、ユーザによって装着される頭部ユニットの移動を実世界オブジェクトに対して決定してもよい。
図８は、いくつかの実施形態による、ＸＲシステム１０によって物理的環境内にレンダリングされるような仮想コンテンツを体験するユーザを図示する。ＸＲシステムは、第１のユーザ１４．１によって装着される、第１のＸＲデバイス１２．１と、ネットワーク１８と、サーバ２０とを含んでもよい。ユーザ１４．１は、テーブル１６の形態における実オブジェクトを伴う、物理的環境内に存在する。
図示される実施例では、第１のＸＲデバイス１２．１は、頭部ユニット２２と、ベルトパック２４と、ケーブル接続２６とを含む。第１のユーザ１４．１は、頭部ユニット２２をその頭部に、頭部ユニット２２から遠隔のベルトパック２４をその腰部上に固着させる。ケーブル接続２６は、頭部ユニット２２をベルトパック２４に接続する。頭部ユニット２２は、第１のユーザ１４．１にテーブル１６等の実オブジェクトが見えることを可能にしたまま、仮想オブジェクトまたは複数のオブジェクトを第１のユーザ１４．１に表示するために使用される、技術を含む。ベルトパック２４は、主に、第１のＸＲデバイス１２．１の処理および通信能力を含む。いくつかの実施形態では、処理および通信能力は、ベルトパック２４が、除去され得る、またはリュック等の別のデバイス内に位置し得るように、全体的または部分的に、頭部ユニット２２内に常駐してもよい。
図示される実施例では、ベルトパック２４は、無線接続を介して、ネットワーク１８に接続される。サーバ２０は、ネットワーク１８に接続され、ローカルコンテンツを表すデータを保持する。ベルトパック２４は、ローカルコンテンツを表すデータをサーバ２０からネットワーク１８を介してダウンロードする。ベルトパック２４は、ケーブル接続２６を介して、データを頭部ユニット２２に提供する。頭部ユニット２２は、光源、例えば、レーザ光源または発光ダイオード（ＬＥＤ）光源と、光を誘導する、導波管とを有する、ディスプレイを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、第１のユーザ１４．１は、頭部ユニット２２をその頭部に、ベルトパック２４をその腰部に搭載してもよい。ベルトパック２４は、仮想コンテンツを表す画像データをネットワーク１８を経由してサーバ２０からダウンロードしてもよい。第１のユーザ１４．１には、頭部ユニット２２のディスプレイを通して、テーブル１６が見え得る。頭部ユニット２２の一部を形成する、プロジェクタは、画像データをベルトパック２４から受信し、画像データに基づいて、光を生成してもよい。光は、頭部ユニット２２のディスプレイの一部を形成する導波管のうちの１つまたはそれを上回るものを通して進行してもよい。光は、次いで、導波管から出射し、第１のユーザ１４．１の眼の網膜上に伝搬してもよい。プロジェクタは、第１のユーザ１４．１の眼の網膜上に複製される、パターンにおいて光を生成してもよい。第１のユーザ１４．１の眼の網膜上に当たる光は、第１のユーザ１４．１が画像を導波管の背後の事前に選択された深度において知覚するように、選択された被写界深度を有してもよい。加えて、第１のユーザ１４．１の両眼は、第１のユーザ１４．１の脳が３次元画像または複数の画像を頭部ユニット２２からの選択された距離において知覚するように、若干異なる画像を受信してもよい。図示される実施例では、第１のユーザ１４．１は、仮想コンテンツ２８をテーブル１６の上方において知覚する。仮想コンテンツ２８および第１のユーザ１４．１からのその場所および距離の割合は、仮想コンテンツ２８を表すデータと、仮想コンテンツ２８を第１のユーザ１４．１に表示するために使用される、種々の座標フレームとによって決定される。
図示される実施例では、仮想コンテンツ２８は、図面の視点から不可視であって、第１のＸＲデバイス１２．１の使用を通して第１のユーザ１４．１に可視である。仮想コンテンツ２８は、最初に、視覚データ内のデータ構造およびベルトパック２４内のアルゴリズムとして常駐し得る。データ構造は、次いで、頭部ユニット２２のプロジェクタがデータ構造に基づいて光を生成するとき、光として露見し得る。仮想コンテンツ２８は、第１のユーザ１４．１の正面の３次元空間内に存在しないが、仮想コンテンツ２８は、依然として、頭部ユニット２２の装着者が知覚する内容の例証のために、３次元空間内の図１において表されることを理解されたい。３次元空間内のコンピュータデータの可視化は、１人またはそれを上回るユーザによって知覚されるレンダリングを促進するデータ構造が、ベルトパック２４内のデータ構造の中で相互に関連する方法を図示するために、本説明において使用され得る。
図９は、いくつかの実施形態による、第１のＸＲデバイス１２．１のコンポーネントを図示する。第１のＸＲデバイス１２．１は、頭部ユニット２２と、例えば、レンダリングエンジン３０と、種々の座標系３２と、種々の原点および目的地座標フレーム３４と、種々の原点／目的地座標フレーム変換器３６とを含む、視覚データおよびアルゴリズムの一部を形成する、種々のコンポーネントとを含んでもよい。種々の座標系は、ＸＲデバイスの固有性質に基づいてもよい、または本明細書に説明されるような持続姿勢または持続座標系等の他の情報を参照することによって決定されてもよい。
頭部ユニット２２は、頭部搭載可能フレーム４０と、ディスプレイシステム４２と、実オブジェクト検出カメラ４４と、移動追跡カメラ４６と、慣性測定ユニット４８とを含んでもよい。
頭部搭載可能フレーム４０は、図８における第１のユーザ１４．１の頭部に固着可能である、形状を有してもよい。ディスプレイシステム４２、実オブジェクト検出カメラ４４、移動追跡カメラ４６、および慣性測定ユニット４８は、頭部搭載可能フレーム４０に搭載され、したがって、頭部搭載可能フレーム４０とともに移動し得る。
座標系３２は、ローカルデータシステム５２と、世界フレームシステム５４と、頭部フレームシステム５６と、カメラフレームシステム５８とを含んでもよい。
ローカルデータシステム５２は、データチャネル６２と、ローカルフレーム決定ルーチン６４と、ローカルフレーム記憶命令６６とを含んでもよい。データチャネル６２は、内部ソフトウェアルーチン、外部ケーブルまたは無線周波数受信機等のハードウェアコンポーネント、または開放されるポート等のハイブリッドコンポーネントであってもよい。データチャネル６２は、仮想コンテンツを表す画像データ６８を受信するように構成されてもよい。
ローカルフレーム決定ルーチン６４は、データチャネル６２に接続されてもよい。ローカルフレーム決定ルーチン６４は、ローカル座標フレーム７０を決定するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、ローカルフレーム決定ルーチンは、実世界オブジェクトまたは実世界場所に基づいて、ローカル座標フレームを決定してもよい。いくつかの実施形態では、ローカル座標フレームは、ブラウザウィンドウの底部縁に対する上部縁、キャラクタの頭または足、仮想コンテンツを包囲する、プリズムまたは境界ボックスの外面上のノード、または仮想コンテンツの対面方向およびそれを用いて仮想コンテンツを設置すべき場所（例えば、設置ノードまたはＰＣＦノード等のノード）を定義する、座標フレームを設置するための任意の他の好適な場所等に基づいてもよい。
ローカルフレーム記憶命令６６は、ローカルフレーム決定ルーチン６４に接続されてもよい。当業者は、ソフトウェアモジュールおよびルーチンが、サブルーチン、コール等を通して、相互に「接続」されることを理解するであろう。ローカルフレーム記憶命令６６は、ローカル座標フレーム７０をローカル座標フレーム７２として原点および目的地座標フレーム３４内に記憶してもよい。いくつかの実施形態では、原点および目的地座標フレーム３４は、仮想コンテンツがセッション間で持続するために、操作または変換され得る、１つまたはそれを上回る座標フレームであってもよい。いくつかの実施形態では、セッションは、ＸＲデバイスのブートアップとシャットダウンとの間の時間周期であってもよい。２つのセッションは、単一ＸＲデバイスに関する２回の始動およびシャットダウン周期であってもよい、または２つの異なるＸＲデバイスに関する始動およびシャットダウンであってもよい。
いくつかの実施形態では、原点および目的地座標フレーム３４は、第１のユーザのＸＲデバイスおよび第２のユーザのＸＲデバイスが共通場所を認識するために要求される１つまたはそれを上回る変換の際に関わる座標フレームであってもよい。いくつかの実施形態では、目的地座標フレームは、第１および第２のユーザが同一場所における仮想コンテンツを視認するために、標的座標フレームに適用される一連の算出および変換の出力であってもよい。
レンダリングエンジン３０は、データチャネル６２に接続されてもよい。レンダリングエンジン３０は、レンダリングエンジン３０が、少なくとも部分的に、画像データ６８に基づいて、仮想コンテンツをレンダリングし得るように、画像データ６８をデータチャネル６２から受信してもよい。
ディスプレイシステム４２は、レンダリングエンジン３０に接続されてもよい。ディスプレイシステム４２は、画像データ６８を可視光に変換する、コンポーネントを含んでもよい。可視光は、眼毎に１つの２つのパターンを形成してもよい。可視光は、図８における第１のユーザ１４．１の眼に入射し得、第１のユーザ１４．１の眼の網膜上で検出され得る。
実オブジェクト検出カメラ４４は、画像を頭部搭載可能フレーム４０の異なる側から捕捉し得る、１つまたはそれを上回るカメラを含んでもよい。移動追跡カメラ４６は、画像を頭部搭載可能フレーム４０の側面上で捕捉する、１つまたはそれを上回るカメラを含んでもよい。１つまたはそれを上回るカメラの１つのセットが、実オブジェクト検出カメラ４４および移動追跡カメラ４６を表す、１つまたはそれを上回るカメラの２つのセットの代わりに使用されてもよい。いくつかの実施形態では、カメラ４４、４６は、画像を捕捉してもよい。上記に説明されるように、これらのカメラは、追跡マップを構築するために使用される、データを収集してもよい。
慣性測定ユニット４８は、頭部ユニット２２の移動を検出するために使用される、いくつかのデバイスを含んでもよい。慣性測定ユニット４８は、重力センサと、１つまたはそれを上回る加速度計と、１つまたはそれを上回るジャイロスコープとを含んでもよい。慣性測定ユニット４８のセンサは、組み合わせて、少なくとも３つの直交方向および約少なくとも３つの直交軸において、頭部ユニット２２の移動を追跡する。
図示される実施例では、世界フレームシステム５４は、世界表面決定ルーチン７８と、世界フレーム決定ルーチン８０と、世界フレーム記憶命令８２とを含む。世界表面決定ルーチン７８は、実オブジェクト検出カメラ４４に接続される。世界表面決定ルーチン７８は、実オブジェクト検出カメラ４４によって捕捉された画像に基づいて、画像および／またはキーフレームを受信し、画像を処理し、画像内の表面を識別する。深度センサ（図示せず）は、表面までの距離を決定してもよい。表面は、したがって、そのサイズ、形状、および実オブジェクト検出カメラからの距離を含む、３次元におけるデータによって表される。
いくつかの実施形態では、世界座標フレーム８４は、頭部姿勢セッションの初期化時の原点に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、世界座標フレームは、デバイスがブートアップされた場所に位置してもよい、またはブートセッションの間に頭部姿勢が喪失された場合、新しい何処かの場所にあり得る。いくつかの実施形態では、世界座標フレームは、頭部姿勢セッションの開始時の原点であってもよい。
図示される実施例では、世界フレーム決定ルーチン８０は、世界表面決定ルーチン７８に接続され、世界表面決定ルーチン７８によって決定されるような表面の場所に基づいて、世界座標フレーム８４を決定する。世界フレーム記憶命令８２は、世界フレーム決定ルーチン８０に接続され、世界座標フレーム８４を世界フレーム決定ルーチン８０から受信する。世界フレーム記憶命令８２は、世界座標フレーム８４を世界座標フレーム８６として原点および目的地座標フレーム３４内に記憶する。
頭部フレームシステム５６は、頭部フレーム決定ルーチン９０と、頭部フレーム記憶命令９２とを含んでもよい。頭部フレーム決定ルーチン９０は、移動追跡カメラ４６および慣性測定ユニット４８に接続されてもよい。頭部フレーム決定ルーチン９０は、移動追跡カメラ４６および慣性測定ユニット４８からのデータを使用して、頭部座標フレーム９４を計算してもよい。例えば、慣性測定ユニット４８は、頭部ユニット２２に対する重力の方向を決定する、重力センサを有してもよい。移動追跡カメラ４６は、頭部フレーム決定ルーチン９０によって使用され、頭部座標フレーム９４を精緻化する、画像を継続的に捕捉してもよい。頭部ユニット２２は、図８における第１のユーザ１４．１がその頭部を移動させると移動する。移動追跡カメラ４６および慣性測定ユニット４８は、頭部フレーム決定ルーチン９０が頭部座標フレーム９４を更新し得るように、データを頭部フレーム決定ルーチン９０に持続的に提供してもよい。
頭部フレーム記憶命令９２は、頭部フレーム決定ルーチン９０に接続され、頭部座標フレーム９４を頭部フレーム決定ルーチン９０から受信してもよい。頭部フレーム記憶命令９２は、頭部座標フレーム９４を原点および目的地座標フレーム３４間の頭部座標フレーム９６として記憶してもよい。頭部フレーム記憶命令９２は、頭部フレーム決定ルーチン９０が頭部座標フレーム９４を再計算すると、更新された頭部座標フレーム９４を頭部座標フレーム９６として繰り返し記憶してもよい。いくつかの実施形態では、頭部座標フレームは、ローカル座標フレーム７２に対するウェアラブルＸＲデバイス１２．１の場所であってもよい。
カメラフレームシステム５８は、カメラ固有性質９８を含んでもよい。カメラ固有性質９８は、その設計および製造の特徴である、頭部ユニット２２の寸法を含んでもよい。カメラ固有性質９８は、原点および目的地座標フレーム３４内に記憶される、カメラ座標フレーム１００を計算するために使用されてもよい。
いくつかの実施形態では、カメラ座標フレーム１００は、図８における第１のユーザ１４．１の左眼の全ての瞳孔位置を含んでもよい。左眼が、左から右または上下に移動すると、左眼の瞳孔位置は、カメラ座標フレーム１００内に位置する。加えて、右眼の瞳孔位置は、右眼のためのカメラ座標フレーム１００内に位置する。いくつかの実施形態では、カメラ座標フレーム１００は、画像が撮影されると、ローカル座標フレームに対するカメラの場所を含んでもよい。
原点／目的地座標フレーム変換器３６は、ローカル／世界座標変換器１０４と、世界／頭部座標変換器１０６と、頭部／カメラ座標変換器１０８とを含んでもよい。ローカル／世界座標変換器１０４は、ローカル座標フレーム７２を受信し、ローカル座標フレーム７２を世界座標フレーム８６に変換してもよい。世界座標フレーム８６へのローカル座標フレーム７２の変換は、世界座標フレーム８６内で世界座標フレーム１１０に変換されるローカル座標フレームとして表され得る。
世界／頭部座標変換器１０６は、世界座標フレーム８６から頭部座標フレーム９６に変換してもよい。世界／頭部座標変換器１０６は、世界座標フレーム１１０に変換されるローカル座標フレームを頭部座標フレーム９６に変換してもよい。変換は、頭部座標フレーム９６内の頭部座標フレーム１１２に変換されるローカル座標フレームとして表され得る。
頭部／カメラ座標変換器１０８は、頭部座標フレーム９６からカメラ座標フレーム１００に変換してもよい。頭部／カメラ座標変換器１０８は、頭部座標フレーム１１２に変換されるローカル座標フレームをカメラ座標フレーム１００内のカメラ座標フレーム１１４に変換されるローカル座標フレームに変換してもよい。カメラ座標フレーム１１４に変換されるローカル座標フレームは、レンダリングエンジン３０の中に取り込まれてもよい。レンダリングエンジン３０は、カメラ座標フレーム１１４に変換されるローカル座標フレームに基づいて、ローカルコンテンツ２８を表す画像データ６８をレンダリングしてもよい。
図１０は、種々の原点および目的地座標フレーム３４の空間表現である。ローカル座標フレーム７２、世界座標フレーム８６、頭部座標フレーム９６、およびカメラ座標フレーム１００が、図内に表される。いくつかの実施形態では、ＸＲコンテンツ２８と関連付けられるローカル座標フレームは、仮想コンテンツが実世界内に設置され、したがって、仮想コンテンツがユーザによって視認され得るとき、ローカルおよび／または世界座標フレームおよび／またはＰＣＦに対する位置および回転を有し得る（例えば、ノードおよび対面方向を提供し得る）。各カメラは、片眼の全ての瞳孔位置を包含する、その独自のカメラ座標フレーム１００を有してもよい。参照番号１０４Ａおよび１０６Ａは、それぞれ、図９におけるローカル／世界座標変換器１０４、世界／頭部座標変換器１０６、および頭部／カメラ座標変換器１０８によって行われる、変換を表す。
図１１は、いくつかの実施形態による、頭部座標フレームからカメラ座標フレームに変換するためのカメラレンダリングプロトコルを描写する。図示される実施例では、片眼に関する瞳孔は、位置ＡからＢに移動する。定常として現れることが意図される仮想オブジェクトは、瞳孔の位置に応じて、２つの位置ＡまたはＢのうちの１つにおける深度面上に投影されるであろう（カメラが瞳孔ベースの座標フレームとして使用するように構成されると仮定して）。その結果、頭部座標フレームに変換される瞳孔座標フレームを使用することは、眼が位置Ａから位置Ｂに移動するにつれて、ジッタを定常仮想オブジェクト内に生じさせるであろう。本状況は、ビュー依存ディスプレイまたは投影と称される。
図１２に描写されるように、カメラ座標フレーム（例えば、ＣＲ）が、位置付けられ、全ての瞳孔位置を包含するが、オブジェクト投影は、ここでは、瞳孔位置ＡおよびＢにかかわらず、一貫するであろう。頭部座標フレームは、ＣＲフレームに変換し、これは、ビュー独立ディスプレイまたは投影と称される。画像再投影が、仮想コンテンツに適用され、眼位置の変化を考慮してもよいが、しかしながら、レンダリングは、依然として、同一位置にあるため、ジッタは、最小限にされる。
図１３は、ディスプレイシステム４２をさらに詳細に図示する。ディスプレイシステム４２は、レンダリングエンジン３０に接続され、視覚データおよびアルゴリズムの一部を形成する、立体視分析器１４４を含む。
ディスプレイシステム４２はさらに、左および右プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂと、左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂとを含む。左および右プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂは、電力供給源に接続される。各プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂは、画像データが個別のプロジェクタ１６６Ａまたは１６６Ｂに提供されるための個別の入力を有する。個別のプロジェクタ１６６Ａまたは１６６Ｂは、給電されると、２次元パターンにおける光を生成し、光をそこから発出する。左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂは、それぞれ、光を左および右プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂから受光するように位置付けられる。左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂは、透明導波管である。
使用時、ユーザは、頭部搭載可能フレーム４０をその頭部に搭載する。頭部搭載可能フレーム４０のコンポーネントは、例えば、ユーザの頭部の背面の周囲に巻着する、ストラップ（図示せず）を含んでもよい。左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂは、次いで、ユーザの左および右眼２２０Ａおよび２２０Ｂの正面に位置する。
レンダリングエンジン３０は、それが受信する画像データを立体視分析器１４４の中に取り込む。画像データは、図８におけるローカルコンテンツ２８の３次元画像データである。画像データは、複数の仮想平面上に投影される。立体視分析器１４４は、画像データを分析し、各深度面上への投影のために、画像データに基づいて、左および右画像データセットを決定する。左および右画像データセットは、３次元において投影され、ユーザに深度の知覚を与える、２次元画像を表す、データセットである。
立体視分析器１４４は、左および右画像データセットを左および右プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂに取り込む。左および右プロジェクタ１６６Ａおよび１６６Ｂは、次いで、左および右光パターンを作成する。ディスプレイシステム４２のコンポーネントは、平面図に示されるが、左および右パターンは、正面立面図に示されるとき、２次元パターンであることを理解されたい。各光パターンは、複数のピクセルを含む。例証目的のために、ピクセルのうちの２つからの光線２２４Ａおよび２２６Ａが、左プロジェクタ１６６Ａから出射し、左導波管１７０Ａに入射するように示される。光線２２４Ａおよび２２６Ａは、左導波管１７０Ａの側から反射する。光線２２４Ａおよび２２６Ａは、左導波管１７０Ａ内で左から右に内反射を通して伝搬することが示されるが、光線２２４Ａおよび２２６Ａはまた、屈折性および反射性システムを使用して、紙面に向かう方向にも伝搬することを理解されたい。
光線２２４Ａおよび２２６Ａは、左光導波管１７０Ａから瞳孔２２８Ａを通して出射し、次いで、左眼２２０Ａの瞳孔２３０Ａを通して左眼２２０Ａに入射する。光線２２４Ａおよび２２６Ａは、次いで、左眼２２０Ａの網膜２３２Ａ上に当たる。このように、左光パターンは、左眼２２０Ａの網膜２３２Ａ上に当たる。ユーザは、網膜２３２Ａ上に形成されるピクセルが、ユーザが左眼２２０Ａに対向する左導波管１７０Ａの側上のある距離にあるように知覚する、ピクセル２３４Ａおよび２３６Ａであるという知覚を与えられる。深度知覚は、光の焦点距離を操作することによって作成される。
同様に、立体視分析器１４４は、右画像データセットを右プロジェクタ１６６Ｂに取り込む。右プロジェクタ１６６Ｂは、右光パターンを伝送し、これは、光線２２４Ｂおよび２２６Ｂの形態におけるピクセルによって表される。光線２２４Ｂおよび２２６Ｂは、右導波管１７０Ｂ内で反射し、瞳孔２２８Ｂを通して出射する。光線２２４Ｂおよび２２６Ｂは、次いで、右眼２２０Ｂの瞳孔２３０Ｂを通して入射し、右眼２２０Ｂの網膜２３２Ｂ上に当たる。光線２２４Ｂおよび２２６Ｂのピクセルは、右導波管１７０Ｂの背後のピクセル１３４Ｂおよび２３６Ｂとして知覚される。
網膜２３２Ａおよび２３２Ｂ上に作成されたパターンは、左および右画像として個々に知覚される。左および右画像は、立体視分析器１４４の機能に起因して、相互に若干異なる。左および右画像は、ユーザの脳内で３次元レンダリングとして知覚される。
述べられたように、左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂは、透明である。眼２２０Ａおよび２２０Ｂに対向する左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂ側上のテーブル１６等の実在のオブジェクトからの光は、左および右導波管１７０Ａおよび１７０Ｂを通して投影され、網膜２３２Ａおよび２３２Ｂ上に当たることができる。
持続座標フレーム（ＰＣＦ）
本明細書に説明されるものは、共有空間内のユーザインスタンスを横断して空間存続を提供するための方法および装置である。空間存続がなければ、セッション内にユーザによって物理的世界内に設置された仮想コンテンツは、異なるセッション内のユーザのビュー内に存在し得ない、または誤設置され得る。空間存続がなければ、１人のユーザによって物理的世界内に設置された仮想コンテンツは、第２のユーザが第１のユーザと同一物理的空間の体験を共有するように意図する場合でも、第２のユーザのビュー内に、存在し得ない、または場所がずれ得る。
本発明者らは、空間存続が持続座標フレーム（ＰＣＦ）を通して提供され得ることを認識および理解している。ＰＣＦは、物理的世界内で認識される特徴（例えば、角、縁）を表す、１つまたはそれを上回る点に基づいて定義されてもよい。特徴は、それらがユーザインスタンスからＸＲシステムの別のユーザインスタンスと同一である可能性が高いように選択されてもよい。
さらに、算出された追跡経路（例えば、カメラ軌道）を実際の追跡経路から逸脱させ得る、追跡の間のドリフトは、仮想コンテンツの場所を、追跡マップのみに基づく、ローカルマップに対してレンダリングされるとき、場所からずれて現れさせ得る。空間のための追跡マップは、ＸＲデバイスが経時的に場面のさらなる情報を収集するにつれて、精緻化され、ドリフトを補正してもよい。しかしながら、仮想コンテンツが、マップ精緻化の前に、実オブジェクト上に設置され、追跡マップから導出されるデバイスの世界座標フレームに対して保存される場合、仮想コンテンツは、実オブジェクトがマップ精緻化の間に移動したかのように変位されて現れ得る。ＰＣＦは、ＰＣＦが、特徴に基づいて定義され、特徴がマップ精緻化の間に移動するにつれて、更新されるため、マップ精緻化に従って更新されてもよい。
ＰＣＦは、マップ座標系に対する平行移動および回転を伴う、６自由度を備えてもよい。ＰＣＦは、ローカルおよび／または遠隔記憶媒体内に記憶されてもよい。ＰＣＦの平行移動および回転は、例えば、記憶場所に応じて、マップ座標系に対して算出されてもよい。例えば、デバイスによってローカルで使用されるＰＣＦは、デバイスの世界座標フレームに対する平行移動および回転を有してもよい。クラウド内のＰＣＦは、規準マップの規準座標フレームに対する平行移動および回転を有してもよい。
ＰＣＦは、それらが効率的に処理および転送され得るように、物理的世界の疎表現を提供し、物理的世界についての利用可能な情報の全て未満を提供してもよい。持続空間情報を処理するための技法は、１つまたはそれを上回るセッションを横断して、実空間内の１つまたはそれを上回る座標系に基づいて、動的マップを作成し、例えば、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、ＸＲアプリケーションにエクスポーズされ得る、疎マップにわたる持続座標フレーム（ＰＣＦ）を生成することを含んでもよい。
図１４は、いくつかの実施形態による、持続座標フレーム（ＰＣＦ）の作成およびＸＲコンテンツとＰＣＦの結付を図示する、ブロック図である。各ブロックは、コンピュータメモリ内に記憶されたデジタル情報を表し得る。アプリケーション１１８０の場合、データは、コンピュータ実行可能命令を表し得る。仮想コンテンツ１１７０の場合、デジタル情報は、例えば、アプリケーション１１８０によって規定されるような仮想オブジェクトを定義し得る。他のボックスの場合、デジタル情報は、物理的世界のいくつかの側面を特性評価し得る。
図示される実施形態では、１つまたはそれを上回るＰＣＦは、ウェアラブルデバイス上のセンサを用いて捕捉された画像から作成される。図１４の実施形態では、センサは、視覚的画像カメラである。これらのカメラは、追跡マップを形成するために使用される、同一カメラであってもよい。故に、図１４によって提案される処理のうちのいくつかは、追跡マップを更新することの一部として実施されてもよい。しかしながら、図１４は、存続を提供する情報が追跡マップに加えて生成されることを図示する。
３Ｄ ＰＣＦを導出するために、立体視画像分析を有効にする構成においてウェアラブルデバイスに搭載される、２つのカメラからの２つの画像１１１０は、ともに処理される。図１４は、画像１および画像２を図示し、それぞれ、カメラのうちの１つから導出される。各カメラからの単一画像が、便宜上、図示される。しかしながら、各カメラは、画像フレームのストリームを出力してもよく、図１４に図示される処理は、ストリーム内の複数の画像フレームのために実施されてもよい。
故に、画像１および画像２はそれぞれ、画像フレームのシーケンス内の１つのフレームであってもよい。図１４に描写されるような処理は、そこから持続空間情報を形成する、好適な画像を提供する特徴点を含有する画像フレームが処理されるまで、シーケンスにおいて連続画像フレーム上で繰り返されてもよい。代替として、または加えて、図１４の処理は、ユーザがもはや以前に識別されたＰＣＦに十分に近接しておらず、物理的世界に対する位置を決定するためにそのＰＣＦを確実に使用することができないほど、ユーザが移動するにつれて、繰り返され得る。例えば、ＸＲシステムは、ユーザのために、現在のＰＣＦを維持してもよい。その距離が、閾値を超えると、本システムは、ユーザの現在の場所において入手された画像フレームを使用して図１４のプロセスに従って生成され得る、ユーザにより近い新しい現在のＰＣＦに切り替えてもよい。
単一ＰＣＦを生成するときでも、画像フレームのストリームが、安定する可能性が高く、画像フレームに描写される物理的世界の領域の近傍におけるデバイスによって容易に識別され得る、物理的世界内のコンテンツを描写する画像フレームを識別するように処理されてもよい。図１４の実施形態では、本処理は、画像内の特徴１１２０の識別から開始する。特徴は、例えば、オブジェクトの角に対応し得る、例えば、閾値を上回る画像内の勾配の場所または他の特性を見出すことによって、識別されてもよい。図示される実施形態では、特徴は、点であるが、縁等の他の認識可能特徴も、代替として、または加えて、使用されてもよい。
図示される実施形態では、固定数Ｎの特徴１１２０が、さらなる処理のために選択される。それらの特徴点は、勾配の大きさまたは他の特徴点との近接度等の１つまたはそれを上回る基準に基づいて選択されてもよい。代替として、または加えて、特徴点は、特徴点が持続であることを示唆する、特性に基づいて等、ヒューリスティックに選択されてもよい。例えば、ヒューリスティックは、窓またはドアまたは大型家具の角に対応する可能性が高い、特徴点の特性に基づいて定義されてもよい。そのようなヒューリスティックは、特徴点自体およびそれを囲繞するものを考慮してもよい。具体的実施例として、画像あたり特徴点の数は、２００等の１００～５００または１５０～２５０であってもよい。
選択された特徴点の数にかかわらず、記述子１１３０が、特徴点に関して算出されてもよい。本実施例では、記述子は、選択された特徴点毎に算出されるが、記述子は、特徴点の群に関して、または特徴点のサブセットに関して、または画像内の全ての特徴に関して算出されてもよい。記述子は、物理的世界内の同一オブジェクトを表す特徴点が類似記述子を割り当てられるように、特徴点を特性評価する。記述子は、１つのマップが別のマップに対して位置特定されるときに生じ得るような２つのフレームの整合を促進し得る。２つの画像の特徴点間の距離を最小限にする、フレームの相対的配向を検索するのではなく、２つのフレームの初期整合は、類似記述子を伴う特徴点を識別することによって行われてもよい。画像フレームの整合は、類似記述子を伴う点を整合させることに基づいてもよく、これは、画像内の全ての特徴点の整合を算出する、より少ない処理を伴い得る。
記述子は、記述子と特徴点のマッピング、またはいくつかの実施形態では、特徴点の周囲の画像のパッチのマッピングとして算出されてもよい。記述子は、数値量であってもよい。米国特許出願第１６／１９０，９４８号は、特徴点に関する記述子を算出することを説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
図１４の実施例では、記述子１１３０は、各画像フレーム内の特徴点毎に算出される。記述子および／または特徴点および／または画像自体に基づいて、画像フレームは、キーフレーム１１４０として識別されてもよい。図示される実施形態では、キーフレームは、次いで、さらなる処理のために選択される、ある基準を満たす、画像フレームである。追跡マップを作成する際、例えば、有意義な情報をマップに追加する、画像フレームが、マップの中に統合される、キーフレームとして選択されてもよい。他方では、それにわたって画像フレームがすでにマップの中に統合されている、領域に実質的に重複する、画像フレームは、それらがキーフレームとならないように破棄されてもよい。代替として、または加えて、キーフレームは、画像フレーム内の特徴点の数および／またはタイプに基づいて選択されてもよい。図１４の実施形態では、追跡マップ内への含有のために選択されたキーフレーム１１５０はまた、ＰＣＦを決定するためのキーフレームとして処理されてもよいが、ＰＣＦの生成のためのキーフレームを選択するための異なるまたは付加的基準が、使用されてもよい。
図１４は、キーフレームがさらなる処理のために使用されることを示すが、画像から入手された情報は、他の形態で処理されてもよい。例えば、キーリグ内等の特徴点が、代替として、または加えて、処理されてもよい。さらに、キーフレームは、単一画像フレームから導出されるように説明されるが、キーフレームと入手された画像フレームとの間の１対１の関係が存在する必要であるわけではない。キーフレームは、例えば、複数の画像内に現れる特徴のみがキーフレーム内に留保されるように、画像フレームをともにスティッチングまたは集約すること等によって、複数の画像フレームから入手されてもよい。
キーフレームは、画像情報および／または画像情報と関連付けられるメタデータを含んでもよい。いくつかの実施形態では、カメラ４４、４６（図９）によって捕捉された画像が、１つまたはそれを上回るキーフレーム（例えば、キーフレーム１、２）の中に算出されてもよい。いくつかの実施形態では、キーフレームは、カメラ姿勢を含んでもよい。いくつかの実施形態では、キーフレームは、カメラ姿勢において捕捉された１つまたはそれを上回るカメラ画像を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＸＲシステムは、カメラ姿勢において捕捉されたカメラ画像の一部を有用ではないと決定し、したがって、その部分をキーフレーム内に含まなくてもよい。したがって、キーフレームを使用して、新しい画像と場面のより早期の知識を整合させることは、ＸＲシステムの算出リソースの使用を低減させる。いくつかの実施形態では、キーフレームは、ある方向／角度を伴う場所における画像および／または画像データを含んでもよい。いくつかの実施形態では、キーフレームは、そこから１つまたはそれを上回るマップ点が観察され得る、場所および方向を含んでもよい。いくつかの実施形態では、キーフレームは、あるＩＤを伴う、座標フレームを含んでもよい。米国特許出願第１５／８７７，３５９号は、キーフレームを説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
キーフレーム１１４０のいくつかまたは全てが、キーフレームのための持続姿勢１１５０の生成等のさらなる処理のために選択されてもよい。選択は、画像フレーム内の特徴点の全てまたはサブセットの特性に基づいてもよい。それらの特性は、記述子、特徴、および／または画像フレーム自体を処理することから決定されてもよい。具体的実施例として、選択は、持続オブジェクトに関連する可能性が高いと識別された特徴点のクラスタに基づいてもよい。
各キーフレームは、キーフレームが入手された、カメラの姿勢と関連付けられる。持続姿勢に処理するために選択されたキーフレームに関して、その姿勢情報は、入手時および／または入手の場所におけるＷＩＦＩフィンガプリントおよび／またはＧＰＳ座標等のキーフレームについての他のメタデータとともに保存されてもよい。
持続姿勢は、デバイスがそれ自体を物理的世界についての以前に入手された情報に対して配向するために使用し得る、情報源である。例えば、そこから持続姿勢が作成された、キーフレームが、物理的世界のマップの中に組み込まれる場合、デバイスは、持続姿勢と関連付けられる、キーフレーム内の十分な数の特徴点を使用して、それ自体をその持続姿勢に対して配向し得る。デバイスは、その周囲の得られた現在の画像と持続姿勢を整合させ得る。本整合は、現在の画像と、持続姿勢を生じさせた画像１１１０、特徴１１２０、および／または記述子１１３０、またはその画像またはそれらの特徴または記述子の任意のサブセットのマッチングに基づいてもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢にマッチされた現在の画像フレームは、デバイスの追跡マップの中に組み込まれている、別のキーフレームであってもよい。
持続姿勢についての情報は、同一または異なるデバイス上で実行され得る、複数のアプリケーション間の共有を促進する、フォーマットで記憶されてもよい。図１４の実施例では、持続姿勢のいくつかまたは全てが、持続座標フレーム（ＰＣＦ）１１６０として反映され得る。持続姿勢のように、ＰＣＦも、マップと関連付けられてもよく、デバイスがそのＰＣＦに対するその配向を決定するために使用し得る、特徴のセットまたは他の情報を備えてもよい。ＰＣＦは、その位置をＰＣＦに相関させることによって、デバイスがマップ内に反映される物理的世界内の任意のオブジェクトに対するその位置を決定し得るように、そのマップの原点に対するその変換を定義する、変換を含んでもよい。
ＰＣＦが、物理的オブジェクトに対する場所を決定するための機構を提供するため、アプリケーション１１８０等のアプリケーションが、仮想コンテンツ１１７０のためのアンカとしての役割を果たす、１つまたはそれを上回るＰＣＦに対する仮想オブジェクトの位置を定義し得る。図１４は、例えば、アプリ１が、その仮想コンテンツ２とＰＣＦ１．２を関連付けていることを図示する。同様に、アプリ２は、その仮想コンテンツ３とＰＣＦ１．２を関連付けている。アプリ１はまた、その仮想コンテンツ１とＰＣＦ４．５を関連付けていることが示され、アプリ２は、その仮想コンテンツ４とＰＣＦ３を関連付けていることが示される。いくつかの実施形態では、ＰＣＦ１．２が画像１および画像２に基づく方法と同様に、ＰＣＦ３は、画像３（図示せず）に基づいてもよく、ＰＣＦ４．５は、画像４および画像５（図示せず）に基づいてもよい。本仮想コンテンツをレンダリングするとき、デバイスは、１つまたはそれを上回る変換を適用し、デバイスのディスプレイに対する仮想コンテンツの場所および／または仮想コンテンツの所望の場所に対する物理的オブジェクトの場所等の情報を算出してもよい。ＰＣＦを基準として使用することは、そのような算出を簡略化し得る。
いくつかの実施形態では、持続姿勢は、１つまたはそれを上回る関連付けられるキーフレームを有する、座標場所および／または方向であってもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、ユーザが、ある距離、例えば、３メートル進行した後、自動的に作成されてもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、位置特定の間、基準点として作用してもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、パス可能世界（例えば、パス可能世界モジュール５３８）内に記憶されてもよい。
いくつかの実施形態では、新しいＰＣＦは、隣接するＰＣＦ間で許容される、事前に定義された距離に基づいて決定されてもよい。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る持続姿勢は、ユーザが、所定の距離、例えば、５メートル進行すると、ＰＣＦの中に算出されてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、例えば、パス可能世界内において、１つまたはそれを上回る世界座標フレームおよび／または規準座標フレームと関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、例えば、セキュリティ設定に応じて、ローカルおよび／または遠隔データベース内に記憶されてもよい。
図１５は、いくつかの実施形態による、持続座標フレームを確立および使用する方法４７００を図示する。方法４７００は、ＸＲデバイスの１つまたはそれを上回るセンサを使用して、場面を中心として画像（例えば、図１４における画像１および画像２）を捕捉すること（行為４７０２）から開始してもよい。複数のカメラが、使用されてもよく、１つのカメラが、例えば、ストリームにおいて、複数の画像を生成してもよい。
方法４７００は、着目点（例えば、図７におけるマップ点７０２、図１４における特徴１１２０）を捕捉された画像から抽出すること（４７０４）と、抽出された着目点に関する記述子（例えば、図１４における記述子１１３０）を生成すること（行為４７０６）と、記述子に基づいて、キーフレーム（例えば、キーフレーム１１４０）を生成すること（行為４７０８）とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、本方法は、キーフレーム内の着目点を比較し、所定の量の着目点を共有する、対のキーフレームを形成してもよい。本方法は、個々の対のキーフレームを使用して、物理的世界の一部を再構築してもよい。物理的世界のマッピングされた部分は、３Ｄ特徴（例えば、図７におけるキーリグ７０４）として保存されてもよい。いくつかの実施形態では、対のキーフレームの選択された部分は、３Ｄ特徴を構築するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、マッピングの結果は、選択的に保存されてもよい。３Ｄ特徴を構築するために使用されない、キーフレームは、例えば、キーフレームの姿勢間に共分散行列を伴う、キーフレーム間の距離を表す、姿勢を通して、３Ｄ特徴と関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、対のキーフレームは、構築される３Ｄ特徴のそれぞれ間の距離が、必要とされる算出の量および結果として生じるモデルの正確度のレベルを平衡させるように決定され得る、所定の距離内にあるように、３Ｄ特徴を構築するように選択されてもよい。そのようなアプローチは、ＸＲシステムを用いた効率的および正確な算出のために好適なデータの量を伴う、物理的世界のモデルを提供することを可能にする。いくつかの実施形態では、２つの画像の共分散行列は、２つの画像の姿勢（例えば、６自由度）間の共分散を含んでもよい。
方法４７００は、キーフレームに基づいて持続姿勢を生成すること（行為４７１０）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、本方法は、対のキーフレームから再構成された３Ｄ特徴に基づいて、持続姿勢を生成することを含んでもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、３Ｄ特徴に結び付けられてもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、３Ｄ特徴を構築するために使用される、キーフレームの姿勢を含んでもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、３Ｄ特徴を構築するために使用される、キーフレームの平均姿勢を含んでもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、近傍の持続姿勢の間の距離が、所定の値、例えば、１メートル～５メートルの範囲内、その間の任意の値、または任意の他の好適な値内であるように生成されてもよい。いくつかの実施形態では、近傍の持続姿勢間の距離は、近傍の持続姿勢の共分散行列によって表されてもよい。
方法４７００は、持続姿勢に基づいてＰＣＦを生成すること（行為４７１２）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、３Ｄ特徴に結び付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、１つまたはそれを上回る持続姿勢と関連付けられてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、関連付けられる持続姿勢のうちの１つの姿勢を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、関連付けられる持続姿勢の姿勢の平均姿勢を含んでもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、近傍のＰＣＦ間の距離が、所定の値、例えば、３メートル～１０メートルの範囲、その間の任意の値、または任意の他の好適な値内にあるように生成されてもよい。いくつかの実施形態では、近傍のＰＣＦ間の距離は、近傍のＰＣＦの共分散行列によって表されてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦは、ＸＲアプリケーションが、モデル自体にアクセスせずに、ＰＣＦを通して、物理的世界のモデルにアクセスし得るように、例えば、アプリケーションプログラミングインターフェース（ＡＰＩ）を介して、ＸＲアプリケーションにエクスポーズされてもよい。
方法４７００は、ＸＲデバイスによって表示されるための仮想オブジェクトの画像データとＰＣＦのうちの少なくとも１つを関連付けること（行為４７１４）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、本方法は、関連付けられるＰＣＦに対する仮想オブジェクトの平行移動および配向を算出することを含んでもよい。仮想オブジェクトと仮想オブジェクトを設置するデバイスによって生成されたＰＣＦを関連付けることは、必要とされないことを理解されたい。例えば、デバイスは、クラウド内の規準マップ内の保存されたＰＣＦを読み出し、仮想オブジェクトと読み出されたＰＣＦを関連付けてもよい。仮想オブジェクトは、ＰＣＦが経時的に調節されるにつれて、関連付けられるＰＣＦとともに移動し得ることを理解されたい。
図１６は、いくつかの実施形態による、第１のＸＲデバイス１２．１と、第２のＸＲデバイス１２．２の視覚データおよびアルゴリズムと、サーバ２０とを図示する。図１６に図示されるコンポーネントは、本明細書に説明されるような持続姿勢、持続座標フレーム、追跡マップ、または規準マップ等の空間情報を生成、更新、および／または使用するステップと関連付けられる、動作のいくつかまたは全てを実施するように動作し得る。図示されないが、第１のＸＲデバイス１２．１は、第２のＸＲデバイス１２．２と同一に構成されてもよい。サーバ２０は、マップ記憶ルーチン１１８と、規準マップ１２０と、マップ伝送機１２２と、マップマージまたはスティッチングアルゴリズム１２４とを有してもよい。
第１のＸＲデバイス１２．１と同一場面にあり得る、第２のＸＲデバイス１２．２は、持続座標フレーム（ＰＣＦ）統合ユニット１３００と、仮想オブジェクトをレンダリングするために使用され得る画像データ６８を生成する、アプリケーション１３０２と、フレーム埋込生成器３０８（図２１参照）とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、マップダウンロードシステム１２６、ＰＣＦ識別システム１２８、マップ２、位置特定モジュール１３０、規準マップ組込器１３２、規準マップ１３３、およびマップ発行器１３６は、パス可能世界ユニット１３０４の中に群化されてもよい。ＰＣＦ統合ユニット１３００は、パス可能世界ユニット１３０４および第２のＸＲデバイス１２．２の他のコンポーネントに接続され、ＰＣＦの読出、生成、使用、アップロード、およびダウンロードを可能にしてもよい。
ＰＣＦを備える、マップは、変化する世界内のより多くの存続を有効にし得る。いくつかの実施形態では、例えば、画像のためのマッチング特徴を含む、追跡マップを位置特定することは、ＰＣＦによって構成されるマップから、持続コンテンツを表す特徴を選択することを含んでもよく、これは、高速マッチングおよび／または位置特定を有効にする。例えば、人々が場面の内外に移動し、ドア等のオブジェクトが場面に対して移動する、世界は、より少ない記憶空間および伝送レートを要求し、場面をマッピングするために個々のＰＣＦおよび相互に対するその関係（例えば、ＰＣＦの統合されたコンステレーション）の使用を有効にする。
いくつかの実施形態では、ＰＣＦ統合ユニット１３００は、第２のＸＲデバイス１２．２の記憶ユニット上のデータ記憶内に以前に記憶されたＰＣＦ１３０６と、ＰＣＦ追跡器１３０８と、持続姿勢入手器１３１０と、ＰＣＦ確認器１３１２と、ＰＣＦ生成システム１３１４と、座標フレーム計算機１３１６と、持続姿勢計算機１３１８と、追跡マップおよび持続姿勢変換器１３２０と、持続姿勢およびＰＣＦ変換器１３２２と、ＰＣＦおよび画像データ変換器１３２４とを含む、３つの変換器とを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、ＰＣＦ追跡器１３０８は、アプリケーション１３０２によって選択可能である、オンプロンプトおよびオフプロンプトを有してもよい。アプリケーション１３０２は、第２のＸＲデバイス１２．２のプロセッサによって実行可能であって、例えば、仮想コンテンツを表示してもよい。アプリケーション１３０２は、オンプロンプトを介して、ＰＣＦ追跡器１３０８をオンに切り替える、コールを有してもよい。ＰＣＦ追跡器１３０８は、ＰＣＦ追跡器１３０８がオンに切り替えられると、ＰＣＦを生成してもよい。アプリケーション１３０２は、オフプロンプトを介して、ＰＣＦ追跡器１３０８をオフに切り替え得る、後続コールを有してもよい。ＰＣＦ追跡器１３０８は、ＰＣＦ追跡器１３０８がオフに切り替えられると、ＰＣＦ生成を終了する。
いくつかの実施形態では、サーバ２０は、規準マップ１２０と関連付けられて以前に保存されている、複数の持続姿勢１３３２と、複数のＰＣＦ１３３０とを含んでもよい。マップ伝送機１２２は、規準マップ１２０を持続姿勢１３３２および／またはＰＣＦ１３３０とともに、第２のＸＲデバイス１２．２に伝送してもよい。持続姿勢１３３２およびＰＣＦ１３３０は、規準マップ１３３と関連付けて第２のＸＲデバイス１２．２上に記憶されてもよい。マップ２が、規準マップ１３３に対して位置特定すると、持続姿勢１３３２およびＰＣＦ１３３０は、マップ２と関連付けて記憶されてもよい。
いくつかの実施形態では、持続姿勢入手器１３１０は、マップ２のための持続姿勢を入手してもよい。ＰＣＦ確認器１３１２は、持続姿勢入手器１３１０に接続されてもよい。ＰＣＦ確認器１３１２は、持続姿勢入手器１３１０によって読み出された持続姿勢に基づいて、ＰＣＦをＰＣＦ１３０６から読み出してもよい。ＰＣＦ確認器１３１２によって読み出されたＰＣＦは、ＰＣＦに基づいて、画像ディスプレイのために使用される、ＰＣＦの初期群を形成してもよい。
いくつかの実施形態では、アプリケーション１３０２は、付加的ＰＣＦが生成されることを要求し得る。例えば、ユーザが、以前にマッピングされていないエリアに移動する場合、アプリケーション１３０２は、ＰＣＦ追跡器１３０８をオンに切り替えてもよい。ＰＣＦ生成システム１３１４は、ＰＣＦ追跡器１３０８に接続され、マップ２が拡張し始めるにつれて、マップ２に基づいて、ＰＣＦの生成を開始してもよい。ＰＣＦ生成システム１３１４によって生成されたＰＣＦは、ＰＣＦベースの画像表示のために使用され得る、ＰＣＦの第２のグループを形成してもよい。
座標フレーム計算機１３１６は、ＰＣＦ確認器１３１２に接続されてもよい。ＰＣＦ確認器１３１２がＰＣＦを読み出した後、座標フレーム計算機１３１６は、頭部座標フレーム９６を呼び出し、第２のＸＲデバイス１２．２の頭部姿勢を決定してもよい。座標フレーム計算機１３１６はまた、持続姿勢計算機１３１８を呼び出してもよい。持続姿勢計算機１３１８は、フレーム埋込生成器３０８に直接または間接的に接続されてもよい。いくつかの実施形態では、画像フレームは、前のキーフレームからの閾値距離、例えば、３メートルが、進行された後、キーフレームと指定されてもよい。持続姿勢計算機１３１８は、複数の、例えば、３つのキーフレームに基づいて、持続姿勢を生成してもよい。いくつかの実施形態では、持続姿勢は、本質的に、複数のキーフレームの座標フレームの平均であってもよい。
追跡マップおよび持続姿勢変換器１３２０は、マップ２および持続姿勢計算機１３１８に接続されてもよい。追跡マップおよび持続姿勢変換器１３２０は、マップ２を持続姿勢に変換し、マップ２に対する原点における持続姿勢を決定してもよい。
持続姿勢およびＰＣＦ変換器１３２２は、追跡マップおよび持続姿勢変換器１３２０およびさらにＰＣＦ確認器１３１２およびＰＣＦ生成システム１３１４に接続されてもよい。持続姿勢およびＰＣＦ変換器１３２２は、持続姿勢（それに対して追跡マップが変換された）をＰＣＦ確認器１３１２およびＰＣＦ生成システム１３１４からのＰＣＦに変換し、持続姿勢に対するＰＣＦを決定してもよい。
ＰＣＦおよび画像データ変換器１３２４は、持続姿勢およびＰＣＦ変換器１３２２およびデータチャネル６２に接続されてもよい。ＰＣＦおよび画像データ変換器１３２４は、ＰＣＦを画像データ６８に変換する。レンダリングエンジン３０は、ＰＣＦおよび画像データ変換器１３２４に接続され、ＰＣＦに対する画像データ６８をユーザに表示してもよい。
ＰＣＦ統合ユニット１３００は、ＰＣＦ１３０６内でＰＣＦ生成システム１３１４を用いて生成される、付加的ＰＣＦを記憶してもよい。ＰＣＦ１３０６は、持続姿勢に対して記憶されてもよい。マップ発行器１３６は、マップ発行器１３６が、マップ２をサーバ２０に伝送し、マップ発行器１３６がまた、マップ２と関連付けられるＰＣＦおよび持続姿勢をサーバ２０に伝送するとき、ＰＣＦ１３０６およびＰＣＦ１３０６と関連付けられる持続姿勢を読み出し得る。サーバ２０のマップ記憶ルーチン１１８が、マップ２を記憶するとき、マップ記憶ルーチン１１８はまた、第２の視認デバイス１２．２によって生成された持続姿勢およびＰＣＦを記憶してもよい。マップマージアルゴリズム１２４は、それぞれ、規準マップ１２０と関連付けられ、持続姿勢１３３２およびＰＣＦ１３３０内に記憶される、マップ２の持続姿勢およびＰＣＦとともに、規準マップ１２０を作成してもよい。
第１のＸＲデバイス１２．１は、第２のＸＲデバイス１２．２のＰＣＦ統合ユニット１３００に類似する、ＰＣＦ統合ユニットを含んでもよい。マップ伝送機１２２が、規準マップ１２０を第１のＸＲデバイス１２．１に伝送するとき、マップ伝送機１２２は、規準マップ１２０と関連付けられ、第２のＸＲデバイス１２．２から生じる、持続姿勢１３３２およびＰＣＦ１３３０を伝送してもよい。第１のＸＲデバイス１２．１は、ＰＣＦおよび持続姿勢を第１のＸＲデバイス１２．１の記憶デバイス上のデータ記憶装置内に記憶してもよい。第１のＸＲデバイス１２．１は、次いで、ＰＣＦに対する画像表示のために、第２のＸＲデバイス１２．２から生じる持続姿勢およびＰＣＦを利用してもよい。加えて、または代替として、第１のＸＲデバイス１２．１は、上記に説明されるように、第２のＸＲデバイス１２．２に類似する様式において、ＰＣＦおよび持続姿勢を読み出し、生成し、利用し、アップロードし、ダウンロードしてもよい。
図示される実施例では、第１のＸＲデバイス１２．１は、ローカル追跡マップ（以降、「マップ１」と称される）を生成し、マップ記憶ルーチン１１８は、マップ１を第１のＸＲデバイス１２．１から受信する。マップ記憶ルーチン１１８は、次いで、マップ１をサーバ２０の記憶デバイス上に規準マップ１２０として記憶する。
第２のＸＲデバイス１２．２は、マップダウンロードシステム１２６と、アンカ識別システム１２８と、位置特定モジュール１３０と、規準マップ組込器１３２と、ローカルコンテンツ位置付けシステム１３４と、マップ発行器１３６とを含む。
使用時、マップ伝送機１２２は、規準マップ１２０を第２のＸＲデバイス１２．２に送信し、マップダウンロードシステム１２６は、規準マップ１２０を規準マップ１３３としてサーバ２０からダウンロードし、記憶する。
アンカ識別システム１２８は、世界表面決定ルーチン７８に接続される。アンカ識別システム１２８は、世界表面決定ルーチン７８によって検出されたオブジェクトに基づいて、アンカを識別する。アンカ識別システム１２８は、アンカを使用して、第２のマップ（マップ２）を生成する。サイクル１３８によって示されるように、アンカ識別システム１２８は、アンカを識別し続け、マップ２を更新し続ける。アンカの場所は、世界表面決定ルーチン７８によって提供されるデータに基づいて、３次元データとして記録される。世界表面決定ルーチン７８は、画像を実オブジェクト検出カメラ４４から、深度データを深度センサ１３５から受信し、表面の場所および深度センサ１３５からのその相対的距離を決定する。
位置特定モジュール１３０は、規準マップ１３３およびマップ２に接続される。位置特定モジュール１３０は、マップ２を規準マップ１３３に対して位置特定するように繰り返し試みる。規準マップ組込器１３２は、規準マップ１３３およびマップ２に接続される。位置特定モジュール１３０が、マップ２を規準マップ１３３に対して位置特定すると、規準マップ組込器１３２は、規準マップ１３３をマップ２のアンカの中に組み込む。マップ２は、次いで、規準マップ内に含まれる欠測データで更新される。
ローカルコンテンツ位置付けシステム１３４は、マップ２に接続される。ローカルコンテンツ位置付けシステム１３４は、例えば、ユーザが世界座標フレーム内の特定の場所においてローカルコンテンツを位置特定し得る、システムであってもよい。ローカルコンテンツ自体が、次いで、マップ２の１つのアンカに結び付けられる。ローカル／世界座標変換器１０４は、ローカルコンテンツ位置付けシステム１３４の設定に基づいて、ローカル座標フレームを世界座標フレームに変換する。レンダリングエンジン３０、ディスプレイシステム４２、およびデータチャネル６２の機能は、図２を参照して説明されている。
マップ発行器１３６は、マップ２をサーバ２０にアップロードする。サーバ２０のマップ記憶ルーチン１１８は、次いで、マップ２をサーバ２０の記憶媒体内に記憶する。
マップマージまたはスティッチングアルゴリズム１２４は、マップ２と規準マップ１２０をマージまたはスティッチングする。物理的世界の同一または隣接する領域に関連する、２つを上回るマップ、例えば、３つまたは４つのマップが、記憶されているとき、マップマージまたはスティッチングアルゴリズム１２４は、全てのマップを規準マップ１２０にマージまたはスティッチングし、新しい規準マップ１２０をレンダリングする。マップ伝送機１２２は、次いで、新しい規準マップ１２０を、新しい規準マップ１２０によって表されるエリア内のあらゆるデバイス１２．１および１２．２に伝送する。デバイス１２．１および１２．２が、その個別のマップを規準マップ１２０に対して位置特定すると、規準マップ１２０は、レベル上げされたマップとなる。
図１７は、いくつかの実施形態による、場面のマップのためのキーフレームを生成する実施例を図示する。図示される実施例では、第１のキーフレームＫＦ１は、部屋の左壁上のドアのために生成される。第２のキーフレームＫＦ２は、部屋の床、左壁、および右壁が衝合する、角内のエリアのために生成される。第３のキーフレームＫＦ３は、部屋の右壁上の窓のエリアのために生成される。第４のキーフレームＫＦ４は、壁の床上のラグの縁端におけるエリアのために生成される。第５のキーフレームＫＦ５は、ユーザに最も近いラグのエリアのために生成される。
図１８は、いくつかの実施形態による、図１７のマップのための持続姿勢を生成する実施例を図示する。いくつかの実施形態では、新しい持続姿勢が、デバイスが進行された閾値距離を測定すると、および／またはアプリケーションが新しい持続姿勢（ＰＰ）を要求すると、作成される。いくつかの実施形態では、閾値距離は、３メートル、５メートル、２０メートル、または任意の他の好適な距離であってもよい。より小さい閾値距離（例えば、１ｍ）を選択することは、より多数のＰＰが、より大きい閾値距離と比較して、作成および管理され得るため、算出負荷の増加をもたらし得る。より大きい閾値距離（例えば、４０ｍ）を選択することは、より少数のＰＰが作成され、より少ないＰＣＦが作成される結果をもたらし、ＰＣＦに結び付けられた仮想コンテンツが、ＰＣＦから比較的に大距離（例えば、３０ｍ）離れ、ＰＣＦから仮想コンテンツまでの距離の増加に伴って誤差が増加し得ることを意味するため、仮想コンテンツ設置誤差の増加をもたらし得る。
いくつかの実施形態では、ＰＰは、新しいセッションの開始時に作成されてもよい。本初期ＰＰは、ゼロと見なされ得、閾値距離に等しい半径を有する、円形の中心として可視化され得る。デバイスが、円形の周に到達し、いくつかの実施形態では、アプリケーションが、新しいＰＰを要求すると、新しいＰＰは、デバイスの現在の場所（閾値距離）に設置されてもよい。いくつかの実施形態では、新しいＰＰは、デバイスが、既存のＰＰをデバイスの新しい位置からの閾値距離内に見出すことが可能である場合、閾値距離に作成されないであろう。いくつかの実施形態では、新しいＰＰ（図１４におけるＰＰ１１５０）が、作成されると、デバイスは、最も近いキーフレームのうちの１つまたはそれを上回るものをＰＰに結び付ける。いくつかの実施形態では、キーフレームに対するＰＰの場所は、ＰＰが作成された時点でのデバイスの場所に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＰは、アプリケーションがＰＰを要求しない限り、デバイスが閾値距離を進行しても作成されないであろう。
いくつかの実施形態では、アプリケーションは、アプリケーションがユーザに表示するための仮想コンテンツを有するとき、ＰＣＦをデバイスから要求してもよい。アプリケーションからのＰＣＦ要求は、ＰＰ要求をトリガしてもよく、新しいＰＰは、デバイスが閾値距離を進行した後に作成されるであろう。図１８は、例えば、キーフレームと持続姿勢との間の相対的姿勢を算出することによって、最も近いキーフレーム（例えば、ＫＦ１、ＫＦ２、およびＫＦ３）を結び付けさせ得る、第１の持続姿勢ＰＰ１を図示する。図１８はまた、最も近いキーフレーム（例えば、ＫＦ４およびＫＦ５）を結び付けさせ得る、第２の持続姿勢ＰＰ２を図示する。
図１９は、いくつかの実施形態による、図１７のマップのためのＰＣＦを生成する実施例を図示する。図示される実施例では、ＰＣＦは、ＰＰ１と、ＰＰ２とを含んでもよい。上記に説明されるように、ＰＣＦは、ＰＣＦに対する画像データを表示するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、各ＰＣＦは、別の座標フレーム（例えば、世界座標フレーム）内の座標と、例えば、ＰＣＦを一意に識別する、ＰＣＦ記述子とを有してもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦ記述子は、ＰＣＦと関連付けられるフレーム内の特徴の特徴記述子に基づいて算出されてもよい。いくつかの実施形態では、ＰＣＦの種々のコンステレーションは、より少ないデータおよびより少ないデータの伝送を要求する、持続様式において、組み合わせられ、実世界を表してもよい。
図２０Ａ－２０Ｃは、持続座標フレームを確立および使用する実施例を図示する、概略図である。図２０Ａは、規準マップに対して位置特定されていない、個別のローカル追跡マップ４８０４Ａ、４８０４Ｂを伴う、２人のユーザ４８０２Ａ、４８０２Ｂを示す。個々のユーザに関する原点４８０６Ａ、４８０６Ｂは、その個別のエリア内の座標系（例えば、世界座標系）によって描写される。各追跡マップのこれらの原点は、原点が、追跡が開始されたときのその個別のデバイスの配向に依存するため、各ユーザにローカルであり得る。
ユーザデバイスのセンサが、環境を走査するにつれて、デバイスは、図１４に関連して上記に説明されるように、それらの画像が、そこから持続姿勢が作成され得る、キーフレームとして分類され得るように、持続オブジェクトを表す特徴を含有し得る、画像を捕捉してもよい。本実施例では、追跡マップ４８０２Ａは、持続姿勢（ＰＰ）４８０８Ａを含み、追跡マップ４８０２Ｂは、ＰＰ４８０８Ｂを含む。
また、図１４に関連して上記に説明されるように、ＰＰのうちのいくつかは、ユーザにそれをレンダリングするために仮想コンテンツの配向を決定するために使用される、ＰＣＦとして分類されてもよい。図２０Ｂは、個別のユーザ４８０２Ａ、４８０２Ｂによって装着されるＸＲデバイスが、ＰＰ４８０８Ａ、４８０８Ｂに基づいて、ローカルＰＣＦ４８１０Ａ、４８１０Ｂを作成し得ることを示す。図２０Ｃは、持続コンテンツ４８１２Ａ、４８１２Ｂ（例えば、仮想コンテンツ）が個別のＸＲデバイスによってＰＣＦ４８１０Ａ、４８１０Ｂに結び付けられ得ることを示す。
本実施例では、仮想コンテンツは、仮想コンテンツが表示されるべき方法にかかわらず、仮想コンテンツを生成するアプリケーションによって使用され得る、仮想コンテンツ座標フレームを有し得る。仮想コンテンツは、例えば、仮想コンテンツ座標フレームに対して特定の場所および角度における、メッシュの三角形等の表面として規定されてもよい。その仮想コンテンツをユーザにレンダリングするために、それらの表面の場所が、仮想コンテンツを知覚することになるユーザに対して決定されてもよい。
仮想コンテンツをＰＣＦに結び付けることは、ユーザに対する仮想コンテンツの場所を決定する際に関わる算出を簡略化し得る。ユーザに対する仮想コンテンツの場所は、一連の変換を適用することによって決定されてもよい。それらの変換のうちのいくつかは、変化し得、頻繁に更新されてもよい。それらの変換のその他は、安定し得、あまり頻繁にまたは全く更新されなくてもよい。それにもかかわらず、変換は、仮想コンテンツの場所が、ユーザに対して頻繁に更新され、現実的外観をレンダリングされた仮想コンテンツに提供し得るように、比較的に低算出負担を伴って適用され得る。
図２０Ａ－２０Ｃの実施例では、ユーザ１のデバイスは、変換ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１によってマップの原点を定義する、座標系に関連し得る、座標系を有する。ユーザ２のデバイスは、類似変換ｒｉｇ２＿Ｔ＿ｗ２を有する。これらの変換は、６度の変換として表され、デバイス座標系とマップ座標系を整合させるための平行移動および回転を規定し得る。いくつかの実施形態では、変換は、２つの別個の変換として表され得、一方は、平行移動を規定し、他方は、回転を規定する。故に、変換は、算出を簡略化する、または別様に利点を提供する形態で表され得ることを理解されたい。
追跡マップの原点と個別のユーザデバイスによって識別されるＰＣＦとの間の変換は、ｐｃｆ１＿Ｔ＿ｗ１およびｐｃｆ２＿Ｔ＿ｗ２として表される。本実施例では、ＰＣＦおよびＰＰは、同一変換がまたＰＰを特性評価するように、同じである。
ＰＣＦに対するユーザデバイスの場所は、したがって、ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１＝（ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１）＊（ｐｃｆ１＿Ｔ＿ｗ１）等のこれらの変換の連続適用によって算出されることができる。
図２０Ｃに示されるように、仮想コンテンツは、ｏｂｊ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１の変換を用いて、ＰＣＦに対して位置特定される。本変換は、ＰＣＦに対する物理的オブジェクトを説明する世界再構築システムからの情報を受信し得る、仮想コンテンツを生成するアプリケーションによって設定されてもよい。仮想コンテンツをユーザにレンダリングするために、ユーザのデバイスの座標系への変換が、算出され、これは、変換ｏｂｊ１＿ｔ＿ｗ１＝（ｏｂｊ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１）＊（ｐｃｆ１＿Ｔ＿ｗ１）を通して、仮想コンテンツ座標フレームを追跡マップの原点に関連させることによって算出され得る。その変換は、次いで、さらなる変換ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１を通して、ユーザのデバイスに関連され得る。
仮想コンテンツの場所は、仮想コンテンツを生成するアプリケーションからの出力に基づいて変化し得る。それが変化すると、ソース座標系から目的地座標系へのエンドツーエンド変換が、再算出され得る。加えて、ユーザの場所および／または頭部姿勢も、ユーザが移動するにつれて変化し得る。結果として、変換ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１が、変化し得るのと同様に、ユーザの場所または頭部姿勢に依存する、任意のエンドツーエンド変換も変化するであろう。
変換ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１は、ユーザの位置を物理的世界内の定常オブジェクトに対して追跡することに基づいて、ユーザの運動に伴って更新されてもよい。そのような追跡は、上記に説明されるように、画像のシーケンスを処理するヘッドホン追跡コンポーネント、またはシステムの他のコンポーネントによって実施されてもよい。そのような更新は、ＰＰ等の定常基準フレームに対するユーザの姿勢を決定することによって行われてもよい。
いくつかの実施形態では、ユーザデバイスの場所および配向は、最も近くの持続姿勢に対して決定されてもよい、または、本実施例では、ＰＰとしてのＰＣＦが、ＰＣＦとして使用される。そのような決定は、デバイス上のセンサを用いて捕捉された現在の画像内において、ＰＰを特性評価する、特徴点を識別することによって、行われてもよい。立体視画像分析等の画像処理技法を使用して、それらの特徴点に対するデバイスの場所が、決定されてもよい。本データから、本システムは、関係ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１＝（ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１）＊（ｐｃｆ１＿Ｔ＿ｗ１）に基づいて、ユーザの運動と関連付けられる変換の変化を計算し得る。
システムは、算出上効率的である順序において、変換を決定および適用してもよい。例えば、ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１をもたらす測定からｒｉｇ１＿Ｔ＿ｗ１を算出する必要性は、ユーザ姿勢を追跡することと、持続姿勢上に構築されるＰＰまたはＰＣＦに対する仮想コンテンツの場所を定義することとによって、回避され得る。このように、仮想コンテンツのソース座標系からユーザのデバイスの目的地座標系への変換は、表現（ｒｉｇ１＿Ｔ＿ｐｃｆ１）＊（ｏｂｊ１＿ｔ＿ｐｃｆ１）に従う測定された変換に基づいてもよく、第１の変換は、システムによって測定され、後者の変換は、レンダリングのための仮想コンテンツを規定するアプリケーションによって供給される。仮想コンテンツがマップの原点に対して位置付けられる、実施形態では、エンドツーエンド変換は、マップ座標とＰＣＦ座標との間のさらなる変換に基づいて、仮想オブジェクト座標系をＰＣＦ座標系に関連させ得る。仮想コンテンツが、それに対してユーザ位置が追跡されているものと異なるＰＰまたはＰＣＦに対して位置付けられる、実施形態では、２つの間の変換が、適用されてもよい。そのような変換は、固定されてもよく、例えば、両方が現れる、マップから決定されてもよい。
変換ベースのアプローチは、例えば、センサデータを処理し、追跡マップを構築する、コンポーネントを伴う、デバイス内に実装されてもよい。そのプロセスの一部として、それらのコンポーネントは、持続姿勢として使用され得る、特徴点を識別してもよく、これは、ひいては、ＰＣＦに変えられてもよい。それらのコンポーネントは、図１７－１９に関連して上記に説明されるように、マップのために生成される持続姿勢の数を限定し、持続姿勢間の好適な間隔を提供する一方、ユーザが、物理的環境内の場所にかかわらず、持続姿勢場所に十分に近接し、ユーザの姿勢を正確に算出することを可能にし得る。ユーザに最も近い持続姿勢が、ユーザ移動、追跡マップに対する精緻化、または他の原因の結果として、更新されるにつれて、ＰＰ（または使用されている場合、ＰＣＦ）の場所に依存する、ユーザに対する仮想コンテンツの場所を算出するために使用される、変換のいずれかが、少なくとも、ユーザがその持続姿勢から離れるように移動するまで、使用のために、更新および記憶されてもよい。なお、変換を算出および記憶することによって、仮想コンテンツの場所が更新される度の算出負担は、比較的に短待ち時間を伴って実施され得るほど比較的に低くなり得る。
図２０Ａ－２０Ｃは、追跡マップに対する位置付けを図示し、各デバイスがその独自の追跡マップを有する。しかしながら、変換は、任意のマップ座標系に対して生成されてもよい。ＸＲシステムのユーザセッションを横断したコンテンツの存続は、持続マップを使用することによって達成され得る。ユーザの共有体験はまた、それに対して複数のユーザデバイスが配向され得る、マップを使用することによって促進され得る。
下記により詳細に説明される、いくつかの実施形態では、仮想コンテンツの場所は、複数のデバイスのいずれかがマップを使用し得るようにフォーマットされる、規準マップにおける座標に関連して規定されてもよい。各デバイスは、追跡マップを維持し得、追跡マップに対するユーザの姿勢の変化を決定してもよい。本実施例では、追跡マップと規準マップとの間の変換は、「位置特定」のプロセスを通して決定されてもよく、これは、追跡マップ内の構造（１つまたはそれを上回る持続姿勢等）と規準マップの１つまたはそれを上回る構造（１つまたはそれを上回るＰＣＦ等）をマッチングさせることによって実施されてもよい。
下記にさらに説明されるものは、このように規準マップを作成および使用するための技法である。
深層キーフレーム
本明細書に説明されるような技法は、画像フレームの比較に依拠する。例えば、追跡マップに対するデバイスの位置を確立するために、新しい画像が、ユーザによって装着されるセンサを用いて捕捉されてもよく、ＸＲシステムは、追跡マップを作成するために使用された画像のセット内において、少なくとも所定の量の着目点を新しい画像と共有する、画像を検索してもよい。画像フレームの比較を伴う、別のシナリオの実施例として、追跡マップが、最初に、規準マップ内のＰＣＦと関連付けられる画像フレームに類似する、追跡マップ内の持続姿勢と関連付けられる画像フレームを見出すことによって、規準マップに対して位置特定され得る。代替として、２つの規準マップ間の変換が、最初に、２つのマップ内の類似画像フレームを見出すことによって、算出されてもよい。
深層キーフレームは、類似画像フレームを識別するために要求される処理の量を低減させるための方法を提供する。例えば、いくつかの実施形態では、比較は、新しい２Ｄ画像内の画像特徴（例えば、「２Ｄ特徴」）とマップ内の３Ｄ特徴との間で行われ得る。そのような比較は、３Ｄ画像を２Ｄ平面の中に投影すること等によって、任意の好適な方法において行われ得る。単語の袋（ＢｏＷ）等の従来の方法は、マップ内の全ての２Ｄ特徴を含む、データベース内の新しい画像の２Ｄ特徴を検索し、これは、特に、マップが大エリアを表すとき、有意な算出リソースを要求し得る。従来の方法は、次いで、２Ｄ特徴のうちの少なくとも１つを新しい画像と共有する、画像を位置特定し、これは、マップ内の有意義な３Ｄ特徴を位置特定するために有用ではない、画像を含み得る。従来の方法は、次いで、新しい画像内の２Ｄ特徴に対して有意義ではない、３Ｄ特徴を位置特定する。
本発明者らは、より少ないメモリリソース（例えば、ＢｏＷによって使用されるメモリリソースの４分の１）、より高い効率（例えば、キーフレーム毎に２．５ｍｓの処理時間、５００枚のキーフレームに対する比較のために１００μｓ）、およびより高い正確度（例えば、１，０２４次元モデルのためにＢｏＷより２０％良好な読出再生、２５６次元モデルのためにＢｏＷより５％良好な読出再生）を使用した、マップ内の画像を読み出すための技法を認識および理解している。
算出を低減させるために、画像フレームと他の画像フレームを比較するために使用され得る、記述子が、画像フレームのために算出されてもよい。記述子は、画像フレームおよび特徴点の代わりに、またはそれに加え、記憶されてもよい。持続姿勢および／またはＰＣＦが画像フレームから生成され得る、マップでは、そこから各持続姿勢またはＰＣＦが生成された画像フレームまたは複数のフレームの記述子が、持続姿勢および／またはＰＣＦの一部として記憶されてもよい。
いくつかの実施形態では、記述子は、画像フレーム内の特徴点の関数として算出されてもよい。いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークが、画像を表すための一意のフレーム記述子を算出するように構成される。画像は、ユーザによって装着されるデバイスの視野内の３Ｄ環境の十分な詳細が画像内で捕捉されるように、１メガバイトより高い分解能を有し得る。フレーム記述子は、数字の列、例えば、１２８バイト～５１２バイトの範囲内またはその間の任意の数等、はるかに小さくあり得る。
いくつかの実施形態では、ニューラルネットワークは、算出されたフレーム記述子が画像間の類似性を示すように訓練される。マップ内の画像は、マップを生成するために使用される画像を備えるデータベース内において、新しい画像のためのフレーム記述子に対して所定の距離内のフレーム記述子を有し得る、最も近くの画像を識別することによって位置特定され得る。いくつかの実施形態では、画像間の距離は、２つの画像のフレーム記述子間の差異によって表されてもよい。
図２１は、いくつかの実施形態による、個々の画像のための記述子を生成するためのシステムを図示する、ブロック図である。図示される実施例では、フレーム埋込生成器３０８が、示される。フレーム埋込生成器３０８は、いくつかの実施形態では、サーバ２０と併用されてもよいが、代替として、または加えて、全体または部分的に、ＸＲデバイス１２．１および１２．２、または他の画像との比較のための画像を処理する任意の他のデバイスのうちの１つ内で実行されてもよい。
いくつかの実施形態では、フレーム埋込生成器は、低減されたサイズにもかかわらず、それでもなお、画像内のコンテンツを示す、初期サイズ（例えば、７６，８００バイト）から最終サイズ（例えば、２５６バイト）に低減された画像のデータ表現を生成するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、フレーム埋込生成器は、他の方法において使用されるキーフレームまたはフレームであり得る、画像のためのデータ表現を生成するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、フレーム埋込生成器３０８は、特定の場所および配向における画像を一意の数字の列（例えば、２５６バイト）に変換するように構成されてもよい。図示される実施例では、ＸＲデバイスによって撮影される画像３２０は、画像３２０内の着目点３２２を検出するために特徴抽出器３２４によって処理されてもよい。着目点は、特徴１１２０（図１４）に関して上記に説明されるように、または本明細書に別様に説明されるように、識別された特徴点から導出される場合とそうではない場合がある。いくつかの実施形態では、着目点は、深層疎特徴方法を使用して生成され得る、記述子１１３０（図１４）に関して上記に説明されるように、記述子によって表されてもよい。いくつかの実施形態では、各着目点３２２は、数字の列（例えば、３２バイト）によって表されてもよい。例えば、ｎ個の特徴（例えば、１００）が存在してもよく、各特徴は、３２バイトの列によって表される。
いくつかの実施形態では、フレーム埋込生成器３０８は、ニューラルネットワーク３２６を含んでもよい。ニューラルネットワーク３２６は、多層パーセプトロンユニット３１２と、最大（ｍａｘ）プールユニット３１４とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、多層パーセプトロン（ＭＬＰ）ユニット３１２は、多層パーセプトロンを備えてもよく、これは、訓練されてもよい。いくつかの実施形態では、着目点３２２（例えば、着目点のための記述子）は、多層パーセプトロン３１２によって低減され得、記述子の加重された組み合わせ３１０として出力され得る。例えば、ＭＬＰは、ｎ個の特徴を、ｎ個の特徴未満である、ｍ個の特徴に低減させ得る。
いくつかの実施形態では、ＭＬＰユニット３１２は、行列乗算を実施するように構成されてもよい。多層パーセプトロンユニット３１２は、画像３２０の複数の着目点３２２を受信し、各着目点を個別の数字の列（例えば、２５６）に変換する。例えば、１００個の特徴が存在してもよく、各特徴は、２５６の数字の列によって表され得る。行列は、本実施例では、１００の水平行および２５６の垂直列を有するように作成されてもよい。各行は、一部は、より小さく、一部は、より大きい、大きさが変動する、一連の２５６の数を有してもよい。いくつかの実施形態では、ＭＬＰの出力は、ｎ×２５６の行列であってもよく、ｎは、画像から抽出された特徴の数を表す。いくつかの実施形態では、ＭＬＰの出力は、ｍ×２５６行列であってもよく、ｍは、ｎから低減された着目点の数である。
いくつかの実施形態では、ＭＬＰ３１２は、その間にＭＬＰのためのモデルパラメータが決定される、訓練相と、使用相とを有してもよい。いくつかの実施形態では、ＭＬＰは、図２５に図示されるように、訓練されてもよい。入力訓練データは、３つのセット内にデータを備えてもよく、３つのセットは、１）クエリ画像と、２）正のサンプルと、３）負のサンプルとを備える。クエリ画像は、基準画像と見なされ得る。
いくつかの実施形態では、正のサンプルは、クエリ画像に類似する、画像を備えてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、類似するとは、同一オブジェクトをクエリおよび正のサンプル画像の両方内に有することであるが、異なる角度から視認され得る。いくつかの実施形態では、類似するとは、同一オブジェクトをクエリおよび正のサンプル画像の両方内に有することであるが、他の画像に対して（例えば、左、右、上、下に）偏移されるオブジェクトを有し得る。
いくつかの実施形態では、負のサンプルは、クエリ画像と類似しない、画像を備えてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、類似しない画像は、クエリ画像内で顕著な任意のオブジェクトを含有し得ない、またはクエリ画像内で顕著なオブジェクトの小部分のみ（例えば、＜１０％、１％）を含有し得る。類似画像は、対照的に、例えば、クエリ画像内でオブジェクトの大部分（例えば、＞５０％、または＞７５％）を有し得る。
いくつかの実施形態では、着目点は、入力訓練データ内の画像から抽出されてもよく、特徴記述子に変換されてもよい。これらの記述子は、図２５に示されるように、訓練画像のためと、図２１のフレーム埋込生成器３０８の動作時に抽出された特徴のためとの両方のために算出されてもよい。いくつかの実施形態では、深層疎特徴（ＤＳＦ）プロセスが、米国特許出願第１６／１９０，９４８号に説明されるように、記述子（例えば、ＤＳＦ記述子）を生成するために使用されてもよい。いくつかの実施形態では、ＤＳＦ記述子は、ｎ×３２寸法である。記述子は、次いで、モデル／ＭＬＰを通して通過され、２５６バイト出力を作成してもよい。いくつかの実施形態では、モデル／ＭＬＰは、いったんモデルパラメータが訓練を通して設定されると、結果として生じる訓練されたＭＬＰがＭＬＰ３１２として使用され得るように、ＭＬＰ３１２と同一構造を有してもよい。
いくつかの実施形態では、特徴記述子（例えば、ＭＬＰモデルから出力された２５６バイト）は、次いで、トリプレットマージン損失モジュール（ＭＬＰニューラルネットワークの訓練相の間にのみ使用され、使用相の間には使用され得ない）に送信されてもよい。いくつかの実施形態では、トリプレットマージン損失モジュールは、クエリ画像から出力された２５６バイトと正のサンプルから出力された２５６バイトとの間の差異を低減させ、クエリ画像から出力された２５６バイトと負のサンプルから出力された２５６バイトとの間の差異を増加させるように、モデルのためのパラメータを選択するように構成されてもよい。いくつかの実施形態では、訓練相は、複数のトリプレット入力画像を学習プロセスの中にフィードし、モデルパラメータを決定することを含んでもよい。本訓練プロセスは、例えば、正の画像に関する差異が最小限にされ、負の画像に関する差異が最大限にされるまで、または他の好適な終了基準に到達するまで、継続し得る。
図２１に戻って参照すると、フレーム埋込生成器３０８は、ここでは、最大（ｍａｘ）プールユニット３１４として図示される、プーリング層を含んでもよい。最大プールユニット３１４は、各列を分析し、個別の列内の最大数を決定してもよい。最大プールユニット３１４は、ＭＬＰ３１２の出力行列の数の各列の最大値を、例えば、２５６の数のグローバル特徴列３１６に組み合わせてもよい。ＸＲシステム内で処理された画像は、望ましくは、潜在的に数百万ピクセルを伴う、高分解能フレームを有し得ることを理解されたい。グローバル特徴列３１６は、比較的に少ないメモリを占有し、画像（例えば、１メガバイトより高い分解能を伴う）と比較して、容易に検索可能である、比較的に小数である。したがって、カメラからの各オリジナルフレームを分析せずに、画像を検索することが可能であって、また、完全フレームの代わりに、２５６バイトを記憶するようにより安価である。
図２２は、いくつかの実施形態による、画像記述子を算出する方法２２００を図示する、フローチャートである。方法２２００は、ユーザによって装着されるＸＲデバイスによって捕捉された複数の画像を受信すること（行為２２０２）から開始してもよい。いくつかの実施形態では、方法２２００は、１つまたはそれを上回るキーフレームを複数の画像から決定すること（行為２２０４）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、行為２２０４は、スキップされてもよい、および／または代わりに、ステップ２２１０後に生じてもよい。
方法２２００は、人工ニューラルネットワークを用いて、複数の画像内の１つまたはそれを上回る着目点を識別すること（行為２２０６）と、人工ニューラルネットワークを用いて、個々の着目点のための特徴記述子を算出すること（行為２２０８）とを含んでもよい。本方法は、画像毎に、少なくとも部分的に、人工ニューラルネットワークを用いて、画像内の識別された着目点のための算出された特徴記述子に基づいて、画像を表すためのフレーム記述子を算出すること（行為２２１０）を含んでもよい。
図２３は、いくつかの実施形態による、画像記述子を使用した位置特定の方法２３００を図示する、フローチャートである。本実施例では、ＸＲデバイスの現在の場所を描写する、新しい画像フレームが、マップ内の点（上記に説明されるように、持続姿勢またはＰＣＦ等）に関連して記憶された画像フレームと比較されてもよい。方法２３００は、ユーザによって装着されるＸＲデバイスによって捕捉された新しい画像を受信すること（行為２３０２）から開始してもよい。方法２３００は、１つまたはそれを上回るマップを生成するために使用されるキーフレームを備える、データベース内の１つまたはそれを上回る最も近くのキーフレームを識別すること（行為２３０４）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、最も近くのキーフレームは、大まかな空間情報および／または以前に決定された空間情報に基づいて識別されてもよい。例えば、大まかな空間情報は、ＸＲデバイスがマップの５０ｍ×５０ｍエリアによって表される地理的領域内に存在することを示し得る。画像マッチングは、そのエリア内の点のみに関して実施されてもよい。別の実施例として、追跡に基づいて、ＸＲシステムは、ＸＲデバイスが、マップ内の第１の持続姿勢に以前に近接しており、マップ内の第２の持続姿勢の方向に移動していたことを把握してもよい。その第２の持続姿勢は、最も近くの持続姿勢と見なされ得、それとともに記憶されたキーフレームは、最も近くのキーフレームと見なされ得る。代替として、または加えて、ＧＰＳデータまたはＷｉＦｉフィンガプリント等の他のメタデータも、最も近くのキーフレームまたは最も近くのキーフレームのセットを選択するために使用されてもよい。
最も近くのキーフレームが選択される方法にかかわらず、フレーム記述子が、新しい画像が近隣の持続姿勢と関連付けられるものとして選択されたフレームのいずれかにマッチングするかどうかを決定するために使用されてもよい。決定は、新しい画像のフレーム記述子と任意の他の好適な方法において選択されたデータベース内の最近キーフレームまたはキーフレームのサブセットのフレーム記述子を比較し、新しい画像のフレーム記述子の所定の距離内のフレーム記述子を伴うキーフレームを選択することによって行われてもよい。いくつかの実施形態では、２つのフレーム記述子間の距離は、２つのフレーム記述子を表し得る、２つの数字の列間の差異を取得することによって算出されてもよい。列が複数の量の列として処理される、実施形態では、差異は、ベクトル差異として算出されてもよい。
いったんマッチング画像フレームが、識別されると、その画像フレームに対するＸＲデバイスの配向が、決定され得る。方法２３００は、識別された最も近くのキーフレームに対応する、マップ内の３Ｄ特徴に対して特徴マッチングを実施すること（行為２３０６）と、特徴マッチング結果に基づいて、ユーザによって装着されるデバイスの姿勢を算出すること（行為２３０８）とを含んでもよい。このように、２つの画像内の特徴点の算出上集約的であるマッチングは、新しい画像のための可能性が高いマッチングであるとすでに決定されているわずか１つの画像に関して実施されてもよい。
図２４は、いくつかの実施形態による、ニューラルネットワークを訓練する方法２４００を図示する、フローチャートである。方法２４００は、複数の画像セットを備える、データセットを生成すること（行為２４０２）から開始してもよい。複数の画像セットはそれぞれ、クエリ画像と、正のサンプル画像と、負のサンプル画像とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、複数の画像セットは、例えば、ニューラルネットワークに形状等の基本情報を教示するように構成される、合成記録対を含んでもよい。いくつかの実施形態では、複数の画像セットは、物理的世界から記録され得る、実記録対を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、正対応は、２つの画像間の基本行列を適合させることによって算出されてもよい。いくつかの実施形態では、疎重複が、画像の両方内で見られる着目点の和集合上の交点（ＩｏＵ）として算出されてもよい。いくつかの実施形態では、正のサンプルは、クエリ画像内で同一である、正対応としての役割を果たす、少なくとも２０個の着目点を含んでもよい。負のサンプルは、１０未満の正対応点を含んでもよい。負のサンプルは、クエリ画像の解析点と重複する、半分未満の疎点を有してもよい。
方法２４００は、画像セット毎に、クエリ画像と正のサンプル画像および負のサンプル画像を比較することによって、損失を算出すること（行為２４０４）を含んでもよい。方法２４００は、クエリ画像のために人工ニューラルネットワークによって生成されたフレーム記述子と正のサンプル画像のためのフレーム記述子との間の距離が、クエリ画像のためのフレーム記述子と負のサンプル画像のためのフレーム記述子との間の距離未満であるように、算出された損失に基づいて、人工ニューラルネットワークを修正すること（行為２４０６）を含んでもよい。
個々の画像のためのグローバル記述子を生成するように構成される、方法および装置が、上記に説明されるが、方法および装置は、個々のマップのための記述子を生成するように構成されてもよいことを理解されたい。例えば、マップは、複数のキーフレームを含んでもよく、それぞれ、上記に説明されるように、フレーム記述子を有してもよい。最大プールユニットは、マップのキーフレームのフレーム記述子を分析し、フレーム記述子をマップのための一意のマップ記述子の中に組み合わせてもよい。
さらに、他のアーキテクチャも、上記に説明されるように、処理のために使用されてもよいことを理解されたい。例えば、別個のニューラルネットワークは、ＤＳＦ記述子およびフレーム記述子を生成するために説明される。そのようなアプローチは、算出上効率的である。しかしながら、いくつかの実施形態では、フレーム記述子は、最初にＤＳＦ記述子を生成せずに、選択された特徴点から生成されてもよい。
マップのランク付けおよびマージ
本明細書に説明されるものは、複数の環境マップをＸリアリティ（ＸＲ）システム内でランク付けおよびマージまたはスティッチングするための方法および装置である。マップマージまたはスティッチングは、物理的世界の重複部分を表すマップが、より大きいエリアを表すように組み合わせられることを可能にし得る。マップをランク付けすることは、類似性に基づいてマップをマップのセットから選択するステップを伴う、マップマージまたはスティッチングを含む、本明細書に説明されるような技法を効率的に実施することを可能にし得る。いくつかの実施形態では、例えば、いくつかのＸＲデバイスのいずれかによってアクセスされ得る方法でフォーマットされる、規準マップのセットが、システムによって維持されてもよい。これらの規準マップは、それらのデバイスからの選択された追跡マップと他の追跡マップまたは以前に記憶された規準マップをマージまたはスティッチングすることによって形成されてもよい。規準マップは、例えば、１つまたはそれを上回る規準マップを選択し、新しい追跡マップとマージまたはスティッチングする、および／またはセットから１つまたはそれを上回る規準マップを選択し、デバイス内で使用する際に使用するために、ランク付けされてもよい。
現実的ＸＲ体験をユーザに提供するために、ＸＲシステムは、実オブジェクトに関連して仮想オブジェクトの場所を正しく相関させるために、ユーザの物理的周囲を把握しなければならない。ユーザの物理的周囲についての情報は、ユーザの場所に関する環境マップから取得されてもよい。
本発明者らは、ＸＲシステムが、複数のユーザによって収集された実／物理的世界の環境マップの効率的共有を有効にすることによって、それらのユーザが同一または異なる時間に世界内に存在するかどうかにかかわらず、実および／または仮想コンテンツを備える、同一世界を共有する複数のユーザに、向上されたＸＲ体験を提供し得ることを認識し、その真価を認めた。しかしながら、そのようなシステムを提供する際、有意な課題が存在する。そのようなシステムは、複数のユーザによって生成された複数のマップを記憶し得、および／またはシステムは、異なる時間に生成された複数のマップを記憶し得る。例えば、上記に説明されるように、位置特定等の以前に生成されたマップを用いて実施され得る動作に関して、実質的処理が、同一世界（例えば、同一実世界場所）の関連環境マップをＸＲシステム内で収集された全ての環境マップから識別するために要求され得る。いくつかの実施形態では、デバイスが、例えば、位置特定のためにアクセスし得る、少数の環境マップのみが存在し得る。いくつかの実施形態では、デバイスがアクセスし得る、多数の環境マップが存在し得る。本発明者らは、環境マップの関連性を、例えば、図２８における全ての規準マップ１２０の母集団等のあらゆる可能性として考えられる環境マップから迅速かつ正確にランク付けする技法を認識し、その真価を認めた。高ランク付けマップは、次いで、仮想オブジェクトをユーザディスプレイ上にユーザの周囲の物理的世界と現実的に相互作用するようにレンダリングする、またはそのユーザによって収集されたマップデータと記憶されたマップをマージまたはスティッチングし、より大きいまたはより正確なマップを作成するため等、さらなる処理のために、選択されてもよい。
いくつかの実施形態では、物理的世界内のある場所におけるユーザのためのタスクに関連する、記憶されたマップが、複数の基準に基づいて、記憶されたマップをフィルタリングすることによって識別されてもよい。それらの基準は、その場所におけるユーザのウェアラブルデバイスによって生成された追跡マップと、データベース内に記憶される候補環境マップの比較を示してもよい。比較は、マップを生成するデバイスによって検出されたＷｉ－Ｆｉフィンガプリント等のマップと関連付けられる、メタデータ、および／またはマップを形成する間、それに対してデバイスが接続されるＢＳＳＩＤのセットに基づいて実施されてもよい。比較はまた、マップの圧縮または解凍されたコンテンツに基づいて実施されてもよい。圧縮された表現に基づく比較は、例えば、マップコンテンツから算出されたベクトルの比較によって実施されてもよい。解凍されたマップに基づく比較は、例えば、追跡マップを記憶されたマップ内で位置特定する、またはその逆によって実施されてもよい。複数の比較が、考慮のために、候補マップの数を低減させるために必要とされる算出時間に基づく順序に実施されてもよく、より少ない算出を伴う比較は、より多くの算出を要求する他の比較より先に実施される。
図２６は、いくつかの実施形態による、１つまたはそれを上回る環境マップをランク付けおよびマージまたはスティッチングするように構成される、ＡＲシステム８００を描写する。ＡＲシステムは、ＡＲデバイスのパス可能世界モデル８０２を含んでもよい。パス可能世界モデル８０２を取り込むための情報は、ＡＲデバイス上のセンサから生じてもよく、これは、プロセッサ８０４（例えば、図４におけるローカルデータ処理モジュール５７０）内に記憶される、センサデータをマップに変換するための処理のいくつかまたは全てを実施し得る、コンピュータ実行可能命令を含んでもよい。そのようなマップは、ＡＲデバイスが領域内で動作する際にセンサデータが収集されるにつれて構築され得るような追跡マップであってもよい。その追跡マップとともに、エリア属性が、追跡マップが表すエリアを示すように供給されてもよい。これらのエリア属性は、緯度および経度として提示される座標または場所を表すためにＡＲシステムによって使用されるＩＤ等のジオロケーション識別子であってもよい。代替として、または加えて、エリア属性は、そのエリアに関して一意である高尤度を有する、測定された特性であってもよい。エリア属性は、例えば、エリア内で検出された無線ネットワークのパラメータから導出されてもよい。いくつかの実施形態では、エリア属性は、ＡＲシステムが近隣にある、および／または接続される、アクセスポイントの一意のアドレスと関連付けられてもよい。例えば、エリア属性は、５Ｇ基地局／ルータ、Ｗｉ－Ｆｉルータ、および同等物のＭＡＣアドレスまたは基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）と関連付けられてもよい。
図２６の実施例では、追跡マップは、環境の他のマップとマージまたはスティッチングされてもよい。マップランク付け部分８０６は、追跡マップをデバイスＰＷ８０２から受信し、マップデータベース８０８と通信し、マップデータベース８０８からの環境マップを選択およびランク付けする。より高いランク付けされる選択されたマップは、マップマージまたはスティッチング部分８１０に送信される。
マップマージまたはスティッチング部分８１０は、マージまたはスティッチング処理をマップランク付け部分８０６から送信されるマップ上で実施してもよい。マージ処理は、追跡マップとランク付けされたマップのいくつかまたは全てをマージまたはスティッチングし、新しいマージまたはスティッチングされたマップをパス可能世界モデル８１２に伝送するステップを伴ってもよい。マップマージまたはスティッチング部分は、物理的世界の重複部分を描写するマップを識別することによって、マップをマージまたはスティッチングしてもよい。それらの重複部分は、両方のマップ内の情報が最終マップの中に集約され得るように整合されてもよい。規準マップは、他の規準マップおよび／または追跡マップとマージまたはスティッチングされてもよい。
集約は、１つのマップを別のマップからの情報で拡張するステップを伴ってもよい。代替として、または加えて、集約は、別のマップ内の情報に基づいて、１つのマップ内の物理的世界の表現を調節するステップを伴ってもよい。後者のマップは、例えば、マップが後者の情報に基づいて更新され得るように、特徴点を生じさせるオブジェクトが移動したことを表し得る。代替として、２つのマップは、異なる特徴点を伴う、同一領域を特性評価し得、集約は、特徴点のセットを２つのマップから選択し、その領域をより良好に表すステップを伴ってもよい。マージまたはスティッチングするプロセスにおいて生じる、具体的処理にかかわらず、いくつかの実施形態では、マージまたはスティッチングされる全てのマップからのＰＣＦが、コンテンツをそれらに対して位置付けるアプリケーションがそのように行い続け得るように、留保されてもよい。いくつかの実施形態では、マップのマージまたはスティッチングは、冗長持続姿勢をもたらし得、持続姿勢のうちのいくつかは、削除されてもよい。ＰＣＦが、削除されるべき持続姿勢と関連付けられるとき、マップをマージまたはスティッチングするステップは、ＰＣＦがマージまたはスティッチング後にマップ内に残る持続姿勢と関連付けられるように修正するステップを伴ってもよい。
いくつかの実施形態では、マップが、拡張および／または更新されるにつれて、それらは、精緻化されてもよい。精緻化は、物理的世界内の同一オブジェクトを表す可能性が高い、特徴点間の内部不一致を低減させるための算出を伴ってもよい。不一致は、物理的世界内の同一オブジェクトを表す特徴点を供給する、キーフレームと関連付けられる姿勢内の不正確性から生じ得る。そのような不一致は、例えば、追跡マップに対する姿勢を算出するＸＲデバイスから生じ得、これは、ひいては、姿勢推定内の誤差が、蓄積し、「ドリフト」を姿勢正確度内に経時的に作成するように、姿勢を推定することに基づいて構築される。バンドル調整または他の動作を実施し、複数のキーフレームからの特徴点の不一致を低減させることによって、マップは、精緻化されてもよい。
精緻化に応じて、マップの原点に対する持続点の場所は、変化し得る。故に、持続姿勢またはＰＣＦ等のその持続点と関連付けられる変換も、変化し得る。いくつかの実施形態では、ＸＲシステムは、マップ精緻化（マージまたはスティッチング動作の一部として、または他の理由から実施されるかどうかにかかわらず）に関連して、変化した任意の持続点と関連付けられる変換を再算出してもよい。これらの変換は、変換の任意の使用が持続点の更新された場所に基づき得るように、変換を算出するコンポーネントから変換を使用するコンポーネントにプッシュ配信され得る。
パス可能世界モデル８１２は、クラウドモデルであってもよく、これは、複数のＡＲデバイスによって共有されてもよい。パス可能世界モデル８１２は、環境マップをマップデータベース８０８内に記憶する、または別様にそれへのアクセスを有してもよい。いくつかの実施形態では、以前に算出された環境マップが、更新されると、そのマップの以前のバージョンは、古くなったマップをデータベースから除去するように、削除されてもよい。いくつかの実施形態では、以前に算出された環境マップが、更新されると、そのマップの以前のバージョンは、アーカイブされ、環境の以前のバージョンの読出／閲覧を有効にし得る。いくつかの実施形態では、許可が、ある読取／書込アクセスを有するＡＲシステムのみが、マップの以前のバージョンの削除／アーカイブをトリガし得るように設定されてもよい。
１つまたはそれを上回るＡＲデバイス／システムによって供給される追跡マップから作成されたこれらの環境マップは、ＡＲシステム内のＡＲデバイスによってアクセスされてもよい。マップランク付け部分８０６はまた、環境マップをＡＲデバイスに供給する際に使用されてもよい。ＡＲデバイスは、その現在の場所に関する環境マップを要求するメッセージを送信してもよく、マップランク付け部分８０６は、要求側デバイスに関連する環境マップを選択およびランク付けするために使用されてもよい。
いくつかの実施形態では、ＡＲシステム８００は、マージまたはスティッチングされたマップをクラウドＰＷ８１２から受信するように構成される、ダウンサンプリング部分８１４を含んでもよい。クラウドＰＷ８１２から受信され、マージまたはスティッチングされたマップは、クラウドのための記憶フォーマットであってもよく、これは、平方メートルあたり多数のＰＣＦまたはＰＣＦと関連付けられる複数の画像フレームまたは大セットの特徴点等の高分解能情報を含んでもよい。ダウンサンプリング部分８１４は、クラウドフォーマットマップをＡＲデバイス上への記憶のために好適なフォーマットにダウンサンプリングするように構成されてもよい。デバイスフォーマットマップは、より少ないＰＣＦまたはＰＣＦ毎に記憶されたより少ないデータ等のより少ないデータを有し、ＡＲデバイスの限定されたローカル演算能力および記憶空間に対応し得る。
図２７は、遠隔記憶媒体、例えば、クラウド内に記憶され得る、複数の規準マップ１２０を図示する、簡略化されたブロック図である。各規準マップ１２０は、惑星である地球上のいずれかの場所等、物理的空間内の規準マップの場所を示す、複数の規準マップ識別子を含んでもよい。これらの規準マップ識別子は、以下の識別子、すなわち、経度および緯度の範囲によって表される、エリア識別子と、フレーム記述子（例えば、図２１におけるグローバル特徴列３１６）と、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリントと、特徴記述子（例えば、図２１における特徴記述子３１０）と、マップに寄与した１つまたはそれを上回るデバイスを示す、デバイス識別とのうちの１つまたはそれを上回るものを含んでもよい。
図示される実施例では、規準マップ１２０は、地球の表面上に存在し得るため、２次元パターンで地理的に配置される。規準マップ１２０は、重複経度および緯度を有する、任意の規準マップが、新しい規準マップの中にマージまたはスティッチングされ得るため、対応する経度および緯度によって、一意に識別可能であり得る。
図２８は、いくつかの実施形態による、新しい追跡マップを１つまたはそれを上回る規準マップに対して位置特定するために使用され得る、規準マップを選択する方法を図示する、概略図である。本方法は、実施例として、パス可能世界（例えば、パス可能世界モジュール５３８）内のデータベース内に記憶され得る、規準マップ１２０の母集合にアクセスすること（行為１２０）から開始してもよい。規準マップの母集合は、全ての以前に訪問した場所からの規準マップを含んでもよい。ＸＲシステムは、全ての規準マップの母集合を小サブセットまたは単一マップのみにフィルタリングしてもよい。いくつかの実施形態では、帯域幅制限に起因して、全ての規準マップを視認デバイスに送信することは不可能であり得ることを理解されたい。デバイスに送信するために、追跡マップにマッチングするための可能性が高い候補として選択されたサブセットを選択することは、マップの遠隔データベースにアクセスすることと関連付けられる帯域幅および待ち時間を低減させ得る。
本方法は、所定のサイズおよび形状を伴うエリアに基づいて、規準マップの母集合をフィルタリングすること（行為３００）を含んでもよい。図２７に図示される実施例では、各正方形は、エリアを表し得る。各正方形は、５０ｍ×５０ｍを網羅し得る。各正方形は、６つの近傍のエリアを有し得る。いくつかの実施形態では、行為３００は、少なくとも１つのマップがその経度および緯度に存在する限り、ＸＲデバイスから受信された位置識別子のその経度および緯度を含む、経度および緯度を網羅する、少なくとも１つのマッチング規準マップ１２０を選択してもよい。いくつかの実施形態では、行為３００は、マッチング規準マップに隣接する、経度および緯度を網羅する、少なくとも１つの近傍の規準マップを選択してもよい。いくつかの実施形態では、行為３００は、複数のマッチング規準マップと、複数の近傍の規準マップとを選択してもよい。行為３００は、例えば、規準マップの数を約１０分の１、例えば、数千から数百に低減させ、第１のフィルタリングされた選択を形成してもよい。代替として、または加えて、緯度および経度以外の基準が、近傍のマップを識別するために使用されてもよい。ＸＲデバイスは、例えば、同一セッションの一部として、セット内の規準マップを用いて以前に位置特定されていてもよい。クラウドサービスは、以前に位置特定されたマップを含む、ＸＲデバイスについての情報を留保してもよい。本実施例では、行為３００において選択されたマップは、それに対してＸＲデバイスが位置特定されたマップに隣接する、エリアを網羅するものを含んでもよい。
本方法は、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリントに基づいて、規準マップの第１のフィルタリングされた選択をフィルタリングすること（行為３０２）を含んでもよい。行為３０２は、ＸＲデバイスからの位置識別子の一部として受信されたＷｉ－Ｆｉフィンガプリントに基づいて、緯度および経度を決定してもよい。行為３０２は、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリントからの緯度および経度と規準マップ１２０の緯度および経度を比較し、第２のフィルタリングされた選択を形成する、１つまたはそれを上回る規準マップを決定してもよい。行為３０２は、規準マップの数を約１０分の１、例えば、第２の選択を形成する、数百から数十個の規準マップ（例えば、５０）に低減させてもよい。例えば、第１のフィルタリングされた選択は、１３０個の規準マップを含み得、第２のフィルタリングされた選択は、１３０個の規準マップのうちの５０個を含み得、１３０個の規準マップのうちの残りの８０個を含み得ない。
本方法は、キーフレームに基づいて、規準マップの第２のフィルタリングされた選択をフィルタリングすること（行為３０４）を含んでもよい。行為３０４は、ＸＲデバイスによって捕捉された画像を表すデータと規準マップ１２０を表すデータを比較してもよい。いくつかの実施形態では、画像および／またはマップを表すデータは、特徴記述子（例えば、図２５におけるＤＳＦ記述子）および／またはグローバル特徴列（例えば、図２１における３１６）を含んでもよい。行為３０４は、規準マップの第３のフィルタリングされた選択を提供してもよい。いくつかの実施形態では、行為３０４の出力は、例えば、第２のフィルタリングされた選択に続いて識別された５０個の規準マップのうちの５つのみであってもよい。マップ伝送機１２２が、次いで、第３のフィルタリングされた選択に基づいて、１つまたはそれを上回る規準マップを視認デバイスに伝送する。行為３０４は、規準マップの数を約１０分の１、第３の選択を形成する、例えば、数十から単一桁数の規準マップ（例えば、５）に低減させ得る。いくつかの実施形態では、ＸＲデバイスは、第３のフィルタリングされた選択内の規準マップを受信し、受信された規準マップの中に位置特定するように試みてもよい。
例えば、行為３０４は、規準マップ１２０のグローバル特徴列３１６および視認デバイスによって捕捉された画像（例えば、ユーザのためのローカル追跡マップの一部であり得る、画像）に基づくグローバル特徴列３１６に基づいて、規準マップ１２０をフィルタリングしてもよい。図２７における規準マップ１２０のそれぞれのものは、したがって、それと関連付けられる１つまたはそれを上回るグローバル特徴列３１６を有する。いくつかの実施形態では、グローバル特徴列３１６は、ＸＲデバイスが画像または特徴詳細をクラウドに提出するときに入手されてもよく、クラウドは、画像または特徴詳細を処理し、規準マップ１２０のためのグローバル特徴列３１６を生成する。
いくつかの実施形態では、クラウドは、視認デバイスによって捕捉されたライブ／新しい／現在の画像の特徴詳細を受信してもよく、クラウドは、ライブ画像のためのグローバル特徴列３１６を生成してもよい。クラウドは、次いで、ライブグローバル特徴列３１６に基づいて、規準マップ１２０をフィルタリングしてもよい。いくつかの実施形態では、グローバル特徴列は、ローカル視認デバイス上に生成されてもよい。いくつかの実施形態では、グローバル特徴列は、遠隔で、例えば、クラウド上で生成されてもよい。いくつかの実施形態では、クラウドは、フィルタリングされた規準マップを、フィルタリングされた規準マップと関連付けられるグローバル特徴列３１６とともに、ＸＲデバイスに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、視認デバイスが、その追跡マップを規準マップに対して位置特定すると、ローカル追跡マップのグローバル特徴列３１６と規準マップのグローバル特徴列をマッチングさせることによって、そのように行ってもよい。
ＸＲデバイスの動作は、行為（３００、３０２、３０４）の全てを実施しなくてもよいことを理解されたい。例えば、規準マップの母集合が、比較的に小さい（例えば、５００個のマップ）場合、位置特定するように試みるＸＲデバイスは、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリント（例えば、行為３０２）およびキーフレーム（例えば、行為３０４）に基づいて、規準マップの母集合をフィルタリングするが、エリア（例えば、行為３００）に基づくフィルタリングを省略してもよい。さらに、マップは、その全体として比較されることが必要であるわけではない。いくつかの実施形態では、例えば、２つのマップの比較は、新しいマップおよびマップの母集合から選択されたマップの両方に現れる、持続姿勢またはＰＣＦ等の共通の持続点の識別をもたらし得る。その場合、記述子は、持続点と関連付けられてもよく、それらの記述子は、比較されてもよい。
図２９は、いくつかの実施形態による、１つまたはそれを上回るランク付けされた環境マップを選択する方法９００を図示する、フローチャートである。図示される実施形態では、ランク付けすることは、追跡マップを作成する、ユーザのＡＲデバイスのために実施される。故に、追跡マップは、環境マップをランク付けする際に使用するために利用可能である。追跡マップが利用不可能である、実施形態では、追跡マップに明示的に依拠しない、環境マップの選択およびランク付けすることの部分のいくつかまたは全てが、使用されてもよい。
方法９００は、行為９０２から開始し得、追跡マップが形成された場所の近傍の環境マップのデータベースからのマップのセット（規準マップとしてフォーマット化され得る）が、アクセスされ、次いで、ランク付けのためにフィルタリングされ得る。加えて、行為９０２では、その中でユーザのＡＲデバイスが動作しているエリアに関する、少なくとも１つのエリア属性が、決定される。ユーザのＡＲデバイスが追跡マップを構築している、シナリオでは、エリア属性は、それにわたって追跡マップが作成される、エリアに対応し得る。具体的実施例として、エリア属性は、ＡＲデバイスが追跡マップを算出していた間にアクセスポイントからコンピュータネットワークに受信された信号に基づいて、算出されてもよい。
図３０は、いくつかの実施形態による、ＡＲシステム８００の例示的マップランク付け部分８０６を描写する。マップランク付け部分８０６は、ＡＲデバイス上で実行される部分およびクラウド等の遠隔コンピューティングシステム上で実行される部分を含み得るため、クラウドコンピューティング環境内で実行されてもよい。マップランク付け部分８０６は、方法９００の少なくとも一部を実施するように構成されてもよい。
図３１Ａは、いくつかの実施形態による、追跡マップ（ＴＭ）１１０２およびデータベース内の環境マップＣＭ１－ＣＭ４のエリア属性ＡＡ１－ＡＡ８の実施例を描写する。図示されるように、環境マップは、複数のエリア属性に関連付けられてもよい。エリア属性ＡＡ１－ＡＡ８は、追跡マップ１１０２を算出するＡＲデバイスによって検出された無線ネットワークのパラメータ、例えば、それに対してＡＲデバイスが接続される、ネットワークの基本サービスセット識別子（ＢＳＳＩＤ）、および／または、例えば、ネットワークタワー１１０４を通して無線ネットワークへのアクセスポイントの受信される信号の強度を含んでもよい。無線ネットワークのパラメータは、Ｗｉ－Ｆｉおよび５Ｇ ＮＲを含む、プロトコルに準拠してもよい。図３２に図示される実施例では、エリア属性は、その中でユーザＡＲデバイスが、センサデータを収集し、追跡マップを形成した、エリアのフィンガプリントである。
図３１Ｂは、いくつかの実施形態による、追跡マップ１１０２の決定された地理的場所１１０６の実施例を描写する。図示される実施例では、決定された地理的場所１１０６は、重心点１１１０と、重心点の周囲を囲むエリア１１０８とを含む。本願の地理的場所の決定は、図示されるフォーマットに限定されないことを理解されたい。決定された地理的場所は、例えば、異なるエリア形状を含む、任意の好適なフォーマットを有してもよい。本実施例では、地理的場所は、エリア属性を地理的場所に関連させるデータベースを使用して、エリア属性から決定される。データベースは、市販されており、例えば、緯度および経度として表され、本動作のために使用され得る、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリントを場所に関連させる、データベースである。
図２９の実施形態では、環境マップを含有する、マップデータベースはまた、マップによって網羅される緯度および経度を含む、それらのマップに関する場所データを含んでもよい。行為９０２における処理は、そのデータベースから、追跡マップのエリア属性に関して決定された同一緯度および経度を網羅する、環境マップのセットを選択することを伴ってもよい。
行為９０４は、行為９０２においてアクセスされる環境マップのセットの第１のフィルタリングである。行為９０２では、環境マップは、追跡マップの地理的場所との近接度に基づいて、セット内に留保される。本フィルタリングステップは、追跡マップとセット内の環境マップと関連付けられる緯度および経度を比較することによって実施されてもよい。
図３２は、いくつかの実施形態による、行為９０４の実施例を描写する。各エリア属性は、対応する地理的場所１２０２を有してもよい。環境マップのセットは、追跡マップの決定された地理的場所と重複する地理的場所を有する、少なくとも１つのエリア属性を伴う、環境マップを含んでもよい。図示される実施例では、識別された環境マップのセットは、それぞれ、追跡マップ１１０２の決定された地理的場所と重複する地理的場所を有する、少なくとも１つのエリア属性を有する、環境マップＣＭ１、ＣＭ２、およびＣＭ４を含む。エリア属性ＡＡ６と関連付けられる、環境マップＣＭ３は、追跡マップの決定された地理的場所外にあるため、セット内に含まれない。
他のフィルタリングステップもまた、最終的に処理される（マップマージのため、またはスティッチングのため、またはパス可能世界情報をユーザデバイスに提供するため等）セット内の環境マップの数を低減させる／ランク付けするために、環境マップのセット上で実施されてもよい。方法９００は、追跡マップおよび環境マップのセットの環境マップと関連付けられるネットワークアクセスポイントの１つまたはそれを上回る識別子の類似性に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングすること（行為９０６）を含んでもよい。マップの形成の間、センサデータを収集し、マップを生成する、デバイスは、Ｗｉ－Ｆｉまたは類似無線通信プロトコル等を通して、ネットワークアクセスポイントを通して、ネットワークに接続され得る。アクセスポイントは、ＢＳＳＩＤによって識別され得る。ユーザデバイスは、エリアを通して移動し、データを収集し、マップを形成するにつれて、複数の異なるアクセスポイントに接続し得る。同様に、複数のデバイスが、マップを形成するための情報を供給するとき、デバイスは、異なるアクセスポイントを通して接続されている場合があり、したがって、同様にその理由から、マップを形成する際に使用される複数のアクセスポイントが存在し得る。故に、マップと関連付けられる複数のアクセスポイントが存在し得、アクセスポイントのセットは、マップの場所のインジケーションであり得る。ＲＳＳＩ値として反映され得る、アクセスポイントからの信号の強度は、さらなる地理的情報を提供し得る。いくつかの実施形態では、ＢＳＳＩＤおよびＲＳＳＩ値のリストは、マップのためのエリア属性を形成し得る。
いくつかの実施形態では、ネットワークアクセスポイントの１つまたはそれを上回る識別子の類似性に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングすることは、環境マップのセット内に、ネットワークアクセスポイントの１つまたはそれを上回る識別子に基づいて、追跡マップの少なくとも１つのエリア属性との最高Ｊａｃｃａｒｄ類似性を伴う環境マップを留保することを含んでもよい。図３３は、いくつかの実施形態による、行為９０６の実施例を描写する。図示される実施例では、エリア属性ＡＡ７と関連付けられるネットワーク識別子は、追跡マップ１１０２に関する識別子として決定され得る。行為９０６後の環境マップのセットは、ＡＡ７とのより高いＪａｃｃａｒｄ類似性内のエリア属性を有し得る、環境マップＣＭ２と、同様にエリア属性ＡＡ７を含む、環境マップＣＭ４とを含む。環境マップＣＭ１は、ＡＡ７との最低Ｊａｃｃａｒｄ類似性を有するため、セット内に含まれない。
行為９０２－９０６における処理は、マップと関連付けられるメタデータに基づいて、マップデータベース内に記憶されるマップのコンテンツに実際にアクセスすることなく、実施されてもよい。他の処理は、マップのコンテンツにアクセスすることを伴ってもよい。行為９０８は、メタデータに基づいてフィルタリング後にサブセット内に残っている環境マップにアクセスすることを示す。本行為は、後続動作がアクセスされるコンテンツを用いて実施され得る場合、プロセスにおけるより早い段階または後の段階のいずれかで実施されてもよいことを理解されたい。
方法９００は、追跡マップおよび環境マップのセットの環境マップのコンテンツを表すメトリックの類似性に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングすること（行為９１０）を含んでもよい。追跡マップおよび環境マップのコンテンツを表すメトリックは、マップのコンテンツから算出された値のベクトルを含んでもよい。例えば、マップを形成する際に使用される１つまたはそれを上回るキーフレームのために算出される、上記に説明されるような深層キーフレーム記述子は、マップまたはマップの一部の比較のためのメトリックを提供し得る。メトリックは、行為９０８において読み出されたマップから算出されてもよい、または事前に算出され、それらのマップと関連付けられるメタデータとして記憶されてもよい。いくつかの実施形態では、追跡マップおよび環境マップのセットの環境マップのコンテンツを表すメトリックの類似性に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングすることは、環境マップのセット内に、追跡マップの特性のベクトルと環境マップのセット内の環境マップを表すベクトルとの間に最小ベクトル距離を伴う環境マップを留保することを含んでもよい。
方法９００は、追跡マップの一部と環境マップのセットの環境マップの一部との間のマッチング度に基づいて、環境マップのセットをさらにフィルタリングすること（行為９１２）を含んでもよい。マッチング度は、位置特定プロセスの一部として決定されてもよい。非限定的実施例として、位置特定は、それらが物理的世界の同一部分を表し得るほど十分に類似する、追跡マップおよび環境マップ内の重要点を識別することによって実施されてもよい。いくつかの実施形態では、重要点は、特徴、特徴記述子、キーフレーム、キーリグ、持続姿勢、および／またはＰＣＦであってもよい。追跡マップ内の重要点のセットは、次いで、環境マップ内の重要点のセットとの最良適合を生産するように整合され得る。対応する重要点間の平均二乗距離が、算出され得、追跡マップの特定の領域に関する閾値を下回る場合、追跡マップおよび環境マップが物理的世界の同一領域を表すことのインジケーションとして使用される。
いくつかの実施形態では、追跡マップの一部と環境マップのセットの環境マップの一部との間のマッチング度に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングすることは、環境マップのセットの環境マップ内にもまた表される、追跡マップによって表される物理的世界の体積を算出することと、環境マップのセット内に、セットのフィルタリング除去された環境マップより大きい算出された体積を伴う環境マップを留保することとを含んでもよい。図３４は、いくつかの実施形態による、行為９１２の実施例を描写する。図示される実施例では、行為９１２後の環境マップのセットは、追跡マップ１１０２のエリアとマッチングされるエリア１４０２を有する、環境マップＣＭ４を含む。環境マップＣＭ１は、追跡マップ１１０２のエリアとマッチングされるエリアを有していないため、セット内に含まれない。
いくつかの実施形態では、環境マップのセットは、行為９０６、行為９１０、および行為９１２の順序でフィルタリングされてもよい。いくつかの実施形態では、環境マップのセットは、行為９０６、行為９１０、および行為９１２に基づいて、フィルタリングされてもよく、これは、最低から最高へとフィルタリングを実施するために要求される処理に基づく順序で実施され得る。方法９００は、環境マップおよびデータのセットをロードすること（行為９１４）を含んでもよい。
図示される実施例では、ユーザデータベースは、ＡＲデバイスが使用されたエリアを示す、エリア識別を記憶する。エリア識別は、エリア属性であってもよく、これは、使用時にＡＲデバイスによって検出された無線ネットワークのパラメータを含み得る。マップデータベースは、ＡＲデバイスによって供給されるデータおよび関連付けられるメタデータから構築された複数の環境マップを記憶してもよい。関連付けられるメタデータは、そこから環境マップが構築されたデータを供給した、ＡＲデバイスのエリア識別から導出されるエリア識別を含んでもよい。ＡＲデバイスは、メッセージをＰＷモジュールに送信し、新しい追跡マップが作成される、または作成中であることを示してもよい。ＰＷモジュールは、ＡＲデバイスに関するエリア識別子を算出し、受信されたパラメータおよび／または算出されたエリア識別子に基づいて、ユーザデータベースを更新してもよい。ＰＷモジュールはまた、環境マップを要求するＡＲデバイスと関連付けられるエリア識別子を決定し、エリア識別子に基づいて、マップデータベースから環境マップのセットを識別し、環境マップのセットをフィルタリングし、フィルタリングされた環境マップのセットをＡＲデバイスに伝送してもよい。いくつかの実施形態では、ＰＷモジュールは、例えば、追跡マップの地理的場所、追跡マップおよび環境マップのセットの環境マップと関連付けられるネットワークアクセスポイントの１つまたはそれを上回る識別子の類似性、追跡マップおよび環境マップのセットの環境マップのコンテンツを表すメトリックの類似性、および追跡マップの一部と環境マップのセットの環境マップの一部との間のマッチング度を含む、１つまたはそれを上回る基準に基づいて、環境マップのセットをフィルタリングしてもよい。
図３５および３６は、いくつかの実施形態による、複数の環境マップをランク付けおよびマージまたはスティッチングするように構成される、ＸＲシステムを図示する、概略図である。いくつかの実施形態では、パス可能世界（ＰＷ）は、マップをランク付けおよび／またはマージまたはスティッチングするステップをトリガすべきときを決定し得る。いくつかの実施形態では、使用されるべきマップを決定するステップは、いくつかの実施形態によると、少なくとも部分的に、図２１－２５に関連して上記に説明される深層キーフレームに基づいてもよい。
図３７は、いくつかの実施形態による、物理的世界の環境マップを作成する方法３７００を図示する、ブロック図である。方法３７００は、ユーザによって装着されるＸＲデバイスによって捕捉された追跡マップを規準マップの群（例えば、図２８の方法および／または図２９の方法９００によって選択された規準マップ）に対して位置特定するステップ（行為３７０２）から開始してもよい。行為３７０２は、追跡マップのキーリグを規準マップの群の中に位置特定するステップを含んでもよい。各キーリグの位置特定結果は、キーリグの位置特定された姿勢と、２Ｄ／３Ｄ特徴対応のセットとを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、方法３７００は、追跡マップを接続された成分に分割させるステップ（行為３７０４）を含んでもよく、これは、接続された断片をマージまたはスティッチングすることによって、マップをロバストにマージまたはスティッチングすることを可能にし得る。各接続された成分は、所定の距離内にある、キーリグを含んでもよい。方法３７００は、所定の閾値より大きい接続された成分を１つまたはそれを上回る規準マップの中にマージまたはスティッチングするステップ（行為３７０６）と、マージまたはスティッチングされた接続された成分を追跡マップから除去するステップとを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、方法３７００は、追跡マップの同一の接続された成分とマージまたはスティッチングされる、群の規準マップをマージまたはスティッチングするステップ（行為３７０８）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、方法３７００は、任意の規準マップとマージまたはスティッチングされない、追跡マップの残りの接続された成分を、規準マップにレベル上げするステップ（行為３７１０）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、方法３７００は、追跡マップの持続姿勢および／またはＰＣＦと追跡マップの少なくとも１つの接続された成分とマージまたはスティッチングされる、規準マップをマージまたはスティッチングするステップ（行為３７１２）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、方法３７００は、例えば、マップ点を融合させ、冗長キーリグをプルーニングすることによって、規準マップを完成させるステップ（行為３７１４）を含んでもよい。
図３８Ａおよび３８Ｂは、いくつかの実施形態による、新しい追跡マップで追跡マップ７００（図７）からレベル上げされ得る、規準マップ７００を更新することによって作成された環境マップ３８００を図示する。図７に関して図示および説明されるように、規準マップ７００は、点７０２によって表される、対応する物理的世界内の再構築された物理的オブジェクトの間取図７０６を提供し得る。いくつかの実施形態では、マップ点７０２は、複数の特徴を含み得る、物理的オブジェクトの特徴を表し得る。新しい追跡マップは、物理的世界を中心として捕捉され、クラウドにアップロードされ、マップ７００とマージまたはスティッチングされてもよい。新しい追跡マップは、マップ点３８０２と、キーリグ３８０４、３８０６とを含んでもよい。図示される実施例では、キーリグ３８０４は、例えば、マップ７００のキーリグ７０４との対応を確立することによって、規準マップに対して正常に位置特定されたキーリグを表す（図３８Ｂに図示されるように）。他方では、キーリグ３８０６は、マップ７００に対して位置特定されていない、キーリグを表す。キーリグ３８０６は、いくつかの実施形態では、別個の規準マップにレベル上げされてもよい。
図３９Ａ－３９Ｆは、同一物理的空間内のユーザのための共有体験を提供する、クラウドベースの持続座標系の実施例を図示する、概略図である。図３９Ａは、例えば、クラウドからの規準マップ４８１４が、図２０Ａ－２０Ｃのユーザ４８０２Ａおよび４８０２Ｂによって装着されるＸＲデバイスによって受信されることを示す。規準マップ４８１４は、規準座標フレーム４８０６Ｃを有してもよい。規準マップ４８１４は、複数の関連付けられるＰＰ（例えば、図３９Ｃにおける４８１８Ａ、４８１８Ｂ）を伴う、ＰＣＦ４８１０Ｃを有してもよい。
図３９Ｂは、ＸＲデバイスが、その個別の世界座標系４８０６Ａ、４８０６Ｂと規準座標フレーム４８０６Ｃとの間に関係を確立したことを示す。これは、例えば、規準マップ４８１４を個別のデバイス上で位置特定することによって行われてもよい。追跡マップを規準マップに対して位置特定することは、デバイス毎に、そのローカル世界座標系と規準マップの座標系との間の変換をもたらし得る。
図３９Ｃは、位置特定の結果として、変換が個別のデバイス上のローカルＰＣＦ（例えば、ＰＣＦ４８１０Ａ、４８１０Ｂ）と規準マップ上の個別の持続姿勢（例えば、ＰＰ４８１８Ａ、４８１８Ｂ）との間で算出され得ることを示す（例えば、変換４８１６Ａ、４８１６Ｂ）。これらの変換を用いることで、各デバイスは、そのローカルＰＣＦを使用し得、これは、デバイス上のセンサを用いて検出された画像を処理し、ローカルデバイスに対する場所を決定し、ＰＰ４８１８Ａ、４８１８Ｂまたは規準マップの他の持続点に結び付けられる仮想コンテンツを表示することによって、デバイス上でローカルで検出されることができる。そのようなアプローチは、仮想コンテンツを各ユーザに対して正確に位置特定し得、各ユーザが物理的空間内で仮想コンテンツの同一体験を有することを可能にし得る。
図３９Ｄは、規準マップからローカル追跡マップへの持続姿勢スナップショットを示す。図から分かるように、ローカル追跡マップは、持続姿勢を介して、相互に接続される。図３９Ｅは、ユーザ４８０２Ａによって装着されるデバイス上のＰＣＦ４８１０Ａが、ＰＰ４８１８Ａを通して、ユーザ４８０２Ｂによって装着されるデバイス内にアクセス可能であることを示す。図３９Ｆは、追跡マップ４８０４Ａ、４８０４Ｂおよび規準４８１４がマージまたはスティッチングされ得ることを示す。いくつかの実施形態では、いくつかのＰＣＦは、マージまたはスティッチングの結果として、除去されてもよい。図示される実施例では、マージまたはスティッチングされたマップは、規準マップ４８１４のＰＣＦ４８１０Ｃを含むが、追跡マップ４８０４Ａ、４８０４ＢのＰＣＦ４８１０Ａ、４８１０Ｂを含まない。ＰＣＦ４８１０Ａ、４８１０Ｂと以前に関連付けられるＰＰは、マップマージまたはスティッチング後、ＰＣＦ４８１０Ｃと関連付けられてもよい。
図４０および４１は、図９の第１のＸＲデバイス１２．１によって追跡マップを使用する実施例を図示する。図４０は、いくつかの実施形態による、３次元の第１のローカル追跡マップ（マップ１）の２次元表現であって、これは、図９の第１のＸＲデバイスによって生成され得る。図４１は、いくつかの実施形態による、マップ１を第１のＸＲデバイスから図９のサーバにアップロードすることを図示する、ブロック図である。
図４０は、第１のＸＲデバイス１２．１上のマップ１および仮想コンテンツ（コンテンツ１２３およびコンテンツ４５６）を図示する。マップ１は、原点（原点１）を有する。マップ１は、いくつかのＰＣＦ（ＰＣＦａ－ＰＣＦｄ）を含む。第１のＸＲデバイス１２．１の視点から、ＰＣＦａは、一例として、マップ１の原点に位置し、（０，０，０）のＸ、Ｙ、およびＺ座標を有し、ＰＣＦｂは、Ｘ、Ｙ、およびＺ座標（－１，０，０）を有する。コンテンツ１２３は、ＰＣＦａと関連付けられる。本実施例では、コンテンツ１２３は、（１，０，０）のＰＣＦａに対するＸ、Ｙ、およびＺ関係を有する。コンテンツ４５６は、ＰＣＦｂに対する関係を有する。本実施例では、コンテンツ４５６は、ＰＣＦｂに対する（１，０，０）のＸ、Ｙ、およびＺ関係を有する。
図４１では、第１のＸＲデバイス１２．１は、マップ１をサーバ２０にアップロードする。本実施例では、サーバが、追跡マップによって表される物理的世界の同一領域のための規準マップを記憶しないため、追跡マップは、初期規準マップとして記憶された。サーバ２０は、ここでは、マップ１に基づく、規準マップを有する。第１のＸＲデバイス１２．１は、本段階では空である、規準マップを有する。サーバ２０は、議論の目的のために、いくつかの実施形態では、マップ１以外の他のマップを含まない。マップは、第２のＸＲデバイス１２．２上に記憶されていない。
第１のＸＲデバイス１２．１はまた、そのＷｉ－Ｆｉシグネチャデータをサーバ２０に伝送する。サーバ２０は、Ｗｉ－Ｆｉシグネチャデータを使用して、記録されていたそのような他のデバイスのＧＰＳ場所とともに、過去にサーバ２０または他のサーバに接続されていた他のデバイスから集められたインテリジェンスに基づいて、第１のＸＲデバイス１２．１の大まかな場所を決定してもよい。第１のＸＲデバイス１２．１は、ここで、第１のセッション（図８参照）を終了し得、サーバ２０から接続解除し得る。
図４２は、いくつかの実施形態による、図１６のＸＲシステムを図示する、概略図であって、第１のユーザ１４．１が第１のセッションを終了した後、第２のユーザ１４．２がＸＲシステムの第２のＸＲデバイスを使用して第２のセッションを開始したことを示す。図４３Ａは、第２のユーザ１４．２による第２のセッションの開始を示す、ブロック図である。第１のユーザ１４．１は、第１のユーザ１４．１による第１のセッションが終了したため、想像線で示される。第２のＸＲデバイス１２．２は、オブジェクトを記録し始める。可変粒度を伴う種々のシステムが、第２のＸＲデバイス１２．２による第２のセッションが第１のＸＲデバイス１２．１による第１のセッションの同一近傍内にあることを決定するために、サーバ２０によって使用されてもよい。例えば、Ｗｉ－Ｆｉシグネチャデータ、全地球測位システム（ＧＰＳ）測位データ、Ｗｉ－Ｆｉシグネチャデータに基づくＧＰＳデータ、または場所を示す任意の他のデータが、その場所を記録するために、第１および第２のＸＲデバイス１２．１および１２．２内に含まれてもよい。代替として、第２のＸＲデバイス１２．２によって識別されるＰＣＦは、マップ１のＰＣＦと類似性を示し得る。
図４３Ｂに示されるように、第２のＸＲデバイスは、ブートアップし、画像１１１０等のデータを１つまたはそれを上回るカメラ４４、４６から収集し始める。図１４に示されるように、いくつかの実施形態では、ＸＲデバイス（例えば、第２のＸＲデバイス１２．２）は、１つまたはそれを上回る画像１１１０を収集し、画像処理を実施し、１つまたはそれを上回る特徴／着目点１１２０を抽出してもよい。各特徴は、記述子１１３０に変換されてもよい。いくつかの実施形態では、記述子１１３０は、結び付けられた関連付けられる画像の位置および方向を有し得る、キーフレーム１１４０を説明するために使用されてもよい。１つまたはそれを上回るキーフレーム１１４０は、前の持続姿勢１１５０からの閾値距離、例えば、３メートル後に自動的に生成され得る、単一持続姿勢１１５０に対応してもよい。１つまたはそれを上回る持続姿勢１１５０は、所定の距離後、例えば、５メートル毎に自動的に生成され得る、単一ＰＣＦ１１６０に対応してもよい。経時的に、ユーザが、ユーザの環境を動き回り続け、ＸＲデバイスが、画像１１１０等のより多くのデータを収集し続けるにつれて、付加的ＰＣＦ（例えば、ＰＣＦ３およびＰＣＦ４、５）が、作成され得る。１つまたはそれを上回るアプリケーション１１８０は、ＸＲデバイス上で起動され、ユーザへの提示のために、仮想コンテンツ１１７０をＸＲデバイスに提供してもよい。仮想コンテンツは、関連付けられるコンテンツ座標フレームを有してもよく、これは、１つまたはそれを上回るＰＣＦに対して設置されてもよい。図４３Ｂに示されるように、第２のＸＲデバイス１２．２は、３つのＰＣＦを作成する。いくつかの実施形態では、第２のＸＲデバイス１２．２は、サーバ上２０に記憶される１つまたはそれを上回る規準マップに対して位置特定するように試みてもよい。
いくつかの実施形態では、図４３Ｃに示されるように、第２のＸＲデバイス１２．２は、規準マップ１２０をサーバ２０からダウンロードしてもよい。第２のＸＲデバイス１２．２上のマップ１は、ＰＣＦａ－ｄと、原点１とを含む。いくつかの実施形態では、サーバ２０は、種々の場所のための複数の規準マップを有してもよく、第２のＸＲデバイス１２．２が第１のセッションの間の第１のＸＲデバイス１２．１の近傍と同じ近傍内にあることを決定し、第２のＸＲデバイス１２．２に、その近傍に関する規準マップを送信してもよい。
図４４は、第２のＸＲデバイス１２．２が、マップ２を生成する目的のためのＰＣＦの識別を開始することを示す。第２のＸＲデバイス１２．２は、単一ＰＣＦ、すなわち、ＰＣＦ１、２のみを識別している。第２のＸＲデバイス１２．２のためのＰＣＦ１、２のＸ、Ｙ、およびＺ座標は、（１，１，１）であり得る。マップ２は、その独自の原点（原点２）を有し、これは、現在の頭部姿勢セッションのためのデバイス始動時のデバイス２の頭部姿勢に基づいてもよい。いくつかの実施形態では、第２のＸＲデバイス１２．２は、マップ２を規準マップに対して位置特定するように直ちに試みてもよい。いくつかの実施形態では、マップ２は、システムが２つのマップ間の任意または十分な重複を認識しないため、規準マップ（マップ１）に対して位置特定することが不可能である場合がある（すなわち、位置特定が失敗し得る）。位置特定は、第２のマップ内にもまた表される、第１のマップ内に表される物理的世界の一部を識別し、第１のマップと第２のマップとの間の、それらの部分を整合させるために要求される変換を算出することによって実施されてもよい。いくつかの実施形態では、本システムは、ローカルマップと規準マップとの間のＰＣＦ比較に基づいて、位置特定してもよい。いくつかの実施形態では、本システムは、ローカルマップと規準マップとの間の持続姿勢比較に基づいて、位置特定してもよい。いくつかの実施形態では、本システムは、ローカルマップと規準マップとの間のキーフレーム比較に基づいて、位置特定してもよい。
図４５は、第２のＸＲデバイス１２．２がマップ２のさらなるＰＣＦ（ＰＣＦ１、２、ＰＣＦ３、ＰＣＦ４、５）を識別した後のマップ２を示す。第２のＸＲデバイス１２．２は、再び、マップ２を規準マップに対して位置特定するように試みる。マップ２は、規準マップの少なくとも一部と重複するように拡張されたため、位置特定試行は、成功するであろう。いくつかの実施形態では、ローカル追跡マップ、マップ２、および規準マップ間の重複は、ＰＣＦ、持続姿勢、キーフレーム、または任意の他の好適な中間または派生構築物によって表されてもよい。
さらに、第２のＸＲデバイス１２．２は、コンテンツ１２３およびコンテンツ４５６をマップ２のＰＣＦ１、２およびＰＣＦ３に関連付けている。コンテンツ１２３は、（１，０，０）のＰＣＦ１、２に対するＸ、Ｙ、およびＺ座標を有する。同様に、マップ２内のＰＣＦ３に対するコンテンツ４５６のＸ、Ｙ、およびＺ座標も、（１，０，０）である。
図４６Ａおよび４６Ｂは、規準マップに対するマップ２の位置特定成功を図示する。位置特定は、１つのマップと他のマップ内のマッチングする特徴に基づいてもよい。ここでは、１つのマップの他のマップに対する平行移動および回転の両方を伴う、適切な変換を用いることで、マップ１４１０の重複エリア／体積／セクションは、マップ１および規準マップとの共通部分を表す。マップ２は、位置特定する前に、ＰＣＦ３および４、５を作成し、規準マップは、マップ２が作成される前に、ＰＣＦａおよびｃを作成したため、異なるＰＣＦが、実空間（例えば、異なるマップ）内の同一体積を表すために作成された。
図４７に示されるように、第２のＸＲデバイス１２．２は、規準マップからのＰＣＦａ－ｄを含むように、マップ２を拡張させる。ＰＣＦａ－ｄの含有は、規準マップに対するマップ２の位置特定を表す。いくつかの実施形態では、ＸＲシステムは、最適化ステップを実施し、１４１０内のＰＣＦ、すなわち、ＰＣＦ３およびＰＣＦ４、５等の複製ＰＣＦを重複エリアから除去してもよい。マップ２が位置特定した後、コンテンツ４５６およびコンテンツ１２３等の仮想コンテンツの設置は、更新されたマップ２内の最も近い更新されたＰＣＦに対することになるだろう。仮想コンテンツは、コンテンツのための変化されたＰＣＦ結び付けにもかかわらず、かつマップ２のための更新されたＰＣＦにもかかわらず、ユーザに対して同一実世界場所内に現れる。
図４８に示されるように、第２のＸＲデバイス１２．２は、さらなるＰＣＦ（ＰＣＦｅ、ｆ、ｇ、およびｈ）が第２のＸＲデバイス１２．２によって識別されるにつれて、例えば、ユーザが実世界を歩き回るにつれて、マップ２を拡張させ続ける。また、マップ１は、図４７および４８において拡張されていないことに留意されたい。
図４９を参照すると、第２のＸＲデバイス１２．２は、マップ２をサーバ２０にアップロードする。サーバ２０は、規準マップとともに、マップ２を記憶する。いくつかの実施形態では、マップ２は、第２のＸＲデバイス１２．２のためのセッションが終了すると、サーバ２０にアップロードされてもよい。
サーバ２０内の規準マップは、ここでは、ＰＣＦｉを含み、これは、第１のＸＲデバイス１２．１上のマップ１内に含まれない。サーバ２０上の規準マップは、第３のＸＲデバイス（図示せず）が、マップをサーバ２０にアップロードし、そのようなマップが、ＰＣＦｉを含むと、ＰＣＦｉを含むように拡張され得る。
図５０では、サーバ２０は、マップ２を規準マップとマージまたはスティッチングし、新しい規準マップを形成する。サーバ２０は、ＰＣＦａ－ｄが規準マップおよびマップ２と共通であることを決定する。サーバは、ＰＣＦｅ－ｈおよびＰＣＦ１、２をマップ２から含むように、規準マップを拡張させ、新しい規準マップを形成する。第１および第２のＸＲデバイス１２．１および１２．２上の規準マップは、マップ１に基づき、古くなる。
図５１では、サーバ２０は、新しい規準マップを第１および第２のＸＲデバイス１２．１および１２．２に伝送する。いくつかの実施形態では、これは、第１のＸＲデバイス１２．１および第２のデバイス１２．２が、異なるまたは新しいまたは後続セッションの間、位置特定しようと試みるときに生じ得る。第１および第２のＸＲデバイス１２．１および１２．２は、上記に説明されるように、その個別のローカルマップ（それぞれ、マップ１およびマップ２）を新しい規準マップに対して位置特定することに進む。
図５２に示されるように、頭部座標フレーム９６または「頭部姿勢」は、マップ２内のアンカに関連する。いくつかの実施形態では、マップの原点、すなわち、原点２は、セッションの開始時における第２のＸＲデバイス１２．２の頭部姿勢に基づく。ＰＣＦが、セッションの間に作成されるにつれて、ＰＣＦは、世界座標フレーム、すなわち、原点２に対して設置される。マップ２のＰＣＦは、規準座標フレームに対する持続座標フレームとしての役割を果たし、世界座標フレームは、前のセッションの世界座標フレーム（例えば、図４０におけるマップ１の原点１）であってもよい。これらの座標フレームは、図４６Ｂに関連して上記に議論されるように、規準マップに対してマップ２を位置特定するために使用される同一変換によって関連される。
世界座標フレームから頭部座標フレーム９６への変換は、図９を参照して前述されている。図５２に示される頭部座標フレーム９６は、マップ２のＰＣＦに対する特定の座標位置にあって、マップ２に対して特定の角度にある、２つの直交軸のみを有する。しかしながら、頭部座標フレーム９６は、マップ２のＰＣＦに対するある３次元場所内にあって、３次元空間内の３つの直交軸を有することを理解されたい。
図５３では、頭部座標フレーム９６は、マップ２のＰＣＦに対して移動している。頭部座標フレーム９６は、第２のユーザ１４．２がその頭部を移動させたため、移動している。ユーザは、その頭部を６自由度（６ｄｏｆ）において移動させることができる。頭部座標フレーム９６は、したがって、６ｄｏｆ、すなわち、図５２におけるその前の場所３次元において、かつマップ２のＰＣＦに対する約３つの直交軸において移動することができる。頭部座標フレーム９６は、それぞれ、図９における実オブジェクト検出カメラ４４および慣性測定ユニット４８が、実オブジェクトおよび頭部ユニット２２の運動を検出すると、調節される。頭部姿勢追跡に関するさらなる情報は、「Ｅｎｈａｎｃｅｄ Ｐｏｓｅ
Ｄｅｔｅｒｍｉｎａｔｉｏｎ ｆｏｒ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｄｅｖｉｃｅ」と題された米国特許出願第１６／２２１，０６５号に開示され、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
図５４は、音が１つまたはそれを上回るＰＣＦと関連付けられてもよいことを示す。ユーザは、例えば、立体音を伴うヘッドホンまたはイヤホンを装着し得る。ヘッドホンを通した音の場所が、従来の技法を使用してシミュレートされることができる。音の場所は、ユーザがその頭部を左に回転させると、音の場所が右に回転し、したがって、ユーザが実世界内の同一場所から生じる音を知覚するように、定常位置に位置してもよい。本実施例では、音の場所は、音１２３および音４５６によって表される。議論の目的のために、図５４は、その分析において、図４８に類似する。第１および第２のユーザ１４．１および１４．２が、同一または異なる時間において、同一部屋内に位置するとき、彼らは、実世界内の同一場所から生じる音１２３および音４５６を知覚する。
図５５および５６は、上記に説明される技術のさらなる実装を図示する。第１のユーザ１４．１は、図８を参照して説明されるように、第１のセッションを開始した。図５５に示されるように、第１のユーザ１４．１は、想像線によって示されるように、第１のセッションを終了した。第１のセッションの終了時、第１のＸＲデバイス１２．１は、マップ１をサーバ２０にアップロードした。第１のユーザ１４．１は、今度は、第１のセッションの後の時間において、第２のセッションを開始した。第１のＸＲデバイス１２．１は、マップ１が第１のＸＲデバイス１２．１上にすでに記憶されているため、マップ１をサーバ２０からダウンロードしない。マップ１が、喪失される場合、第１のＸＲデバイス１２．１は、マップ１をサーバ２０からダウンロードする。第１のＸＲデバイス１２．１は、次いで、上記に説明されるように、マップ２のためのＰＣＦを構築し、マップ１に対して位置特定し、規準マップをさらに展開することに進む。第１のＸＲデバイス１２．１のマップ２は、次いで、上記に説明されるように、ローカルコンテンツ、頭部座標フレーム、ローカル音等を関連させるために使用される。
図５７および５８を参照すると、また、１人を上回るユーザが同一セッションにおいてサーバと相互作用することが可能性として考えられ得る。本実施例では、第１のユーザ１４．１および第２のユーザ１４．２に、第３のＸＲデバイス１２．３を伴う第３のユーザ１４．３が加わっている。各ＸＲデバイス１２．１、１２．２、および１２．３は、それぞれ、その独自のマップ、すなわち、マップ１、マップ２、およびマップ３を生成し始める。ＸＲデバイス１２．１、１２．２、および１２．３が、マップ１、２、および３を展開し続けるにつれて、マップは、サーバ２０に漸次的にアップロードされる。サーバ２０は、マップ１、２、および３をマージまたはスティッチングし、規準マップを形成する。規準マップは、次いで、サーバ２０からＸＲデバイス１２．１、１２．２、および１２．３のそれぞれのものに伝送される。
図５９は、いくつかの実施形態による、頭部姿勢を復元および／またはリセットするための視認方法の側面を図示する。図示される実施例では、行為１４００において、視認デバイスが、電源投入される。行為１４１０では、電源投入されることに応答して、新しいセッションが、開始される。いくつかの実施形態では、新しいセッションは、頭部姿勢を確立するステップを含んでもよい。ユーザの頭部に固着される、頭部搭載型フレーム上の１つまたはそれを上回る捕捉デバイスが、最初に、環境の画像を捕捉し、次いで、表面を画像から決定することによって、環境の表面を捕捉する。いくつかの実施形態では、表面データはまた、重力センサからのデータと組み合わせられ、頭部姿勢を確立してもよい。頭部姿勢を確立する他の好適な方法が、使用されてもよい。
行為１４２０では、視認デバイスのプロセッサが、頭部姿勢の追跡のためのルーチンに入る。捕捉デバイスは、ユーザがその頭部を移動させるにつれて、環境の表面を捕捉し、表面に対する頭部搭載型フレームの配向を決定し続ける。
行為１４３０では、プロセッサが、頭部姿勢が喪失されたかどうかを決定する。頭部姿勢は、低特徴入手をもたらし得る、あまりに多くの反射性表面、低光量、何もない壁、屋外等、「縁」ケースに起因して、または移動し、マップの一部を形成する、群集等、動的ケースのため、喪失された状態になり得る。１４３０におけるルーチンは、頭部姿勢が喪失されたかどうかを決定するための十分な時間を可能にするために、ある時間量、例えば、１０秒が経過することを可能にする。頭部姿勢が喪失されていない場合、プロセッサは、１４２０に戻り、再び、頭部姿勢の追跡に入る。
頭部姿勢が、行為１４３０において喪失された場合、プロセッサは、１４４０において、頭部姿勢を復元するためのルーチンに入る。頭部姿勢が、低光量に起因して喪失された場合、以下のメッセージ等のメッセージが、視認デバイスのディスプレイを通してユーザに表示される。
システムが、低光量条件を検出中です。より光の多いエリアに移動してください。
システムは、十分な光が利用可能であるかどうかと、頭部姿勢が復元され得るかどうかとを監視し続けるであろう。システムは、代替として、表面の低テクスチャが頭部姿勢を喪失させていることを決定し得、その場合、ユーザは、表面の捕捉を改良するための提案として、以下のプロンプトがディスプレイ内に与えられる。
システムは、微細なテクスチャを伴う十分な表面を検出することができません。表面のテクスチャが粗くなく、テクスチャがより精緻化されたエリアに移動してください。
行為１４５０では、プロセッサは、頭部姿勢復元が失敗したかどうかを決定するためのルーチンに入る。頭部姿勢復元が失敗していない（すなわち、頭部姿勢復元が成功した）場合、プロセッサは、再び、頭部姿勢の追跡に入ることによって、行為１４２０に戻る。頭部姿勢復元が失敗した場合、プロセッサは、行為１４１０に戻り、新しいセッションを確立する。新しいセッションの一部として、全てのキャッシュされたデータは、無効化され、以降、頭部姿勢は、新しく確立される。頭部追跡の任意の好適な方法が、図５９に説明されるプロセスと組み合わせて使用されてもよい。米国特許出願第１６／２２１，０６５号は、頭部追跡を説明しており、参照することによってその全体として本明細書に組み込まれる。
遠隔位置特定
種々の実施形態は、遠隔リソースを利用して、個々のユーザおよび／またはユーザの群間の持続かつ一貫したクロスリアリティ体験を促進し得る。本発明者らは、図３０に図示されるように、本明細書に説明されるような規準マップを用いたＸＲデバイスの動作の利点が、規準マップのセットをダウンロードせずに達成され得ることを認識および理解している。本利点は、例えば、特徴および姿勢情報を、規準マップのセットを維持する、遠隔サービスに送信することによって達成されてもよい。規準マップを使用して、仮想コンテンツを規準マップに対して規定された場所に位置付けることを求める、デバイスは、遠隔サービスから、特徴と規準マップとの間の１つまたはそれを上回る変換を受信してもよい。それらの変換は、物理的世界内のそれらの特徴の位置についての情報を維持する、デバイス上において、仮想コンテンツを規準マップに対して規定された場所に位置付ける、または別様に、規準マップに対して規定された物理的世界内の場所を識別するために使用されてもよい。
いくつかの実施形態では、空間情報は、ＸＲデバイスによって捕捉され、クラウドベースのサービス等の遠隔サービスに通信され、これは、空間情報を使用して、ＸＲシステムのアプリケーションまたは他のコンポーネントによって使用される規準マップに対して、ＸＲデバイスを位置特定し、物理的世界に対する仮想コンテンツの場所を規定する。いったん位置特定されると、デバイスによって維持される追跡マップを規準マップにリンクする、変換が、デバイスに通信されることができる。変換は、追跡マップと併せて、その中に規準マップに対して規定された仮想コンテンツをレンダリングするべき位置を決定する、または別様に、規準マップに対して規定された物理的世界内の場所を識別するために使用されてもよい。
本発明者らは、デバイスと遠隔位置特定サービスとの間で交換されるために必要とされるデータが、デバイスが、追跡マップを遠隔サービスに通信し、そのサービスからデバイスベースの位置特定のための規準マップのセットを受信するときに生じ得るようなマップデータを通信することと比較して、非常にわずかであり得ることを認識している。いくつかの実施形態では、位置特定機能をクラウドリソース上で実施することは、少量の情報のみがデバイスから遠隔サービスに伝送されることを要求する。例えば、完全追跡マップが位置特定を実施するために遠隔サービスに通信されることは、要件ではない。いくつかの実施形態では、上記に説明されるように、持続姿勢に関連して記憶され得るような特徴および姿勢情報が、遠隔サーバに伝送され得る。上記に説明されるように、特徴が記述子によって表される、実施形態では、アップロードされた情報は、さらによりわずかであり得る。
位置特定サービスからデバイスに返される結果は、アップロードされた特徴をマッチングする規準マップの部分に関連させる、１つまたはそれを上回る変換であってもよい。それらの変換は、その追跡マップと併せて、仮想コンテンツの場所を識別する、または別様に、物理的世界内の場所を識別するために、ＸＲシステム内で使用されてもよい。上記に説明されるように、ＰＣＦ等の持続空間情報が、規準マップに対する場所を規定するために使用される、実施形態では、位置特定サービスは、デバイスに、位置特定成功後、特徴と１つまたはそれを上回るＰＣＦとの間の変換をダウンロードしてもよい。
結果として、ＸＲデバイスと位置特定を実施するための遠隔サービスとの間の通信によって消費されるネットワーク帯域幅は、小さくなり得る。本システムは、したがって、頻繁な位置特定をサポートし、システムと相互作用する各デバイスが、仮想コンテンツを位置付ける、または他の場所ベースの機能を実施するための情報を迅速に取得することを有効にし得る。デバイスが、物理的環境内を移動するにつれて、更新された位置特定情報のための要求を繰り返してもよい。加えて、デバイスは、規準マップが変化するとき等、付加的追跡マップのマージまたはスティッチング等を通して、位置特定情報への更新を頻繁に取得し、マップを拡張させる、またはその正確度を増加させてもよい。
さらに、特徴をアップロードし、変換をダウンロードすることは、偽装によってマップを取得する困難度を増加させることによって、マップ情報を複数のユーザ間で共有する、ＸＲシステムにおけるプライバシを向上させ得る。非認可ユーザは、例えば、その中に非認可ユーザが位置しない、物理的世界の一部を表す、規準マップに関する偽の要求を送信することによって、マップをシステムから取得しないように阻止され得る。非認可ユーザは、その領域内に物理的に存在しない場合、それに関するマップ情報を要求している、物理的世界の領域内の特徴へのアクセスを有する可能性が低いであろう。特徴情報が特徴説明としてフォーマット化される、実施形態では、特徴情報をマップ情報に関する要求内で偽装する困難度は、高くなるであろう。さらに、本システムが、それについての場所情報が要求される、領域内で動作する、デバイスの追跡マップに適用されるように意図される変換を返すとき、本システムによって返される情報は、詐欺師には殆どまたは全く役に立たない可能性が高い。
一実施形態によると、位置特定サービスは、クラウドベースのマイクロサービスとして実装される。いくつかの実施例では、クラウドベースの位置特定サービスを実装することは、デバイス算出リソースを保存することに役立ち得、位置特定のために要求される算出が非常に短待ち時間を伴って実施されることを有効にし得る。それらの動作は、付加的クラウドリソースを提供することによって利用可能なほぼ無限の算出力または他のコンピューティングリソースによってサポートされ、ＸＲシステムのスケーラビリティが多数のデバイスをサポートすることを確実にすることができる。一実施例では、多くの規準マップは、ほぼ瞬時のアクセスのために、メモリ内に維持され、または代替として、高可用性デバイス内に記憶され、システム待ち時間を低減させることができる。
さらに、クラウドサービス内で複数のデバイスに関する位置特定を実施することは、プロセスに対する精緻化を有効にし得る。位置特定遠隔測定および統計は、どの規準マップがアクティブメモリおよび／または高可用性記憶装置内にあるかに関する情報を提供することができる。複数のデバイスに関する統計は、例えば、最も頻繁にアクセスされる規準マップを識別するために使用されてもよい。
付加的正確度もまた、遠隔デバイスに対する実質的処理リソースを用いたクラウド環境または他の遠隔環境内の処理の結果として達成され得る。例えば、位置特定は、ローカルデバイス上で実施される処理に対して、クラウド内のより高密度の規準マップ上で行われることができる。マップは、例えば、より多くのＰＣＦまたはＰＣＦあたりより高い密度の特徴記述子とともに、クラウド内に記憶され、デバイスからの特徴のセットと規準マップとの間のマッチングの正確度を増加させてもよい。
図６１は、ＸＲシステム６１００の概略図である。ユーザセッションの間、クロスリアリティコンテンツを表示する、ユーザデバイスは、種々の形態で現れることができる。例えば、ユーザデバイスは、ウェアラブルＸＲデバイス（例えば、６１０２）またはハンドヘルドモバイルデバイス（例えば、６１０４）であることができる。上記に議論されるように、これらのデバイスは、アプリケーションまたは他のコンポーネント等のソフトウェアとともに構成され、および／または有線接続され、仮想コンテンツをその個別のディスプレイ上にレンダリングするために使用され得る、ローカル位置情報（例えば、追跡マップ）を生成することができる。
仮想コンテンツ位置付け情報は、グローバル場所情報に対して規定されてもよく、これは、例えば、１つまたはそれを上回るＰＣＦを含有する、規準マップとして、フォーマット化されてもよい。いくつかの実施形態、例えば、図６１に示される実施例形態によると、システム６１００は、ユーザデバイス上での仮想コンテンツの機能および表示をサポートする、クラウドベースのサービスとともに構成される。
一実施例では、位置特定機能は、クラウドベースのサービス６１０６として提供され、これは、マイクロサービスであってもよい。クラウドベースのサービス６１０６は、複数のコンピューティングデバイスのいずれか上に実装されてもよく、そこからコンピューティングリソースが、クラウド内で実行される１つまたはそれを上回るサービスに配分されてもよい。それらのコンピューティングデバイスは、相互に、かつウェアラブルＸＲデバイス６１０２およびハンドヘルドデバイス６１０４等のデバイスにアクセス可能に相互接続されてもよい。そのような接続は、１つまたはそれを上回るネットワークを経由して提供されてもよい。
いくつかの実施形態では、クラウドベースのサービス６１０６は、記述子情報を個別のユーザデバイスから受け取り、デバイスをマッチングする規準マップまたは複数のマップに対して「位置特定」するように構成される。例えば、クラウドベースの位置特定サービスは、受信された記述子情報を個別の規準マップに関する記述子情報にマッチングさせる。規準マップは、物理的世界についての情報を入手する、画像センサまたは他のセンサを有する、１つまたはそれを上回るデバイスによって提供される、マップをマージまたはスティッチングすることによって、規準マップを作成する、上記に説明されるような技法を使用して作成されてもよい。しかしながら、規準マップが、それらにアクセスするデバイスによって作成されることは、要件ではなく、したがって、マップは、例えば、マップを位置特定サービス６１０６に利用可能にすることによって、それらを公開し得る、マップ開発者によって作成されてもよい。
いくつかの実施形態によると、クラウドサービスは、規準マップ識別をハンドリングし、規準マップのリポジトリを潜在的マッチングのセットに対してフィルタリングするための動作を含んでもよい。フィルタリングは、図２９に図示されるように、または図２９に示されるフィルタ基準の代わりに、またはそれに加え、フィルタ基準および他のフィルタ基準の任意のサブセットを使用することによって、実施されてもよい。一実施形態では、地理的データが、規準マップをマッチングさせるための検索を位置特定を要求するデバイスに近接するエリアを表すマップに限定するために使用されることができる。例えば、Ｗｉ－Ｆｉ信号データ、Ｗｉ－Ｆｉフィンガプリント情報、ＧＰＳデータ、および／または他のデバイス場所情報等のエリア属性が、規準マップ上に記憶された大まかなフィルタとして使用され、それによって、記述子の分析を、ユーザデバイスに近接することが既知である、またはその可能性が高い規準マップに限定することができる。同様に、各デバイスの場所履歴が、デバイスの最新の場所の近傍内の規準マップが優先的に検索されるように、クラウドサービスによって維持されてもよい。いくつかの実施例では、フィルタリングは、図３１Ｂ、３２、３３、および３４に関して上記に議論される機能を含むことができる。
図６２は、クラウドベースのサービスを使用して、規準マップを用いて、デバイスの位置を位置特定し、デバイスローカル座標系と規準マップの座標系との間の１つまたはそれを上回る変換を規定する、変換情報を受信するために、デバイスによって実行され得る、例示的プロセスフローである。種々の実施形態および実施例は、第１の座標フレームから第２の座標フレームへの変換を規定するものとして１つまたはそれを上回る変換を説明し得る。他の実施形態は、第２の座標フレームから第１の座標フレームへの変換を含む。さらに他の実施形態では、変換は、１つの座標フレームから別の座標フレームへの遷移を有効にし、結果として生じる座標フレームは、所望の座標フレーム出力（例えば、その中にコンテンツを表示するべき座標フレームを含む）のみに依存する。まださらなる実施形態では、座標系変換は、第２の座標フレームから第１の座標フレームおよび第１の座標フレームから第２の座標の決定を有効にし得る。
いくつかの実施形態によると、規準マップに対して定義された持続姿勢毎の変換を反映させる情報は、デバイスに通信されることができる。
一実施形態によると、プロセス６２００は、新しいセッションを用いて、６２０２から開始することができる。新しいセッションをデバイス上で開始することは、画像情報の捕捉を開始し、デバイスのための追跡マップを構築し得る。加えて、デバイスは、メッセージを送信し、位置特定サービスのサーバに登録し、サーバに、そのデバイスのためのセッションを作成するようにプロンプトしてもよい。
いくつかの実施形態では、新しいセッションをデバイス上で開始することは、随意に、調節データをデバイスから位置特定サービスに送信することを含んでもよい。位置特定サービスは、デバイスに、特徴および関連付けられる姿勢のセットに基づいて算出される、１つまたはそれを上回る変換を返す。特徴の姿勢が、変換の算出前に、デバイス特有の情報に基づいて調節される、および／または変換が、変換の算出後、デバイス特有の情報に基づいて調節される場合、それらの算出をデバイス上で実施するのではなく、デバイス具体的情報は、位置特定サービスが調節を適用し得るように、位置特定サービスに送信され得る。具体的実施例として、デバイス特有の調節情報を送信することは、センサおよび／またはディスプレイに関する較正データを捕捉することを含んでもよい。較正データは、例えば、測定された場所に対する特徴点の場所を調節するために使用されてもよい。代替として、または加えて、較正データは、そこでディスプレイが、その特定のデバイスのために正確に位置付けられて現れるように、仮想コンテンツをレンダリングするようにコマンドされる、場所を調節するために使用されてもよい。本較正データは、例えば、デバイス上のセンサを用いて得られる同一場面の複数の画像から導出されてもよい。それらの画像内で検出された特徴の場所は、複数の画像が、センサ場所に関して解法され得る、方程式のセットをもたらすように、センサ場所の関数として表され得る。算出されたセンサ場所は、公称位置と比較されてもよく、較正データは、任意の差異から導出されてもよい。いくつかの実施形態では、デバイスの構造についての固有の情報はまた、いくつかの実施形態では、較正データがディスプレイのために算出されることを有効にし得る。
較正データがセンサおよび／またはディスプレイのために生成される、実施形態では、較正データは、測定または表示プロセスにおいて、任意の点に適用されてもよい。いくつかの実施形態では、較正データは、位置特定サーバに送信されてもよく、これは、較正データを、位置特定サーバに登録されており、したがって、サーバとセッション中である、デバイス毎に確立されるデータ構造内に記憶してもよい。位置特定サーバは、較正データを、その較正データを供給するデバイスのための位置特定プロセスの一部として算出された任意の変換に適用してもよい。感知および／または表示される情報のより高い正確度のために較正データを使用する算出負担は、したがって、較正サービスによって担われ、デバイス上での処理負担を低減させるためのさらなる機構を提供する。
いったん新しいセッションが、確立されると、プロセス６２００は、デバイスの環境の新しいフレームの捕捉を伴う、６２０４に継続し得る。各フレームは、６２０６において、捕捉されたフレームに関する記述子（例えば、上記に議論されるＤＳＦ値を含む）を生成するように処理されることができる。これらの値は、図１４、２２、および２３に関して上記に議論されるような技法を含む、上記に説明される技法のいくつかまたは全てを使用して、算出されてもよい。議論されるように、記述子は、記述子への特徴点のマッピング、またはいくつかの実施形態では、特徴点の周囲の画像のパッチのマッピングとして、算出されてもよい。記述子は、新しく入手されたフレーム／画像と記憶されたマップとの間の効率的マッチングを有効にする、値を有してもよい。さらに、画像から抽出された特徴の数は、画像あたり２００の特徴点等の画像あたり最大数の特徴点に限定されてもよい。特徴点は、上記に説明されるように、着目点を表すように選択されてもよい。故に、行為６２０４および６２０６は、追跡マップを形成する、または別様に、デバイスの周囲の物理的世界の画像を周期的に収集するデバイスプロセスの一部として、実施されてもよい、または位置特定のために別個に実施されてもよいが、そうである必要はない。
６２０６における特徴抽出は、姿勢情報を６２０６において抽出された特徴に付加することを含んでもよい。姿勢情報は、デバイスのローカル座標系内の姿勢であってもよい。いくつかの実施形態では、姿勢は、上記に議論されるように、持続姿勢等の追跡マップ内の基準点に対するものであってもよい。代替として、または加えて、姿勢は、デバイスの追跡マップの原点に対するものであってもよい。そのような実施形態は、本明細書に説明されるように、位置特定サービスが、広範囲のデバイスのための位置特定サービスを、それらが持続姿勢を利用しない場合でも、提供することを有効にし得る。それにかかわらず、姿勢情報は、位置特定サービスが、特徴を記憶されたマップ内の特徴にマッチングさせることに応じて、デバイスに返され得る、変換を算出するための姿勢情報を使用し得るように、各特徴または特徴の各セットに付加され得る。
プロセス６２００は、決定ブロック６２０７に継続し得、そこで、位置特定を要求するかどうかの決定が、行われる。１つまたはそれを上回る基準が、位置特定を要求するかどうかを決定するために適用されてもよい。基準は、デバイスが、ある閾値時間量後、位置特定を要求し得るように、時間の経過を含んでもよい。例えば、位置特定が、ある閾値時間量内に試行されなかった場合、プロセスは、決定ブロック６２０７から行為６２０８に継続し得、そこで、位置特定が、クラウドから要求される。その閾値時間量は、例えば、２５秒等の１０～３０秒であってもよい。代替として、または加えて、位置特定は、デバイスの運動によってトリガされてもよい。プロセス６２００を実行するデバイスは、ＩＭＵおよび／またはその追跡マップを使用して、その運動を追跡し、デバイスが最後に位置特定を要求した場所からの閾値距離を超える運動の検出に応じて、位置特定を開始してもよい。閾値距離は、例えば、３～５メートル等の１～１０メートルであってもよい。なおもさらなる代替として、位置特定は、上記に説明されるように、デバイスが新しい持続姿勢を作成する、またはデバイスに関する現在の持続姿勢が変化するとき等、イベントに応答して、トリガされてもよい。
いくつかの実施形態では、決定ブロック６２０７は、位置特定をトリガするための閾値が動的に確立され得るように、実装されてもよい。例えば、その中で特徴が、抽出された特徴のセットを記憶されたマップの特徴にマッチングさせる際に低信頼度が存在し得るように、主として、均一である、環境では、位置特定は、より頻繁に要求され、位置特定における少なくとも１回の試行が成功するであろう、機会を増加させ得る。そのようなシナリオでは、決定ブロック６２０７において適用される閾値は、減少されてもよい。同様に、その中に比較的に少ない特徴が存在する、環境では、決定ブロック６２０７において適用される閾値は、位置特定試行の周波数を増加させるように、減少されてもよい。
位置特定がトリガされる方法にかかわらず、トリガされると、プロセス６２００は、行為６２０８に進み得、そこで、デバイスは、位置特定サービスによって位置特定を実施するために使用されるデータを含む、位置特定サービスのための要求を送信する。いくつかの実施形態では、複数の画像フレームからのデータが、位置特定試行のために提供されてもよい。位置特定サービスは、例えば、複数の画像フレーム内の特徴が一貫した位置特定結果をもたらさない限り、位置特定成功と見なされ得ない。いくつかの実施形態では、プロセス６２００は、特徴記述子および付加された姿勢情報をバッファの中に保存することを含んでもよい。バッファは、例えば、最も最近捕捉されたフレームから抽出された特徴のセットを記憶する、巡回バッファであってもよい。故に、位置特定要求は、バッファ内に蓄積された特徴のいくつかのセットとともに送信されてもよい。いくつかの設定では、バッファサイズは、位置特定成功をもたらす可能性がより高いであろう、データのいくつかのセットを蓄積するように実装される。いくつかの実施形態では、バッファサイズは、例えば、２つ、３つ、４つ、５つ、６つ、７つ、８つ、９つ、または１０のフレームからの特徴を蓄積するために設定されてもよい）。随意に、バッファサイズは、ベースライン設定を有することができ、これは、位置特定失敗に応答して、増加されることができる。いくつかの実施例では、増加するバッファサイズおよび伝送される特徴のセットの対応する数は、後続位置特定機能が結果を返すことに失敗する、尤度を低減させる。
バッファサイズが設定される方法にかかわらず、デバイスは、位置特定要求の一部として、バッファのコンテンツを位置特定サービスに転送してもよい。他の情報も、特徴点および付加された姿勢情報と併せて、伝送されてもよい。例えば、いくつかの実施形態では、地理的情報が、伝送されてもよい。地理的情報は、例えば、デバイス追跡マップまたは現在の持続姿勢と関連付けられる、ＧＰＳ座標または無線シグネチャを含んでもよい。
６２０８において送信される要求に応答して、クラウド位置特定サービスは、特徴記述子を分析し、デバイスをサービスによって維持される規準マップまたは他の持続マップの中に位置特定してもよい。例えば、記述子は、それに対してデバイスが位置特定される、マップ内の特徴のセットにマッチングされる。クラウドベースの位置特定サービスは、デバイスベースの位置特定に関して上記に説明されるように、位置特定を実施してもよい（例えば、位置特定のための上記に議論される機能（マップランク付け、マップフィルタリング、場所推定、フィルタリングされたマップ選択、図４４－４６における、および／または位置特定モジュールに関して議論される、実施例、ＰＣＦおよび／またはＰＰ識別およびマッチング等を含む）のいずれかに依拠することができる）。しかしながら、識別された規準マップを（例えば、デバイス位置特定における）デバイスに通信する代わりに、クラウドベースの位置特定サービスは、デバイスから送信される特徴セットの相対的配向およびに規準マップのマッチングする特徴に基づいて、変換を生成するように進めてもよい。位置特定サービスは、これらの変換をデバイスに返してもよく、これは、ブロック６２１０において受信されてもよい。
いくつかの実施形態では、位置特定サービスによって維持される規準マップは、上記に説明されるように、ＰＣＦを採用してもよい。そのような実施形態では、デバイスから送信される特徴点にマッチングする、規準マップの特徴点は、１つまたはそれを上回るＰＣＦに対して規定された位置を有し得る。故に、位置特定サービスは、１つまたはそれを上回る規準マップを識別し得、位置特定のための要求とともに送信される姿勢内に表される座標フレームと１つまたはそれを上回るＰＣＦとの間の変換を算出し得る。いくつかの実施形態では、１つまたはそれを上回る規準マップの識別は、個別のデバイスに関する地理的データに基づいて、潜在的マップをフィルタリングすることによって補助される。例えば、いったん（例えば、オプションの中でもとりわけ、ＧＰＳ座標によって）候補セットにフィルタリングされると、規準マップの候補セットは、上記に説明されるように、詳細に分析され、マッチングする特徴点またはＰＣＦを決定することができる。
行為６２１０において要求側デバイスに返されるデータは、持続姿勢変換のテーブルとしてフォーマット化されてもよい。テーブルは、１つまたはそれを上回る規準マップ識別子を伴い、それに対してデバイスが位置特定サービスによって位置特定された規準マップを示すことができる。しかしながら、位置特定情報は、関連付けられるＰＣＦおよび／または規準マップ識別子を伴う変換のリストとしてを含む、他の方法において、フォーマット化されてもよいことを理解されたい。
変換がフォーマット化される方法にかかわらず、行為６２１２において、デバイスは、これらの変換を使用して、仮想コンテンツを、それに関して場所がＸＲシステムのアプリケーションまたは他のコンポーネントによってＰＣＦのいずれかに対して規定されている、レンダリングすべき場所を算出してもよい。本情報は、代替として、または加えて、デバイス上において、その中で場所がＰＣＦに基づいて規定される、任意の場所ベースの動作を実施するために使用されてもよい。
いくつかのシナリオでは、位置特定サービスは、デバイスから送信される特徴を任意の記憶された規準マップにマッチングすることができない場合があり得る、または位置特定サービスのための要求とともに通信される、位置特定成功が生じたと見なすための十分な数のセットの特徴にマッチングすることが不可能である場合がある。そのようなシナリオでは、行為６２１０に関連して上記に説明されるように、変換をデバイスに返すのではなく、位置特定サービスは、デバイスに、位置特定が失敗したことを示してもよい。そのようなシナリオでは、プロセス６２００は、行為６２３０への決定ブロック６２０９において分岐し得、デバイスは、失敗処理のための１つまたはそれを上回るアクションを講じてもよい。これらのアクションは、位置特定のために送信される特徴セットを保持する、バッファのサイズを増加させることを含んでもよい。例えば、位置特定サービスが、３つのセットの特徴がマッチングしない限り、位置特定成功と見なさない場合、バッファサイズは、５つから６つに増加され、特徴の伝送されるセットのうちの３つが位置特定サービスによって維持される規準マップにマッチングされ得る可能性を増加させてもよい。
代替として、または加えて、失敗処理は、デバイスの動作パラメータを調節し、より頻繁な位置特定試行をトリガすることを含んでもよい。位置特定試行間の閾値時間および／または閾値距離が、例えば、減少されてもよい。別の実施例として、特徴の各セット内の特徴点の数が、増加されてもよい。特徴のセットと規準マップ内に記憶された特徴との間のマッチングは、デバイスから送信されるセット内の十分な数の特徴がマップの特徴にマッチングするときに生じると見なされ得る。送信される特徴の数を増加させることは、マッチングの機会を増加させ得る。具体的実施例として、初期特徴セットサイズは、５０であってもよく、これは、各連続位置特定失敗に応じて、１００、１５０、次いで、２００まで増加されてもよい。マッチングする成功に応じて、セットサイズは、次いで、その初期値に戻されてもよい。
失敗処理はまた、位置特定サービスから以外の位置特定情報を取得することを含んでもよい。いくつかの実施形態によると、ユーザデバイスは、規準マップをキャッシュするように構成されることができる。キャッシュされたマップは、デバイスが、クラウドが利用不可能な場合、コンテンツにアクセスし、それを表示することを可能にする。例えば、キャッシュされた規準マップは、通信失敗または他の不可用性の場合、デバイスベースの位置特定を可能にする。
種々の実施形態によると、図６２は、デバイスがクラウドベースの位置特定を開始するための高レベルフローを説明する。他の実施形態では、図示されるステップの種々の１つまたはそれを上回るものは、組み合わせられる、省略される、または他のプロセスを呼び出し、位置特定と、最終的には、個別のデバイスのビュー内における仮想コンテンツの可視化とを遂行することができる。
さらに、プロセス６２００は、デバイスが、決定ブロック６２０７において位置特定を開始すべきかどうかを決定することを示すが、開始位置特定を開始するためのトリガは、位置特定サービスからを含む、デバイス外から生じてもよいことを理解されたい。位置特定サービスは、例えば、それとセッション中である、デバイスのそれぞれについての情報を維持してもよい。その情報は、例えば、それに対して各デバイスが最も最近位置特定された、規準マップの識別子を含んでもよい。位置特定サービスまたはＸＲシステムの他のコンポーネントは、図２６に関連して上記に説明されるような技法を使用することを含め、規準マップを更新してもよい。規準マップが、更新されると、位置特定サービスは、通知を、そのマップに対して最も最近位置特定された各デバイスに送信してもよい。その通知は、デバイスが位置特定を要求するためのトリガとしての役割を果たしてもよく、および／またはデバイスからの特徴の最も最近送信されたセットを使用して再算出された、更新された変換を含んでもよい。
図６３Ａ、Ｂ、およびＣは、デバイスとクラウドサービスとの間の動作および通信を示す、例示的プロセスフローである。ブロック６３５０、６３５２、６３５４、および６４５６において示されるものは、クラウドベースの位置特定プロセスに関与するコンポーネント間の例示的アーキテクチャおよび分離である。例えば、ユーザデバイス上の知覚をハンドリングするように構成される、モジュール、コンポーネント、および／またはソフトウェアは、６３５０（例えば、６６０、図６Ａ）に示される。存続される世界動作のためのデバイス機能性は、６３５２（例えば、上記において、存続される世界モジュールに関して説明されるようなものを含む（例えば、６６２、図６Ａ））に示される。他の実施形態では、６３５０と６３５２との間の分離は、必要とされず、示される通信は、デバイス上で実行されるプロセス間で行われることができる。
同様に、ブロック６３５４において示されるものは、パス可能世界／パス可能世界モデル化（例えば、８０２、８１２、図２６）と関連付けられる機能性をハンドリングするように構成される、クラウドプロセスである。ブロック６３５６において示されるものは、デバイスから記憶された規準マップのリポジトリの１つまたはそれを上回るマップに送信される情報に基づいて、デバイスを位置特定することと関連付けられる機能性をハンドリングするように構成される、クラウドプロセスである。
図示される実施形態では、プロセス６３００は、新しいセッションが開始すると、６３０２から開始する。６３０４において、センサ較正データが、取得される。取得される較正データは、６３５０において表されるデバイス（例えば、カメラ、センサ、測位デバイス等の数）に依存し得る。いったんセンサ較正が、デバイスに関して取得されると、較正は、６３０６においてキャッシュされることができる。デバイス動作が、周波数パラメータ（例えば、オプションの中でもとりわけ、収集周波数、サンプリング周波数、マッチング周波数）の変化をもたらした場合、周波数パラメータは、６３０８において、ベースラインにリセットされる。
いったん新しいセッション機能（例えば、較正ステップ６３０２－６３０６）が、完了すると、プロセス６３００は、新しいフレーム６３１２の捕捉を継続することができる。特徴およびその対応する記述子が、６３１４において、フレームから抽出される。いくつかの実施例では、記述子は、上記に議論されるように、ＤＳＦを含むことができる。いくつかの実施形態によると、記述子は、それらに結び付けられる、空間情報を有し、後続処理（例えば、変換生成）を促進することができる。デバイス上で生成された姿勢情報（例えば、上記に議論されるように、物理的世界内の特徴を位置特定するために、デバイスの追跡マップに対して規定された情報）は、６３１６において、抽出された記述子に付加されることができる。
６３１８では、記述子および姿勢情報が、バッファに追加される。ステップ６３１２－６３１８に示される新しいフレーム捕捉およびバッファへの追加は、６３１９において、バッファサイズ閾値を超えるまで、ループにおいて実行される。バッファサイズが満たされたことの決定に応答して、位置特定要求が、６３２０において、デバイスからクラウドに通信される。いくつかの実施形態によると、要求は、クラウド（例えば、６３５４）内でインスタンス化されるパス可能世界サービスによってハンドリングされることができる。さらなる実施形態では、候補規準マップを識別するための機能的動作は、（例えば、ブロック６３５４および６３５６として示される）実際のマッチングのための動作から分断されることができる。一実施形態では、マップフィルタリングおよび／またはマップランク付けのためのクラウドサービスが、６３５４において実行され、６３２０から受信された位置特定要求を処理することができる。一実施形態によると、マップランク付け動作は、６３２２において、デバイスの場所を含む可能性が高い、候補マップのセットを決定するように構成される。
一実施例では、マップランク付け機能は、地理的属性または他の場所データ（例えば、観察または推測された場所情報）に基づいて、候補規準マップを識別する動作を含む。例えば、他の場所データは、Ｗｉ－ＦｉシグネチャまたはＧＰＳ情報を含むことができる。
他の実施形態によると、場所データは、デバイスおよびユーザとのクロスリアリティセッションの間、捕捉されることができる。プロセス６３００は、所与のデバイスおよび／またはセッションのために場所を取り込むための付加的動作を含むことができる（図示せず）。例えば、場所データは、デバイスエリア属性値およびデバイスの場所に近接する候補規準マップを選択するために使用される属性値として記憶されてもよい。
場所オプションのうちの任意の１つまたはそれを上回るものが、規準マップのセットを、ユーザデバイスの場所を含むエリアを表す可能性が高いものにフィルタリングするために使用されることができる。いくつかの実施形態では、規準マップは、物理的世界の比較的に大領域を被覆してもよい。規準マップは、マップの選択がマップエリアの選択を伴い得るように、エリアにセグメント化されてもよい。マップエリアは、例えば、約数十平方メートルであってもよい。したがって、規準マップのフィルタリングされたセットは、マップのエリアのセットであってもよい。
いくつかの実施形態によると、位置特定スナップショットが、候補規準マップ、姿勢付き特徴、およびセンサ較正データから構築されることができる。例えば、候補規準マップ、姿勢付き特徴、およびセンサ較正情報のアレイが、具体的にマッチングする規準マップを決定するための要求とともに送信されることができる。規準マップとのマッチングは、デバイスから受信された記述子および規準マップと関連付けられる記憶されたＰＣＦデータに基づいて、実行されることができる。
いくつかの実施形態では、デバイスからの特徴のセットは、規準マップの一部として記憶された特徴のセットと比較される。比較は、特徴記述子および／または姿勢に基づいてもよい。例えば、規準マップの特徴の候補セットは、それらが同一特徴であり得る、デバイスからの特徴セットの記述子と十分に類似する記述子を有する、候補セット内の特徴の数に基づいて、選択されてもよい。候補セットは、例えば、規準マップを形成する際に使用される画像フレームから導出される特徴であってもよい。
いくつかの実施形態では、類似特徴の数が、閾値を超える場合、さらなる処理が、特徴の候補セット上で実施されてもよい。さらなる処理は、デバイスからの姿勢付き特徴のセットが候補セットの特徴と整合され得る程度を決定してもよい。規準マップからの特徴のセットは、デバイスからの特徴のように、姿勢付きであってもよい。
いくつかの実施形態では、特徴は、高次元埋込（例えば、ＤＳＦ等）としてフォーマット化され、最近傍検索を使用して比較されてもよい。一実施例では、本システムは、ユークリッド距離を使用して、（例えば、プロセス６２００および／または６３００を実行することによって）上位２つの最近傍を見出すように構成され、比率試験を実行してもよい。最近傍が、第２の最近傍よりはるかに近い場合、本システムは、最近傍がマッチングすると見なす。本コンテキストにおける「はるかに近い」は、例えば、閾値×最近傍に対するユークリッド距離を上回る第２の最近傍に対するユークリッド距離の比率によって、決定され得る。いったんデバイスからの特徴が、規準マップ内の特徴に「マッチング」すると見なされると、本システムは、マッチングする特徴の姿勢を使用して、相対的変換を算出するように構成されてもよい。姿勢情報から展開された変換は、規準マップに対してデバイスを位置特定するために要求される、変換を示すために使用されてもよい。
正対応の数は、マッチングの品質のインジケーションとしての役割を果たし得る。例えば、ＤＳＦマッチングの場合、正対応の数は、受信された記述子情報と記憶された／規準マップとの間でマッチングされた特徴の数を反映させる。さらなる実施形態では、正対応は、本実施形態では、「マッチング」する各セット内の特徴の数をカウントすることによって、決定されてもよい。
マッチングの品質のインジケーションは、代替として、または加えて、他の方法において決定されてもよい。いくつかの実施形態では、例えば、変換が、マッチングする特徴の相対的姿勢に基づいて、複数の特徴を含有し得る、デバイスからのマップを、規準マップに対して位置特定するために算出されると、複数のマッチングする特徴毎に算出された変換の統計は、品質インジケーションとしての役割を果たし得る。大分散は、例えば、マッチングの不良品質を示し得る。代替として、または加えて、本システムは、決定された変換に関して、マッチングする記述子を伴う特徴間の平均誤差を算出してもよい。平均誤差は、変換に関して算出され、位置不整合の程度を反映させてもよい。平均二乗誤差は、誤差メトリックの具体的実施例である。具体的誤差メトリックにかかわらず、誤差が、閾値を下回る場合、変換は、デバイスから受信された特徴のために使用可能であると決定され得、算出された変換は、デバイスを位置特定するために使用される。代替として、または加えて、正対応の数はまた、デバイスから受信されたデバイスの位置情報および／または記述子にマッチングする、マップが存在するかどうかを決定する際に使用されてもよい。
上記に述べられたように、いくつかの実施形態では、デバイスは、位置特定のために、特徴の複数のセットを送信してもよい。位置特定は、少なくとも、特徴のセットの閾値数が、誤差が閾値を下回り、かつ／または正対応の数が、閾値を上回る状態で、規準マップからの特徴のセットにマッチングするとき、成功と見なされ得る。その閾値数は、例えば、特徴の３つのセットであってもよい。しかしながら、特徴の十分な数のセットが好適な値を有するかどうかを決定するために使用される、閾値は、実験的に、または他の好適な方法において、決定されてもよいことを理解されたい。同様に、マッチングすると見なされるべき特徴記述子間の類似性の程度、特徴の候補セットの選択のための正対応の数、および／または不整合誤差の大きさ等のマッチングプロセスの他の閾値またはパラメータも同様に、実験的に、または他の好適な方法において、決定されてもよい。
いったんマッチングが、決定されると、マッチングされた規準マップまたは複数のマップと関連付けられる、持続マップ特徴のセットが、識別される。マッチングがマップのエリアに基づく、実施形態では、持続マップ特徴は、マッチングするエリア内のマップ特徴であってもよい。持続マップ特徴は、上記に説明されるように、持続姿勢またはＰＣＦであってもよい。図６３の実施例では、持続マップ特徴は、持続姿勢である。
持続マップ特徴のフォーマットにかかわらず、各持続マップ特徴は、その中でそれが一部である、規準マップに対する所定の配向を有してもよい。本相対的配向は、算出された変換に適用され、デバイスからの特徴のセットと規準マップからの特徴のセットを整合させ、デバイスからの特徴のセットと持続マップ特徴との間の変換を決定してもよい。較正データから導出され得るような任意の調節が、次いで、本算出された変換に適用されてもよい。結果として生じる変換は、デバイスのローカル座標フレームと持続マップ特徴との間の変換であり得る。本算出は、マッチングするマップエリアの持続マップ特徴毎に実施されてもよく、結果は、６３２６において、ｐｅｒｓｉｓｔｅｎｔ＿ｐｏｓｅ＿ｔａｂｌｅとして示されるテーブル内に記憶されてもよい。
一実施例では、ブロック６３２６は、持続姿勢変換、規準マップ識別子、および正対応の数のテーブルを返す。いくつかの実施形態によると、規準マップＩＤは、規準マップおよび規準マップのバージョン（または定位置特定がマップエリアに基づく、実施形態では、マップのエリア）を一意に識別するための識別子である。
種々の実施形態では、算出された位置特定データは、６３２８において、位置特定サービスによって維持される、位置特定統計および遠隔測定を取り込むために使用されることができる。本情報は、デバイス毎に記憶されてもよく、位置特定試行毎に更新されてもよく、デバイスのセッションが終了すると、クリアにされてもよい。例えば、デバイスによってマッチングされたマップは、マップランク付け動作を精緻化するために使用されることができる。例えば、それに対してデバイスが以前にマッチングされた、同一エリアを被覆するマップは、ランク付けにおいて優先化されてもよい。同様に、隣接するエリアを被覆するマップは、より遠隔エリアより高い優先順位を与えられてもよい。さらに、隣接するマップは、デバイスの経時的に検出された軌道に基づいて、優先化され得、運動の方向にあるマップエリアは、他のマップエリアより高い優先順位を与えられる。位置特定サービスは、例えば、デバイスからの後続位置特定要求に応じて、本情報を使用して、記憶された規準マップ内の特徴の候補セットのために検索されるマップまたはマップエリアを限定してもよい。マッチングが、低誤差メトリックおよび／または多数または高パーセンテージの正対応を伴って、本限定されたエリア内で識別される場合、エリア外のマップの処理は、回避され得る。
プロセス６３００は、クラウド（例えば、６３５４）からユーザデバイス（例えば、６３５２）への情報の通信を継続することができる。一実施形態によると、持続姿勢テーブルおよび規準マップ識別子が、６３３０において、ユーザデバイスに通信される。一実施例では、持続姿勢テーブルは、少なくとも、持続姿勢ＩＤを識別する、ストリングと、デバイスの追跡マップおよび持続姿勢をリンクさせる、変換とを含む、要素から構築されることができる。持続マップ特徴がＰＣＦである、実施形態では、テーブルは、代わりに、マッチングするマップのＰＣＦへの変換を示してもよい。
位置特定が、６３３６において、失敗する場合、プロセス６３００は、デバイスから位置特定サービスに送信されるデータの量を増加させ、位置特定が成功するであろう機会を増加させ得る、パラメータを調節することによって、継続する。失敗は、例えば、規準マップ内の特徴のセットが、閾値数を上回る類似記述子を伴って見出され得ないとき、または候補特徴の全ての変換されたセットと関連付けられる誤差メトリックが、閾値を上回るときに示され得る。調節され得る、パラメータの実施例として、記述子バッファのためのサイズ制約（６３１９）が、増加されてもよい。例えば、記述子バッファサイズが、５である場合、位置特定失敗は、少なくとも６つの画像フレームから抽出された特徴の少なくとも６つのセットまでの増加をトリガすることができる。いくつかの実施形態では、プロセス６３００は、記述子バッファインクリメント値を含むことができる。一実施例では、インクリメント値は、例えば、位置特定失敗に応答して、バッファサイズの増加率を制御するために使用されることができる。位置特定要求の率を制御するパラメータ等の他のパラメータも、マッチングする規準マップを見出すことの失敗に応じて、変更されてもよい。
いくつかの実施形態では、６３００の実行は、６３４０において、マッチングする結果を返さないのではなく、位置特定要求が機能することに失敗した実行を含む、エラー条件を生成することができる。エラーは、例えば、規準マップのデータベースを保持する記憶装置を位置特定サービスを実行するサーバに利用不可能にしたネットワーク不良、または正しくなくフォーマット化された情報を含有する位置特定サービスのための受信された要求の結果として、生じ得る。エラー条件の場合、本実施例では、プロセス６３００は、６３４２において、要求の再試行をスケジューリングする。
位置特定要求が、成功すると、失敗に応答して調節される、任意のパラメータは、リセットされてもよい。６３３２では、プロセス６３００は、周波数パラメータを任意のデフォルトまたはベースラインにリセットする動作を継続することができる。いくつかの実施形態では、６３３２は、任意の変更にかかわらず、実行され、したがって、ベースライン周波数が、常時、確立されることを確実にする。
受信された情報は、デバイスによって、６３３４において、キャッシュされた位置特定スナップショットを更新するために使用されることができる。種々の実施形態によると、個別の変換、規準マップ識別子、および他の位置特定データは、デバイスによって、記憶され、規準マップに対して規定された場所、または持続姿勢またはＰＣＦ等のそれらの持続マップ特徴を、その追跡マップから決定され得るようなそのローカル座標フレームに対してデバイスによって決定された場所に関連させるために使用されることができる。
クラウド内の位置特定のためのプロセスの種々の実施形態は、前述のステップのうちの任意の１つまたはそれを上回るものを実装し、前述のアーキテクチャに基づくことができる。他の実施形態は、前述のステップの種々の１つまたはそれを上回るものを組み合わせ、ステップを同時に、並列に、または別の順序で実行してもよい。
いくつかの実施形態によると、クロスリアリティ体験のコンテキストにおける、クラウド内の位置特定サービスは、付加的機能性を含むことができる。例えば、規準マップキャッシュが、コネクティビティに関する問題点を解決するために実行されてもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、周期的に、それに対してそれが位置特定されている、規準マップをダウンロードおよびキャッシュしてもよい。クラウド内の位置特定サービスが、利用不可能である場合、デバイスは、それ自体で位置特定を起動してもよい（例えば、図２６に関してを含む、上記に議論されるように）。他の実施形態では、位置特定要求から返される変換は、ともに連鎖され、後続セッションにおいて適用されることができる。例えば、デバイスは、一連の変換をキャッシュし、変換のシーケンスを使用して、位置特定を確立してもよい。
システムの種々の実施形態は、位置特定動作の結果を使用して、変換情報を更新することができる。例えば、位置特定サービスおよび／またはデバイスは、規準マップ変換に対する追跡マップに関する状態情報を維持するように構成されることができる。受信された変換は、経時的に平均されることができる。一実施形態によると、平均動作は、閾値数（例えば、３回、４回、５回、またはそれを上回る回数）の位置特定が成功した後に生じるように限定されることができる。さらなる実施形態では、他の状態情報も、クラウド内において、例えば、パス可能世界モジュールによって、追跡されることができる。一実施例では、状態情報は、デバイス識別子、追跡マップＩＤ、規準マップ基準（例えば、バージョンおよびＩＤ）、および規準マップ／追跡マップ変換を含むことができる。いくつかの実施例では、状態情報は、システムによって、持続的に更新し、クラウドベースの位置特定機能の実行毎に、より正確な規準マップ／追跡マップ変換を得るために使用されることができる。
クラウドベースの位置特定に対する付加的向上は、デバイスに、規準マップ内の特徴にマッチングしなかった、特徴のセット内の誤対応を通信することを含むことができる。デバイスは、例えば、誤対応をその追跡マップを構築するために使用される特徴のセットから除去すること等によって、その追跡マップを改良するために、本情報を使用してもよい。代替として、または加えて、位置特定サービスからの情報は、デバイスが、その追跡マップのためのバンドル調整を、正対応特徴に基づく、コンピューティング調節に限定する、または別様に、バンドル調整プロセスに関する制約を課すことを有効にし得る。
別の実施形態によると、種々のサブプロセスまたは付加的動作が、クラウドベースの位置特定に関して議論されるプロセスおよび／またはステップと併せて、および／またはその代替として、使用されることができる。例えば、候補マップ識別は、個別のマップとともに記憶されたエリア識別子および／またはエリア属性に基づいて、規準マップにアクセスすることを含んでもよい。
稠密マップマージ
本明細書に説明されるものは、ユーザデバイスの算出リソースが限定される場合でも、大規模環境内における、没入型のマルチユーザ体験を伴う、ＸＲシステムの使用を有効にする、３Ｄ再構築物を効率的に生成および共有するための方法および装置である。３Ｄ再構築物は、物理的環境の３Ｄ表現を含んでもよく、これは、視覚的オクルージョン、仮想オブジェクトとの物理学ベースの相互作用、および／または環境推測等のＸＲ機能のために使用されてもよい。
本発明者らは、大規模３Ｄ再構築物を構築、記憶、および共有する、方法および装置を認識し、その真価を認めた。これらの技法は、複数のデバイスが、マップの集合を通して、姿勢情報を共有することを可能にする、システムと連動してもよい。上記に説明される共有規準マップ等、姿勢情報を提供するために使用されるマップは、疎マップであってもよい。疎マップは、上記に説明される共有規準マップおよび追跡マップ内で使用される特徴のセット等、世界についての情報のサブセットのみに基づいて、物理的世界を表し得る。
疎マップは、デバイスが３Ｄ環境についての稠密情報を収集することと、共有処理リソースが、複数のデバイスからの稠密情報を３Ｄ環境の大規模稠密表現の中に処理することとの両方のために、共通基準フレームを提供してもよい。それらの共有処理リソースは、疎マップ構造および位置特定に関連して上記に説明されるように、クラウドサービスとして実装されてもよい。
例えば、規準マップに対して位置特定する、各デバイスは、持続姿勢のセットを取得し、場所および配向情報を提供してもよい（これは、いくつかの実施形態では、上記に説明されるように、ＰＣＦとしてフォーマット化されてもよい）。持続姿勢は、上記に説明されるように、位置特定プロセスを通して生成された変換を通して、デバイスのローカル座標フレームに関連し得る。複数のデバイスのそれぞれ上で収集された３Ｄ環境についての稠密情報は、基準フレームに対する場所および配向と関連付けられる、情報を有するように、姿勢付きであってもよい。位置特定プロセスを通して生成された変換の結果として、稠密情報の姿勢は、共有持続姿勢に関連し得る。本変換は、デバイス上で、またはクラウド内で、適用されてもよい。姿勢付き稠密情報が、クラウド内で処理されると、クラウド処理コンポーネントは、ともに処理するために、３Ｄ環境の同一領域についての稠密情報を群化することができる。そのようなクラウド処理コンポーネントは、本明細書では、稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネントと称され、稠密情報の群を別個に処理し、３Ｄ環境の大規模再構築物の複数の部分を構築し得る。いくつかの実施形態では、共有疎マップ内の同一持続場所に参照される、複数のデバイス上で収集された稠密情報は、ともに処理され、大規模稠密再構築物の一部を形成し得る。
その大規模再構築物は、共有稠密マップとしての役割を果たし得る。ポータブルデバイスは、デバイスが、そうでなければ、センサデータからの稠密情報を再構築するために要求されるであろうものより低遅延および少ない処理を伴って、３Ｄ環境についての稠密情報を取得し得るように、共有稠密マップにアクセスしてもよい。
疎マップを通して導出される、姿勢情報はまた、各デバイスがその場所に適用可能である稠密マップ情報を取得するように、デバイスとクラウドサービスとの間に相互作用を管理することを補助し得る。例えば、クラウドサービスによって管理される複数の疎マップが存在する、実施形態では、それぞれ、疎マップのうちの１つの持続姿勢に参照される、稠密情報を伴う、複数の稠密マップが存在し得る。上記に説明されるように、疎マップに対するデバイスの位置特定は、その現在の場所におけるデバイスに適用可能である稠密情報を含有する、その疎マップに対応する、稠密マップの識別をもたらし得る。
いくつかの実施形態では、本システム内のデバイスは、クラウド上に構築される共有３Ｄ再構築物への効率的アクセスのためのキャッシュ構造を含んでもよい。各デバイスは、例えば、位置特定プロセスを通して決定されるような、その場所と関連付けられる、適用可能稠密マップを読み出し、記憶してもよい。デバイスは、次いで、ネットワークを経由するより高速である、ローカル記憶装置から、共有マップ内の稠密情報にアクセスしてもよい。
いくつかの実施形態では、デバイスは、共有稠密マップの一部のみをキャッシュしてもよい。キャッシュされた部分はまた、疎マップ位置特定の間に生成された情報に基づいて識別されてもよい。稠密マップが、疎マップ内の持続姿勢に対する姿勢付きの表面情報を含有する、実施形態では、共有疎マップ内の持続姿勢に対して表される位置特定結果は、各デバイスに関連する表面情報の選択を有効にする。各デバイスは、共有疎マップからの持続姿勢に対して位置特定されるにつれて、同一持続姿勢に参照される、稠密マップ部分を含むように、そのキャッシュを更新してもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、それに対して位置特定が達成された、同一持続姿勢、随意に、近傍の持続姿勢に参照される稠密マップ部分を含むように、キャッシュを維持してもよい。
デバイスは、キャッシュされた稠密マップ情報とデバイス上に構築されるローカル３Ｄ再構築物を組み合わせ、稠密マップ情報への効率的かつ正確なアクセスを提供してもよい。デバイスが動作するにつれて、それらは、３Ｄ再構築物をローカルで実施してもよい。これらのローカルで生成された３Ｄ再構築物は、共有稠密マップの中にマージまたはスティッチングするために、クラウドに送信されてもよい。いくつかのシナリオでは、デバイスは、共有稠密マップではなく、そのローカルで生成された３Ｄ再構築物を使用することを選択してもよい。例えば、デバイスは、それに関して共有稠密マップのキャッシュされた部分を有していない、３Ｄ環境の一部のローカル稠密表現を有する場合、そのローカルで生成された３Ｄ表現を使用してもよい、すなわち、デバイスは、そのローカル稠密表現を使用してもよい。その中でデバイスが、共有稠密マップのその部分がクラウド内で更新された後、それに関して共有稠密マップのキャッシュされた部分を有する、そのローカル稠密表現を更新している、シナリオでは、デバイスは、そのローカル稠密表現を使用してもよい。
いくつかの実施形態では、デバイスは、クラウドからダウンロードされた３Ｄ環境表現を、３Ｄ表現がクラウド上で構築されている間に蓄積された履歴深度および姿勢情報のサブセットおよび新しい姿勢および深度情報で更新してもよい。その結果、各デバイスは、最新実世界幾何学形状を反映させる、共有されるが、また、個々に適した、３Ｄ再構築物を有することができる。いくつかの実施形態では、デバイスは、以前に探索した空間に進入すると、複製された環境マッピングを回避するように、ダウンロードされた共有再構築物およびローカル再構築物を記憶する、ファイルシステムを含んでもよい。いったんクラウドからの環境表現が、デバイスによって蓄積された履歴深度および姿勢情報を反映させるように更新されると、その蓄積された情報は、デバイスから削除されてもよい。代替として、または加えて、いったんデバイスが、ダウンロードされた表現の一部によって表される環境の領域の変化を検出すると、ダウンロードされた表現のその部分は、更新されてもよい。
いくつかの実施形態では、デバイスは、３Ｄ再構築物がラウド上に構築される方法に基づいて、低算出オーバーヘッドを有してもよい。３Ｄ表現は、個々のデバイスが、最初に、クラウドから、デバイスに可視の体積をダウンロードし得るように、より小さい体積に分割されてもよく、これは、デバイス上でのリアルタイム実施を提供し、共有再構築物をフェッチするとき、必要とされるネットワーク帯域幅を最小限にし、それを非常に大規模環境に関してスケーラブルにする。代替として、または加えて、いくつかの実施形態では、３Ｄ再構築物内の表面情報は、フォーマット化され、持続的である可能性が高い、表面に関する情報の別個の処理を促進してもよい。結果として、算出およびネットワーク帯域幅等の低コンピュータリソースが、持続表面のために使用されてもよい。
これらの技法は、共有再構築物および／またはローカル再構築物に適用されてもよい。例えば、平面表面幾何学形状等の識別可能オブジェクトは、仮想コンテンツが、持続的一意の識別子を用いて、オブジェクトと関連付けられ、それによって存続され得るように、複数のセッションを横断して、持続的一意の識別子を割り当てられてもよい。
いくつかの実施形態では、各デバイスは、リアルタイムでデバイスによって捕捉された姿勢追跡および深度画像情報を使用して、その独自のローカル再構築物を構築してもよい。デバイスの近傍における表面の深度情報または他の表現は、姿勢付きであってもよい。最初に、その情報は、デバイスの追跡マップのローカル座標フレームに対する姿勢付きであってもよい。しかしながら、これらのローカル再構築物は、上記に説明されるように、規準マップの持続座標フレーム等、位置特定プロセスを通して本システム内でデバイスによって共有される持続姿勢に対する姿勢付きであってもよい。デバイス座標フレームに対する姿勢付き深度情報を共有座標フレームに対する姿勢付き深度情報に変換するための処理は、デバイス上またはクラウド上で実施されてもよいことを理解されたい。上記に説明されるように、好適な変換を算出するために十分な情報（ローカル座標フレームに対する姿勢付き特徴のセットまたはデバイスの追跡マップ等）は、規準疎マップを使用、構築、または維持することに関連して、デバイスからクラウドに送信される。いくつかの実施形態では、変換は、デバイスに関する深度情報に適用されてもよい。いくつかの実施形態では、変換は、代替として、または加えて、クラウド内で適用されてもよい。深度情報も同様に、変換がクラウド内のコンピューティングリソースによって適用されるように、そのような情報に関連して、クラウドに送信されてもよい。代替として、または加えて、また、上記に説明されるように、変換は、各デバイスに送信され、デバイス上で適用されてもよい。
デバイスが、ネットワークに接続されると、共有疎マップの座標フレームである、またはそれに関連付けられ得る、各深度画像は、クラウドにアップロードされてもよい。クラウド処理は、次いで、物理的世界の同一部分を表す、深度画像を識別することができる。高品質３Ｄ再構築物が、それらのアップロードされた深度画像を使用して、クラウド上で構築されることができる。
具体的実施例として、稠密マップは、上記に説明されるような疎マップマージまたはスティッチング機能に関連して構築されてもよい。各デバイス上で捕捉された深度画像は、個別のデバイスの追跡マップ内の持続座標フレームに対する姿勢付きであってもよい。追跡マップが、マージまたはスティッチングされた疎マップの中にマージまたはスティッチングするために、クラウドに送信されると、深度画像も同様に、送信されてもよい。疎マップマージまたはスティッチング処理は、デバイスが、３Ｄ環境の重複部分を表す持続座標フレームを伴う、追跡マップを有することを識別し得る。複数のデバイスが、重複持続座標フレームを有するとき、持続座標フレームは、組み合わせられ、依然として、その後、持続したままであってもよい。３Ｄ再構築物の一部は、組み合わせられた持続座標フレームのいずれかに関連付けられる、複数のデバイスからの深度情報から構築されてもよい。
３Ｄ再構築物内の３Ｄ表現は、より小さい体積に分割されることができ、これらのより小さい体積は、デバイスによってフェッチされてもよい。共有および／またはローカル再構築物は、デバイスが、識別された空間に進入すると、対応するデータが、デバイスのファイルシステムから、ＸＲアプリケーションによってアクセスされ得る、デバイスのメモリにロードされ得るように、周期的に、デバイスのファイルシステムに記憶されることができる。
いくつかの実施形態では、デバイスが、探索済み空間に進入し、そのファイルシステムが、その空間のローカル再構築物を有するとき、デバイスは、その空間の３Ｄ表現をファイルシステムからフェッチすることができる。加えて、または代替として、その空間が、クラウド上に再構築されているとき、デバイスは、再び、最初から、その空間の３Ｄ再構築物を構築せずに、その空間の３Ｄ表現をクラウド上の共有再構築物から、またはその空間の３Ｄ表現が、以前にフェッチおよび記憶されている場合、そのファイルシステムから、フェッチするように指示することができる。いくつかの実施形態では、デバイスは、空間の３Ｄ表現がクラウド上に構築された後に蓄積された姿勢および深度データのサブセットを使用して、空間のダウンロードされた３Ｄ表現を調節してもよい。
図６４は、いくつかの実施形態による、大規模３Ｄ環境再構築物を提供する、ＸＲシステム６４００のブロック図である。ＸＲシステム６４００は、クラウド６４０２と、ネットワークを通してクラウド６４０２と通信し得る、１つまたはそれを上回るデバイス６４０４とを含んでもよい。本実施例では、単一デバイスが、便宜上、図示されるが、同様のコンポーネント（例えば、図６４に示されるコンポーネント）を伴う、複数のデバイスが、クラウドと相互作用してもよい。
デバイス６４０４は、デバイスによって訪問された環境のローカル３Ｄ再構築物を生成するように構成される、デバイス上３Ｄ再構築コンポーネント６４６０（例えば、図３における５１６）と、ダウンロードされた共有３Ｄ再構築物とローカル（例えば、デバイス上）３Ｄ再構築物をマージするまたはスティッチングように構成される、デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００とを含んでもよい。デバイス６４０４は、例えば、姿勢付きセンサデータ６４２２と、疎追跡マップ６４１２と、ローカル稠密マップ６４３２とを含む、環境情報を記憶し得る、キャッシュ構造６４５４を含んでもよい（図７３参照）。いくつかの実施形態では、姿勢付きセンサデータ６４２２は、深度センサから入手されてもよいが、他の実施形態では、そこから表面が識別され得る、データを出力する、視覚センサまたは他のセンサから入手されてもよい。メタデータは、本環境情報と関連付けて記憶されてもよい、または環境情報の一部を形成してもよい。例えば、疎追跡マップ６４１２は、上記に説明されるように、追跡マップ内の持続姿勢および持続姿勢毎の一意の識別子および／または他の情報を列挙する、持続姿勢テーブル６４１３を含んでもよい。別の実施例として、姿勢付きセンサデータ６４２２は、デバイスの追跡マップの持続姿勢に対する姿勢およびその持続姿勢の一意のｉｄを定義する、データと関連付けられている、センサデータを含んでもよい。
クラウド６４０２は、上記に説明されるように、疎マップをマージするまたはスティッチングするように構成される、クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４を含んでもよい。マージまたはスティッチングされる、疎マップは、デバイス６４０４から受信された疎追跡マップを含んでもよく、これは、相互および／またはクラウド上の共有疎マップとマージまたはスティッチングされてもよい。クラウド６４０２はまた、稠密マップをマージするまたはスティッチングように構成される、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０を含んでもよい。デバイス６４０４から送信される、ローカル稠密マップの部分は、相互および／またはすでにクラウド上に記憶されている共有稠密マップとマージまたはスティッチングされてもよい。いくつかの実施形態では、情報は、深度画像および検出された平面を、画像および平面に関する姿勢等のメタデータとともに、含む、またはそれに限定されてもよい。さらに、送信される情報は、デバイス上に維持される本タイプの情報のサブセットであってもよい。例えば、デバイスの追跡マップ内の１つまたはそれを上回る持続姿勢と関連付けられる、情報のみが、一度に送信されてもよい。
クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、コンポーネント６４５０をクラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４と共有してもよい。クラウド６４０２は、共有疎マップ６４１６と、共有稠密マップ６４４２とを記憶し得る、パス可能世界コンポーネント６４５２を含んでもよい。
いくつかの実施形態では、各デバイス６４０４は、デバイスが物理的環境を動き回るにつれて、疎追跡マップ６４１２を構築してもよい。デバイスは、１つまたはそれを上回る疎追跡マップを維持してもよい。各疎追跡マップ６４１２は、記述子（例えば、ＰＰ ＩＤ）によって識別可能な持続姿勢と、持続姿勢とその記述子との間の対応を示す、持続姿勢テーブルとを含んでもよい。各姿勢付きセンサデータ６４２２は、画像データと、深度画像と関連付けられる、疎追跡マップの持続姿勢の記述子と、深度画像が捕捉されたときの持続姿勢とデバイスの頭部姿勢との間の変換とを含んでもよい。
ローカル疎追跡マップ６４１２は、ネットワークを通して、デバイス６４０４によって、デバイスを大規模環境内で位置特定する、および大規模環境のための共有疎マップを構築する等の機能のために、クラウド６４０２に送信されてもよい。クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４は、１つまたはそれを上回るデバイス６４０４によってクラウドに送信される、１つまたはそれを上回るローカル疎追跡マップ６４１２に基づいて、共有疎マップ６４１６を生成してもよい。いくつかの実施形態では、クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４は、図３７の方法３７００および／または図６３のプロセス６３００の一部を実施するように構成される、コンポーネントを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、各共有疎マップ６４１６は、メタデータ６４１８と、持続姿勢テーブル６４２０とを含んでもよい。メタデータ６４１８は、共有疎マップが、マップ識別子に基づいて、本システム内の任意のデバイスによってアクセスされ得るように、共有疎マップに関するマップ識別子（例えば、マップＩＤ）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、マップ識別子は、３Ｄ環境の対応する一意のエリアを示す、一意の記述子（例えば、１２８ビット識別子）と、マップが構築されたときおよび／または最後に更新されたときを示す、バージョン記述子とを含んでもよい。持続姿勢テーブル６４２０は、疎追跡マップからの持続姿勢に基づいて作成され、持続姿勢記述子によって識別可能である、マージまたはスティッチングされた持続姿勢を含んでもよい。持続姿勢テーブル６４２０はまた、マージまたはスティッチングされた持続姿勢とその記述子との間の対応を示す、持続姿勢テーブルを含んでもよい。
いくつかの実施形態では、各デバイス６４０４は、物理的環境の一部についての表面情報を示す、ローカル稠密マップ６４３２を構築してもよい。デバイスは、１つまたはそれを上回るローカル稠密マップを維持してもよい。デバイス上３Ｄ再構築コンポーネント６４６０は、少なくとも部分的に、姿勢付きセンサデータ６４２２（例えば、図３の深度マップ５１２）と、疎追跡マップ６４１２（例えば、図７の追跡マップ７００）とに基づいて、ローカル稠密マップ６４３２を生成してもよい。例えば、追跡マップの同一持続座標フレームと関連付けられる、深度情報が、ともに処理され、その持続座標フレームによって表される場所の近傍における３Ｄ環境の領域の３Ｄ再構築物を形成してもよい。ローカル稠密マップ６４３２は、表面情報を含んでもよく、これは、１つまたはそれを上回るフォーマットで表されてもよい。図示される実施例では、表面情報は、立体データ６４３６（例えば、立体情報６６２ａ）、メッシュ６４５６（例えば、メッシュ６６２ｃ）、およびオブジェクト情報６４３８（例えば、平面６６２ｄ）として表される。稠密マップはまた、メタデータ６４３４（例えば、立体メタデータ６６２ｂ）を含んでもよい。
ローカル稠密マップ６４３２の一部は、ネットワークを通して、デバイス６４０４によって、大規模環境に関する共有稠密マップを構築する等の機能のために、クラウド６４０２に送信されてもよい。クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、１つまたはそれを上回るデバイス６４０４によってクラウドに送信される情報に基づいて、共有稠密マップ６４４２を生成してもよい。いくつかの実施形態では、共有稠密マップ６４４２に関する情報は、姿勢付きセンサデータ６４２２と、ローカル疎マップ６４１２とに基づいて生成されてもよい。代替として、または加えて、共有稠密マップ６４４２は、ローカル稠密マップ６４３２の一部に基づいて生成されてもよい。コンポーネント６４４０は、稠密マップが、ＸＲシステム内で生成および共有されることを可能にし得る。コンポーネント６４４０は、冗長３Ｄ再構築物が構築されないように、将来的アクセスのために、３Ｄ再構築物をクラウド上に存続させてもよい。共有稠密マップ６４４２が、姿勢付きセンサデータ６４２２と、ローカル疎マップ６４１２とに基づいて生成されるとき等のいくつかのシナリオでは、コンポーネント６４４０は、デバイスを算出上集約的である３Ｄ再構築から解放し得る。
いくつかの実施形態では、各共有稠密マップ６４４２は、メタデータ６４４４と、立体データ６４４６と、メッシュ６４５８と、オブジェクト情報６４４８とを含んでもよい。メタデータ６４４４は、共有稠密マップが、マップ識別子に基づいて、本システム内の任意のデバイスによってアクセスされ得るように、共有稠密マップに関するマップ識別子（例えば、マップＩＤ）を含んでもよい。いくつかの実施形態では、マップ識別子は、物理的環境の対応する一意のエリアを示す、一意の記述子（例えば、１２８ビット識別子）を含んでもよい。物理的環境の同一の一意のエリアに関して、対応する疎マップおよび対応する稠密マップは、同一の一意の記述子を有してもよい。マップ識別子はまた、マップが構築されたときおよび／または最後に更新されたときを示す、バージョン記述子を含んでもよい。
共有稠密マップ６４４２は、ＸＲシステム内の１つまたはそれを上回るデバイス６４０４によってアクセスされてもよい。デバイス６４０４は、その場所に対応する、１つまたはそれを上回る共有稠密マップ６４４２をダウンロードしてもよい。稠密マップがより小さい体積にセグメント化される、実施形態では、デバイスは、それらのより小さい体積のうちの１つまたは少数のものに関する情報をダウンロードしてもよい。デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、ダウンロードされた共有稠密マップ６４４２を受信してもよい。デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、少なくとも部分的に、ダウンロードされた共有稠密マップの一部がクラウド上に構築されているとき、および／またはその部分が構築された後、捕捉され得る、姿勢付きセンサデータ６４２２と、疎追跡マップ６４１２とに基づいて、ダウンロードされた共有稠密マップ６４４２の一部を更新してもよい。デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、更新された稠密マップを新しいローカル稠密マップ６４３２として記憶してもよい。コンポーネント６９００は、デバイス６４０４が、リアルタイム変化に対応する、３Ｄ再構築物を有することを可能にする（図６９参照）。
図６５Ａは、いくつかの実施形態による、クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４の少なくとも一部６５００のブロック図である。クラウド疎マップマージャまたはスティッチングコンポーネント６４１４の少なくとも一部６５００は、複数の疎マップ、例えば、図示されるように、疎追跡マップ６５０２、６５０４、および６５０６からの持続姿勢を組み合わせるように構成される、持続姿勢マージまたはスティッチングコンポーネント６５０８を含んでもよい。持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８は、本実施例では、疎追跡マップ６５０２、６５０４、および６５０６である、マージまたはスティッチングされるべき疎マップに基づいて、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０を提供してもよい。いくつかの実施形態では、以前に記憶されたマップ等の他のタイプの疎マップもまた、マージまたはスティッチング処理に入力されてもよい。各疎追跡マップは、追跡マップを構築するデバイスにローカルである、デバイス座標フレームを含んでもよい。マージまたはスティッチングされた疎マップは、クラウド上に記憶されるマップによって共有される、規準座標フレームを含んでもよい。マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０は、マージまたはスティッチングされた疎マップの座標フレーム内のマージまたはスティッチングされた持続姿勢テーブルを含んでもよい。
クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４の部分６５００は、１つまたはそれを上回る疎追跡マップに関する位置特定結果６５１４をマージまたはスティッチングされた疎マップおよび／またはすでにクラウド上に記憶されている共有疎マップに提供するように構成される、疎マップ位置特定コンポーネント６５１２を含んでもよい。位置特定結果６５１４は、個々の疎マップによって使用される座標フレームと規準座標フレームとの間の変換を含んでもよい。いくつかの実施形態では、疎マップ位置特定コンポーネント６５２０はまた、疎追跡マップおよびマージまたはスティッチングされた疎マップに関するマップ識別子を提供してもよい。
持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８および疎マップ位置特定コンポーネント６５１２が、図示されるが、クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４は、代替および／または付加的コンポーネントを含んでもよいことを理解されたい。例えば、デバイスのローカル座標フレーム内で収集された深度情報を規準座標フレームに関連させるために使用され得る、変換は、他の方法で算出されてもよい。例えば、上記に説明されるように、変換は、追跡マップがマージまたはスティッチングするためにクラウドに送信されるより頻繁に、デバイスのために実施され得る、位置特定プロセスの結果として提供される。記憶されたマップに対する位置特定の結果として生成された変換は、デバイス上で収集された稠密情報を、記憶されたマップのものに関連し得る、基準フレームもまた有する、共有稠密マップに関連させるために使用されてもよい。別の実施例として、図６５Ａに図示される処理は、並行して実施される必要はないことを理解されたい。例えば、マージまたはスティッチングされた疎マップ内の持続姿勢の中にマージまたはスティッチングされる、ローカル追跡マップの持続姿勢は、個々の追跡マップがマージまたはスティッチングされた疎マップの中にマージまたはスティッチングされるにつれて、経時的に識別されてもよい。
図６５Ｂは、いくつかの実施形態による、持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８によって提供される、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０を図示する、概略図である。図６５Ｃは、いくつかの実施形態による、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０の別の概略図であって、疎マップ位置特定コンポーネント６４１４によって提供される、位置特定結果６５１４を図示する。
図６５Ａに図示される実施例では、持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８は、物理的環境６５３０の３つの疎追跡マップ６５０２、６５０４、および６５０６を受信してもよい。３つの疎追跡マップ６５０２、６５０４、および６５０６は、３つの異なるセッションにわたって、１つのデバイスによって、または個々のデバイスセッションにわたって、３つのデバイスによって、またはデバイスの数およびセッションの数の任意の好適な組み合わせによって、捕捉されてもよい。各疎追跡マップは、それぞれ、それと関連付けられる、１つまたはそれを上回るキーリグ６５２４を有し得る、持続姿勢６５２２を含んでもよい。各疎追跡マップはまた、キーリグ６５２４等の画像から抽出された特徴点６５２６を含んでもよい。特徴は、上記に説明されるように、記述子として表されてもよく、姿勢付きであってもよい。
各持続姿勢は、デバイスが、現在の画像情報と比較し、デバイスが持続姿勢によって表される場所の近傍にあるかどうかを決定し得る、特徴等の記憶された情報を含む。ともに近接する場所を表す、複数の持続姿勢は、デバイスが持続姿勢のいずれかに対するその場所を決定し得る場合、冗長であり得る。持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８は、例えば、冗長持続姿勢を除去することによって、各疎追跡マップからの持続姿勢を組み合わせてもよい。例えば、疎追跡マップ６５０２は、持続姿勢６５２２Ｃを含んでもよく、これはまた、疎追跡マップ６５０６内に含まれてもよい。持続姿勢マージャまたはスティッチングコンポーネント６５０８は、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０に関する結果として生じる持続姿勢テーブルが、６５２２Ｃに対応する、１つのみのマージまたはスティッチングされた持続姿勢を含み得るように、持続姿勢６５２２Ｃのうちの１つを除去してもよい。クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４は、３つの変換、すなわち、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０への疎追跡マップ６５０２のためのＴ１と、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０への疎追跡マップ６５０４のためのＴ２と、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０への疎追跡マップ６５０６のためのＴ３とを提供してもよい。
図６６および図６７は、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０の実施例６６００および６７００のブロック図である。クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、表面情報の集合を受信および／または生成してもよい。表面情報の集合は、深度画像および深度画像の姿勢等、姿勢付きセンサ捕捉データを含んでもよい。姿勢は、疎追跡マップの持続姿勢に対する姿勢と、いくつかの実施形態では、対応する疎追跡マップの識別子を含み得る、持続姿勢に関する識別子の形態で表されてもよい。しかしながら、本明細書に説明されるようなシステムＸＲは、ローカル座標フレームと共有座標フレームとの間の変換を算出および適用し得るため、深度情報および他の表面情報も、適切な変換を適用することによって、他の座標フレームに対する姿勢付きであってもよい。
クラウド疎マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４１４は、疎追跡マップと重複する、１つまたはそれを上回る共有疎マップを識別し、疎追跡マップと１つまたはそれを上回る共有疎マップをマージまたはスティッチングしてもよい。本新しく生成されたマージまたはスティッチングされた共有疎マップに関して、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、マージまたはスティッチングされた共有疎マップのマージまたはスティッチングされた持続姿勢と、それらのマージまたはスティッチングされた持続姿勢と関連付けられる深度画像とに基づいて、対応する共有稠密マップを構築してもよい。クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、各深度画像が規準座標フレーム内にカメラ錐台を有し得るように、デバイスにローカルのデバイス座標フレームと規準座標フレームとの間の算出された変換に基づいて、深度画像の姿勢をマージまたはスティッチングされた持続姿勢に変換してもよい。その結果、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０は、３Ｄ再構築物を規準座標フレーム内で構築するために、深度画像およびその姿勢を使用してもよい。
マージまたはスティッチングされた稠密マップは、複数のデバイスによって収集された表面情報から構築されてもよい。その表面情報は、複数の方法のいずれかにおいてフォーマット化されてもよい。表面情報は、姿勢付き深度画像としてフォーマット化されてもよい。深度画像は、立体データを提供してもよく、これは、体積を定義する複数のボクセル毎に、表面がそのボクセルによって表される場所内で検出されたかどうかを示すようにフォーマット化されてもよい。代替として、または加えて、表面情報は、平面またはメッシュ等のオブジェクトとして表されてもよい。いくつかの実施形態では、稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネントは、異なるフォーマットで受信された表面情報を処理してもよい。
図６６に示される実施例では、表面情報は、姿勢付きセンサデータ６６０４として提供され、これは、疎追跡マップ６６０２に対する姿勢付きである。疎追跡マップ６６０２の全部または一部はまた、表面情報の仕様の一部として提供されてもよい。図示されるシナリオでは、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６６００は、疎マップ位置特定コンポーネント６５１２と、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６とを含んでもよい。疎マップ位置特定６５１２は、受信された疎追跡マップ６６０２に関する位置特定結果６６１４を１つまたはそれを上回る共有疎マップ６４１６に提供してもよい。位置特定結果６６１４および疎追跡マップ６６０２に対する姿勢付き深度画像６６０６は、深度画像の姿勢が共有疎マップ６４１６のものに関連することを可能にする。深度画像を共有疎マップの座標フレームに関連するように姿勢付けるための変換は、深度画像を３Ｄ再構築コンポーネント６６０６に通過させることに先立って、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６によって、または別のコンポーネント（図示せず）によって適用されてもよい。変換が適用される場所にかかわらず、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６は、共有疎マップの座標フレーム内に１つまたはそれを上回る共有稠密マップ６６４２を生成してもよい。
図６７に示される実施例では、表面情報は、関連付けられる追跡マップを伴う、姿勢付きセンサデータ６７０２の形態で提供され、これは、追跡マップに関する持続姿勢テーブルとして表されてもよい。いくつかの実施形態では、表面情報は、代替として、または加えて、すでにデバイス上でローカルで再構築されている、深度画像および／または稠密情報等の他の形態で提供されてもよい。本実施例では、ローカルで生成された稠密情報は、現在の稠密マップ６７０８として示され、共有稠密マップ６７４２と同一フォーマットを有してもよい。
１つまたはそれを上回るデバイスからの表面情報をマージするまたはスティッチングするために実施される具体的処理は、表面情報の具体的フォーマットに依存し得る。本実施例では、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６７００は、疎追跡マップ持続姿勢選択コンポーネント６７０４と、疎マップ選択コンポーネント６７１０と、疎マップ位置特定コンポーネント６５１２と、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６とを含んでもよい。
疎追跡マップ持続姿勢選択コンポーネント６７０４は、受信された姿勢付き深度センサデータ６７０２のサブセット６７０６を選択してもよい。選択は、受信された疎追跡マップ６５０２と、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０のマージまたはスティッチングされた持続姿勢テーブル６５１０Ｔとに基づいてもよい。いくつかの実施形態では、姿勢付きセンサデータ６７０２のサブセットは、サブセットの姿勢付きセンサデータがマージまたはスティッチングされた疎マップＰＰテーブル６５１０Ｔ内の持続姿勢（ＰＰ）に対して姿勢付けされるように選択される。これらの持続姿勢は、例えば、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０のマージまたはスティッチングされた持続姿勢にレベル上げされている、疎追跡マップ６５０２の持続姿勢であってもよい。マージまたはスティッチングされた疎マップＰＰテーブル６５１０Ｔ内のＰＰと関連付けられる、姿勢付き深度センサデータ６７０２は、サブセット６７０６内への含有のために選択されてもよい。データをサブセット６７０６内に供給しない、姿勢付きセンサデータは、それらの姿勢付きセンサデータの姿勢が規準座標フレーム内で変換され得ないように、削除されてもよい。
複数のマージまたはスティッチングされた疎マップが維持される、実施形態では、疎マップ選択コンポーネント６７１０は、位置特定のためにデバイスによって供給される情報に基づいて、疎追跡マップを選択してもよい。疎マップ位置特定コンポーネント６５１２は、選択された疎追跡マップに関する位置特定結果６７１４をマージまたはスティッチングされた疎マップに提供してもよい。マージされた疎マップ６５１０はまた、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６への入力として提供され、それに関してマージまたはスティッチングされた疎マップの座標フレームにまたはそこからの変換が利用可能である、マージまたはスティッチングされた疎マップまたは任意の他の基準フレームに対する姿勢付きである、表面情報に基づいて、３Ｄ再構築を促進してもよい。３Ｄ再構築６６０６は、姿勢付き深度センサデータのサブセット６７０６、位置特定結果６７１４、および／または他の入力に基づいて、１つまたはそれを上回る稠密マップ６７４２を算出してもよい。
３Ｄ再構築物は、代替として、または加えて、例えば、稠密マップマージまたはスティッチングのための入力を供給する、１つまたはそれを上回るデバイスの周囲の３Ｄ環境についての他のデータに基づいてもよい。例えば、デバイスからの現在の稠密マップ６７０８は、３Ｄ再構築コンポーネント６６０６に供給されてもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、オブジェクト情報を含み得る、その現在の稠密マップ６７０８の全部または一部を供給してもよい。稠密マップ６７０８がデバイス上のローカル座標フレームに対する基準フレームを有する、実施形態では、デバイスはまた、そのローカル座標フレームが、ＸＲシステムと相互作用するデバイスによって共有される、マージまたはスティッチングされた疎マップ６５１０のために使用される、座標フレームに関連し得るように、情報を提供してもよい。
図６８は、いくつかの実施形態による、クラウド稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６４４０によって提供される、マージまたはスティッチングされた稠密マップ６８００を図示する、簡略化された概略図である。マージまたはスティッチングされた稠密マップ６８００は、ボクセル６８０２を備える、ボクセルグリッドに図示される。ボクセルグリッドは、近傍の表面までの符号付き距離値を含有する、塗り潰されたボクセルと、表面がその近傍にないため、値を含有しない、空ボクセルとを含んでもよい。例証では、ボクセルグリッドは、例証の便宜上、２次元で示される。ボクセルグリッドは、第３の次元に延在してもよい。
簡略化された実施例では、マージまたはスティッチングされた稠密マップ６８００は、１つの共有稠密マップと、３つのアップロードされた稠密マップとに基づいてもよい。３つのアップロードされた稠密マップは、３つの異なるセッションにわたって、１つまたはそれを上回るデバイスによって構築されてもよい。３つのアップロードされた稠密マップを受信する前に、共有稠密マップは、物理的環境内の表面６８０４Ａを表す、塗り潰されたボクセル領域６８０６Ａを含んでもよい。塗り潰されたボクセル領域６８０６Ａは、以前に受信された表面情報に基づいて再構築され、再構築後、クラウド上に記憶されてもよい。
クラウドは、本以前に再構築された共有マップと３つの新しく受信された稠密マップをマージするまたはスティッチングしてもよい。クラウドは、持続姿勢ｐｐ１を含む、第１の稠密マップと、持続姿勢ｐｐ２およびｐｐ４を含む、第２の稠密マップと、持続姿勢ｐｐ３を含む、第３の稠密マップとを受信してもよい。持続姿勢に対する姿勢付きである、情報は、対応するカメラ錐台６８０８内に含有されるものとして示される。持続姿勢に対する姿勢付きである、情報は、ここでは、可視性範囲６８１０として示される、持続姿勢によって表される、場所に対する距離にわたって、延在してもよい。３Ｄ再構築コンポーネント６６０６は、物理的環境内の表面６８０４Ｂを表す、ボクセル領域６８０６Ｂと、物理的環境内の表面６８０４Ｃを表す、ボクセル領域６８０６Ｃとを再構築してもよい。
マージまたはスティッチングされた稠密マップ６８００は、異なる時間において捕捉された表面情報に基づいて、１つまたはそれを上回るデバイスによって構築されることを理解されたい。図示される実施例では、ボクセル領域６８０６Ｂは、ｐｐ１と関連付けられる、深度画像と、ｐｐ２と関連付けられる、深度画像とに基づいて、構築される。本実施例では、ｐｐ１およびｐｐ２は、それらの持続姿勢と関連付けられる深度情報が、同一オブジェクトを表し得、したがって、ともに融合され得るほど、ともに十分に近接していると識別され得る。例えば、ｐｐ１およびｐｐ２は、マージまたはスティッチングされた疎追跡マップ内の持続姿勢の中にマージまたはスティッチングされる、持続姿勢であり得る。ｐｐ１およびｐｐ２のそれぞれに対する姿勢付きである、深度情報は、ｐｐ１およびｐｐ２に対する姿勢付きとして受信された情報が全てｐｐ５に対する姿勢付きであるように、ｐｐ５の座標フレームに変換されてもよい。３Ｄ再構築コンポーネント６６０６は、表面情報を生成するために使用され得るように、姿勢付きセンサデータ、個々の深度画像、または深度情報を他のフォーマットで融合させてもよい。いくつかの実施形態では、マージまたはスティッチングされた深度情報は、次いで、立体データを算出するために使用されてもよい。このように、デバイスのいずれかからの深度情報のみに基づいて表され得るものより大きい物理的世界内の体積が、マージまたはスティッチングされた稠密マップ内に表され得る。例えば、平面または他のオブジェクトは、算出された立体データに基づいて、識別され得る。
いくつかの実施形態では、デバイス上でローカルで生成されたオブジェクトは、マージまたはスティッチングされた立体データを用いて生成されたオブジェクトにマッチングされてもよい。このように、同一オブジェクトは、オブジェクトを識別するために、処理が実施される場所にかかわらず、同一オブジェクト識別子を与えられてもよい。
他の実施形態では、深度画像以外の表面情報が、代替として、または加えて、共有稠密マップの中にマージまたはスティッチングされてもよい。表面は、平面または他のオブジェクトおよび／またはメッシュ等の他の方法で表されてもよい。異なるマージまたはスティッチング技法が、異なるタイプの表面情報のために採用されてもよい。平面のマージは、下記に説明されるように、処理が、場所および面法線の類似性等のため、同一表面を表す可能性が高いことを示す、平面をマージするまたはスティッチングする、またはマージまたはスティッチングされた稠密マップに、マージまたはスティッチングされている個々のマップから、同一表面の一部として示されない、平面の全てを追加するように実施されてもよい。同様に、処理が、２つまたはそれを上回るメッシュの一部が表面の同一部分を表す可能性が高いことを示す、メッシュに関して、それらのメッシュは、組み合わせられたメッシュの中にマージまたはスティッチングされてもよい。逆に言えば、表面が他のメッシュと重複しない、メッシュは、マージまたはスティッチングされたマップに不変であるように追加され得る。
いくつかの実施形態では、表面情報のマージまたはスティッチングは、その中でそれが表されるフォーマットにかかわらず、複製表面情報を除去するステップを伴ってもよい。例えば、あるデバイスからの稠密マップが、表面を示す、別のデバイスからの立体データと同一場所における平面を示す場合、その表面は、処理される前に、立体データから除去される、または別様に、マージまたはスティッチングされた稠密マップに追加されなくてもよい。同様に、１つの稠密マップ内のメッシュが、ある平面または立体データと同一表面に対応する可能性が高いと決定される場合、その平面または立体データは、除去される、または別様に、マージまたはスティッチングされた稠密マップに追加されなくてもよい。表面情報が異なるフォーマットで表され得る、いくつかの実施形態では、表面情報は、マージまたはスティッチング動作の間、階層方式において処理されてもよく、より低いレベルの階層における表面情報は、マージまたはスティッチングされたマップ内に含まれず、同一表面は、より高いレベルの階層に表される。例えば、最初に、メッシュが、次いで、平面、次いで、立体データが、処理されてもよい。
図６８から分かるように、ボクセルは、マージまたはスティッチングされた共有疎マップ内の場所に関連し得る、持続場所に対して、決定可能場所を有する。故に、疎共有マップに対して位置特定されている、デバイスの近くの物理的世界の一部を表すマージまたはスティッチングされた稠密マップの一部が、識別されてもよい。クラウド上の共有稠密マップは、疎マップ位置特定コンポーネントによって提供される、その位置特定結果に従って、デバイスによってアクセスされてもよい。デバイスは、例えば、マージまたはスティッチングされた深度情報から算出された立体データをダウンロードし、３Ｄ環境内の表面の表現を算出するために、そのマージまたはスティッチングされた立体データを使用してもよい。デバイスは、マージまたはスティッチングされた立体データとそのセンサを用いて捕捉された立体データをマージするまたはスティッチングしてもよい。これは、例えば、図６４の稠密マップハンドリングコンポーネント６９００内で実施されてもよい。
稠密マップが平面または他のオブジェクトを含む、実施形態では、デバイスは、立体データをマージまたはスティッチングする代わりに、またはそれに加え、ダウンロードされた共有稠密マップのオブジェクトとローカル稠密マップ内のオブジェクトをマージするまたはスティッチングしてもよい。図６９に示されるデバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、マージまたはスティッチングされた稠密マップのメタデータと、疎追跡マップからマージまたはスティッチングされた疎マップへの少なくとも１つの変換を示す、疎マップ位置特定結果とを受信してもよい。デバイス上の疎マップ管理コンポーネントが、デバイスが、マージまたはスティッチングされた疎マップに移動し得ることを決定すると、対応するマージまたはスティッチングされた稠密マップが、稠密マップ位置特定のための候補として示され得る。少なくとも部分的に、受信されたメタデータに基づいて、デバイス上の稠密マップ管理コンポーネントは、デバイスがマージまたはスティッチングされた稠密マップに移動すべきであるかどうかを決定してもよい。稠密マップ管理コンポーネントが、マージまたはスティッチングされた稠密マップに移動しないことを決定すると、デバイスは、稠密マップデータをフェッチしないであろう。
稠密マップ管理コンポーネントが、マージまたはスティッチングされた稠密マップに移動すると決定すると、デバイスは、稠密マップをクラウドのデータからフェッチするステップに進み得る。マージまたはスティッチングされた稠密マップは、マージまたはスティッチングされた稠密マップが潜在的に非常に大きくあり得るため、より小さい体積（例えば、ブロック）に分割されてもよい。マージまたはスティッチングされた稠密マップをフェッチおよびロードするとき、デバイスは、最初に、デバイスに近いそれらのデータをフェッチおよびロードしてもよい（例えば、１００メートル離れたデータは、５メートル離れたデータより低い優先順位を有する）。デバイスを装着しているユーザが、動き回るにつれて、デバイスは、デバイスによって可視のエリアに対応する、データを持続的にフェッチおよびロードしてもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、データが、デバイスがその場所に達するとき、ロードする準備ができた状態であり得、クラウドからのデータをフェッチすることによって生じる待ち時間が、低減され得るように、例えば、デバイスの予測される運動に基づいて、あるデータを事前にフェッチしてもよい。
デバイスの稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネントは、新たなローカル姿勢付きセンサデータを用いてロードされている、マージまたはスティッチングされた稠密マップの一部を更新してもよい。デバイスが、新しいマージまたはスティッチングされた稠密マップをクラウドから受信すると、デバイスは、算出がクラウド上で起こるのと並行して、デバイスがセンサデータを捕捉するため、マージまたはスティッチングされた稠密マップの一部ではない、新たなローカル姿勢付きセンサデータを有し得る。マージまたはスティッチングされた稠密マップの一部を更新することは、デバイスが本新たなデータを喪失しないように防止する。
デバイスの稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネントはまた、新たなローカル姿勢付きセンサデータに基づいて、疎追跡マップ内の持続姿勢を持続的に更新および補正してもよい。更新された持続姿勢に結び付けられる姿勢付きセンサデータを使用して生成された３Ｄ再構築物も同様に、持続姿勢への任意の更新に基づいて、更新されてもよい。
図６９は、いくつかの実施形態による、デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００の実施例のブロック図である。デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、稠密マップ位置特定コンポーネント６９０４と、稠密マップ再位置特定コンポーネント６９１６と、稠密マップ管理コンポーネント６９０６と、稠密マップ事前フェッチコンポーネント６９１０と、稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６９１２とを含んでもよい。いくつかの実施形態では、デバイス上稠密マップハンドリングコンポーネント６９００は、疎マップ位置特定結果６７１４に基づいて、稠密マップ位置特定コンポーネント６９０４または稠密マップ再位置特定コンポーネント６９１６を有効にするかどうかを決定してもよい。
稠密マップ位置特定コンポーネント６９０４は、疎マップ位置特定結果６７１４が、デバイスが新しい共有疎マップに対して位置特定されることを示すときに、有効にされてもよい。稠密マップ位置特定コンポーネント６９０４は、それに対してデバイスが位置特定されることになる、共有稠密マップを選択してもよい。共有マップの選択における基準は、選択された稠密マップおよびそれに対してデバイスが位置特定される共有疎マップの被覆率における重複であってもよく、重複は、２つのマップ間で共通する持続データによって決定されてもよい。他の基準もまた、デバイスが現在位置特定されている稠密マップの品質および現在の稠密マップのタイムスタンプ等の重複被覆率を伴う、１つを上回る共有稠密マップが存在する場合、適用されてもよい。稠密マップの品質は、マップ内のメッシュブロックの数を示してもよい。稠密マップのタイムスタンプは、最後の深度画像が稠密マップの中に融合された時間および／またはマップがクラウド上で作成された時間を示してもよい。
デバイスは、デバイスの軌道内の累積された誤差を低減させるように、周期的に、例えば、デバイスが、その前の位置特定された位置から１０メートル移動すると、新しい位置特定結果を得ようと試みてもよい。疎マップが、より大きいエリアを被覆し得るため、疎マップ位置特定結果６７１４は、多くの場合、デバイスが同一共有疎マップに対して位置特定されることを示し得る。稠密マップ再位置特定コンポーネント６９０６は、マップ間の不整合が低減されるように、デバイスの疎追跡マップと共有疎マップとの間の変換を更新することを可能にされてもよい。
位置特定された共有稠密マップのメタデータ６９０８に基づいて、稠密マップ事前フェッチコンポーネント６９１０は、例えば、図７０に図示される方法７０００を実施することによって、位置特定された共有稠密マップの一部をフェッチするステップに進み得る。図７１は、いくつかの実施形態による、方法７０００を使用して、マージまたはスティッチングされた稠密マップ６８００を取得するステップを図示する、簡略化された概略図である。
方法７０００は、稠密マップ管理コンポーネントが、デバイスがクラウドからの共有稠密マップに対して位置特定され得ることを決定すると、開始してもよく、これは、稠密マップ事前フェッチをトリガし得る。
方法７０００は、デバイスの現在の位置（例えば、位置７１０２）に基づいて、現在の事前フェッチ領域７１０６を算出するステップ（行為７００４）を含んでもよい。事前フェッチデータの一部または全部はデバイス上のアクティブＲＡＭの中にロードされた、ロード領域（例えば、境界ボックス７１０４）であってもよい。いくつかの実施形態では、例えば、デバイスは、アクティブＲＡＭ内に、事前フェッチ領域より小さい、ロード領域に対応する、データを維持してもよい。事前フェッチデータの全部または一部は、ソリッドステート不揮発性メモリ内に実装されるファイルシステム等の他のメモリ内に記憶されてもよい。ロード領域は、デバイスの位置７１０２が変化するにつれて、変化されてもよい。
いくつかの実施形態では、事前フェッチデータは、漸次的にダウンロードされてもよい。方法７０００は、それに関してデバイスがまだデータを記憶していない、サブ領域の一部に関する事前フェッチ要求を送信するステップ（行為７００６）ステップを含んでもよく、選好が、現在のロード領域内のデータに関して与られている。例えば、境界ボックス７１０４内のサブ領域は、最初に、要求されてもよい。サブ領域の要求される部分は、「要求済み」としてマークされてもよい。
方法７０００は、事前フェッチ要求に対する応答を受信するステップ（行為７００８）を含んでもよい。応答は、立体データ、メッシュ、およびオブジェクト情報等の共有稠密マップのデータを含んでもよい。受信された事前フェッチ領域は、「完了」としてマークされてもよい。「完了」としてマークされる、事前フェッチ領域は、オクルージョン、物理学ベースの相互作用、および環境推測等のＸＲ機能のために、デバイスのメモリにロードされてもよい。
ロード領域内のメッシュブロックが全て、ダウンロードされ、ＲＡＭにロードされる等、ある基準が満たされた後、稠密マップ管理コンポーネントは、本以前に決定された共有稠密マップに対して位置特定してもよい。その後、現在の場所およびデバイスの検出された運動に基づいて、稠密マップ事前フェッチコンポーネントは、データをクラウドからフェッチし、デバイスＲＡＭにロードし続けてもよい。結果として、方法７０００は、例えば、デバイスの現在の場所およびデバイスの任意の検出された運動に基づいて、行為７００４、７００６、および７００８を反復してもよい。いくつかの実施形態では、境界ボックス７１０４内の全てのサブ領域をフェッチ後、方法７０００は、例えば、境界ボックス７１０４を拡大し（例えば、拡大された境界ボックス）、および／または境界ボックス７１０４を偏移させる（例えば、事前フェッチボックス７１０８）ことによって、新しい現在の事前フェッチ領域を算出してもよい。
共有稠密マップのフェッチされた部分は、デバイスが物理的環境内の対応するエリアの中に進入すると、デバイスのメモリにロードされてもよい。稠密マップマージまたはスティッチングコンポーネント６９１２は、例えば、図７２に図示される方法７２００を実施することによって、共有稠密マップのロードされた部分を更新してもよい。
方法７２００は、位置特定された共有稠密マップに対する最後の更新のタイムスタンプをチェックするステップ（行為７２０２）によって、開始してもよい。方法７２００は、タイムスタンプ後に捕捉された対応する深度画像を伴う、疎追跡マップからの持続姿勢を待ち行列に入れるステップ（行為７２０４）を含んでもよい。
待ち行列内の深度画像毎に、方法７２００は、デバイスの現在の場所と深度画像が結び付けられる持続姿勢との間の距離をチェックするステップ（行為７２０６）を含んでもよい。方法７２００は、距離が閾値（例えば、１５メートル）以内であるかどうかを決定するステップ（行為７２０８）を含んでもよい。距離が閾値以内であることが決定されるとき、方法７２００は、デバイス上にダウンロードされ、ローカルで記憶されている場合がある、クラウドのパス可能世界からのこれらの持続姿勢と関連付けられる全ての深度画像をクエリするステップ（行為７２１０）を含んでもよい。方法７２００は、待ち行列内の深度画像とクラウドのパス可能世界からのクエリされた深度画像を統合するステップ（行為７２１２）を含んでもよい。本持続姿勢は、統合後、待ち行列から削除されてもよい。距離が閾値を上回ることが決定されるとき、持続姿勢は、待ち行列から削除されてもよい。方法７２００は、付加的持続姿勢が待ち行列内に存在するかどうかを決定するステップ（行為７２１４）を含んでもよい。行為７２０６－７２１４は、持続姿勢が待ち行列内になくなるまで、反復してもよい。
平面表面等の幾何学形状が、ＸＲデバイスが動き回るにつれて、抽出されてもよい。幾何学形状を抽出するステップは、完全稠密マップを構築するより少ない演算能力および時間を要する。単純幾何学形状は、効率的であって、いくつかのＸＲ機能のために十分であり得る。抽出された幾何学形状は、幾何学形状が、ＸＲデバイス内の任意のデバイスと、共有幾何学形状に結び付けられる任意の仮想コンテンツとともに共有され得るように、クラウドにレベル上げされてもよい。
いくつかの実施形態では、デバイス上３Ｄ再構築コンポーネント（例えば、６４３６０は、幾何学形状抽出コンポーネントを含んでもよい。幾何学形状抽出コンポーネントは、センサを用いて、場面を走査しながら、幾何学形状を抽出してもよく、これは、遠近調節する動的環境変化に対応し得る高速かつ効率的抽出を可能にする。抽出された幾何学形状は、例えば、対応する稠密マップのオブジェクト情報（例えば、オブジェクト情報６４３８、オブジェクト情報６４４８）の少なくとも一部として、デバイス上に記憶され、および／またはクラウドにレベル上げされてもよい。クラウドは、１つまたはそれを上回るデバイスによって提供される幾何学形状を組み合わせるように構成される、１つまたはそれを上回るコンポーネントを含んでもよい。クラウド上の組み合わせられた幾何学形状はそれぞれ、組み合わせられた幾何学形状およびそれによって結び付けられる仮想コンテンツがＸＲシステム内のデバイスによって共有され得るように、一意の幾何学形状識別子を有してもよい。
いくつかの実施形態では、オブジェクトは、個々に識別可能であってもよく、これらの識別子は、持続姿勢と同様に、セッションを横断して持続され得る。個々の識別子を用いることで、オブジェクトは、独立して参照されることができ、相互から区別可能である。それらは、種々のタイプの異なるインスタンスとして分類されることができる。例えば、大平坦壁表面は、同一識別子を経時的に有し得る。逆に言えば、同一識別子は、経時的に、同一平坦壁表面を参照し得る。持続オブジェクトを参照する能力は、コンテンツ設置等の処理を簡略化し得る。例えば、仮想画面は、本識別子が、後に、異なるエンティティ、例えば、代わりに、天井を指し得ることを心配せずに、その識別子を介して、それを参照することによって、大平坦壁表面上に設置され得る。
平面が、いくつかの実施形態では、例示的幾何学形状として使用されるが、幾何学形状抽出コンポーネントは、後続処理において使用するために、平面の代わりに、またはそれに加え、例えば、円柱、立方体、線、角、またはガラス表面または穴等の意味論を含む、他の幾何学形状を検出してもよいことを理解されたい。いくつかの実施形態では、幾何学形状抽出に関して本明細書に説明される原理は、オブジェクト抽出および同等物にも適用可能であり得る。
いくつかの実施形態では、変換が、デバイスにローカルの座標フレーム内のデバイスからのオブジェクト情報（例えば、６４３８）を、クラウドマージまたはスティッチングされた疎マップの共有座標フレームに変換するために取得されてもよい。いくつかの実施形態では、変換は、疎マップ位置特定結果を使用してもよい。例えば、アップロードされた平面表面を含有する、稠密マップに関して、クラウドは、同一のマップの一意の識別子を使用して、対応するローカル追跡疎マップを見出し、本疎マップからクラウドマージまたはスティッチングされた疎マップに対して疎マップ位置特定を実施してもよい。姿勢が、クラウドマージまたはスティッチングされた疎マップからローカル追跡疎マップに取得され、オブジェクト情報を処理するための付加的入力として使用されてもよい。いくつかの実施形態では、アップロードされた平面表面を含有する、稠密マップに関して、クラウドは、同一のマップの一意の識別子を使用して、対応するローカル追跡疎マップを見出し、オブジェクト情報を処理するための付加的入力として使用されるべき持続姿勢テーブルを抽出してもよい。各平面（その一意の識別子によって識別され得る）は、そのローカル追跡疎マップの持続姿勢テーブル内の持続姿勢に結び付けられてもよい。クラウドマージまたはスティッチングされた疎マップ内の同一持続姿勢を見出すことによって、姿勢が、本平面に関して、クラウドマージまたはスティッチングされた疎マップにローカル追跡疎マップから取得され得る。
それに対して同一オブジェクト（平面等）が姿勢付きである、ローカルマップとクラウドマップとの間の相対的姿勢は、変換としての役割を果たし得る。取得された変換に基づいて、デバイスからのオブジェクト情報は、例えば、姿勢を使用して、および／または境界ボックスマッチング等の幾何学形状ベースのマッチングを実施することによって、デバイスにローカルの座標フレームからクラウドマージの共有座標フレームまたはスティッチングされた疎マップに変換されてもよい。
オブジェクトＵＵＩＤ転写マッピングが、算出され、ＸＲシステム内のデバイスによってアクセス可能であってもよい。オブジェクトＵＵＩＤ転写マッピングは、クラウドオブジェクト情報ＵＵＩＤと入力オブジェクト情報ＵＵＩＤとの間の対応を示してもよい。オブジェクトＵＵＩＤ転写マッピングは、デバイスが、例えば、ＵＵＩＤを通して、デバイスよって以前に見られていた、持続オブジェクトを認識することを可能にし得る。
ＸＲシステム内のデバイスは、マージまたはスティッチングされた稠密マップをロードしてもよく、オブジェクトＵＵＩＤは、マージまたはスティッチングされた稠密マップ内のそれらのＵＵＩＤであってもよく、これは、オブジェクトＵＵＩＤ転写マッピングに基づいて、デバイスに以前に見えていたＵＵＩＤに逆マッピングされ、したがって、デバイスの視点から持続性を提供し得る。
図７３は、いくつかの実施形態による、平面等の持続オブジェクトを提供する、ＸＲシステム７３００のブロック図である。ＸＲシステム７３００は、クラウド７３０２と、１つまたはそれを上回るデバイス７３０４とを含んでもよい。オブジェクトは、例えば、クラウドにアップロードされる表面情報が、クラウドコンポーネントが、オブジェクト情報を含有する、ローカル稠密マップと、同様にオブジェクト情報を含有し得る、クラウド共有稠密マップとの間のオブジェクトをマッチングさせ得るように、オブジェクト情報（例えば、平面）を含む、実施形態では、複数のデバイスを横断して持続され得る。具体的実施例として、ＸＲシステム７３００は、平面マッチングコンポーネント７６００を含んでもよく、これは、デバイス７３０４および／またはクラウド７３０２の一部であってもよい。
デバイス７３０４は、例えば、平面表面をメッシュから検出することによって、平面を抽出し、例えば、新しい抽出された平面が、２つの平面を接続するとき、平面を１つのグローバル平面の中にマージするまたはスティッチングし、例えば、グローバル平面の中央におけるブリック平面が除去されるとき、グローバル平面を分割するように構成される、１つまたはそれを上回るコンポーネントを含んでもよい。例えば、平面抽出システムの実施例は、米国特許出願第１６／２２９，７９９号（参照することによって、その全体として本明細書に組み込まれる）に説明される。
デバイス７３０４は、メモリ７３１２と、ファイルシステム７３１４とを含んでもよい。メモリ７３１２は、ローカル平面データ７３１６と、ローカル平面ＩＤ履歴マップ７３１８とを含んでもよい。ローカル平面データ７３１６は、平面の境界点、平面のエリア、および平面のプリミティブ法線等の平面情報を含んでもよい。クエリされる平面に関して、平面ＩＤ履歴マップ７３１８は、クエリされた平面の一意のＩＤと平面の任意の履歴ＩＤとの間の対応を含んでもよい。履歴ＩＤは、平面の少なくとも一部が最後に複数のセッションを横断してクエリされたときのタイムスタンプを示してもよい。
メモリ７３１２およびファイルシステム７３１４は、共有およびローカル幾何学形状が、以前に探索した空間に進入するとき、複製された環境マッピングを回避するために、ファイルシステム内に記憶され得るように、協働して動作してもよい。図示される実施例では、ローカル平面データ７３１６およびローカル平面ＩＤ履歴マップ７３１８の一部は、デバイスの現在の場所に基づいて、ファイルシステム７３１４から読み出されてもよい。デバイスが、物理的環境内のいくつかの実オブジェクトから離れるように移動すると、デバイス７３０４は、対応する平面データおよびそのＩＤ履歴マップをメモリ７３１２から除去し、それらをファイルシステム７３１４内に記憶してもよい。いくつかの実施形態では、メモリ７３１２内のデータが、セッションの終了後に除去され得るが、ファイルシステム７３１４内のデータは、存続され、新しいセッションの開始に応じて、メモリ７３１２にロードされるために備えてもよい。
図７４は、いくつかの実施形態による、持続性を平面等のオブジェクトに提供する、ＸＲシステム７４００のブロック図である。ＸＲシステム７４００は、クラウド７４０２と、１つまたはそれを上回るデバイス７４０４とを含んでもよい。クラウド７４０２は、上記に説明されるように、クラウドベースの疎マップ位置特定を実施するものと同一処理リソースを用いて、実装されてもよい、または他の算出リソースであってもよい。ＸＲシステム７４００は、平面マッチングコンポーネント７４０６を含んでもよい。平面マッチングコンポーネント７４０６は、クラウド７４０２の一部として図示されるが、また、デバイス７４０４の一部であってもよい、またはデバイス７４０４の一部のみ、またはクラウド７４０２の一部のみであってもよい。
クラウド７４０２は、持続姿勢テーブルを含む、共有疎マップ７４１２と、平面７４１６およびローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４１８を含む、共有稠密マップ７４１４とを含んでもよい。平面マッチングコンポーネント７４０６は、少なくとも部分的に、クラウド７４０２の疎マップ７４１２と、稠密マップ７４１４の平面７４１６とに基づいて、ローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４１８を提供してもよい。
デバイス７４０４は、持続姿勢テーブルを含む、疎追跡マップ７４２２と、平面７４２６およびローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４２８を含む、稠密マップ７４２４とを含んでもよい。ローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４２８は、デバイス７４０４によってクラウド７４０２からロードされた共有クラウド稠密マップからのもの、例えば、ローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４１８であってもよい。平面マッチングコンポーネント７４０６は、少なくとも部分的に、デバイス７４０４の疎マップ７４２２と、稠密マップ７４２４の平面７４２６とに基づいて、ローカル／クラウド平面ＵＵＩＤマッピング７４１８を提供してもよい。
本例示的実施形態では、デバイスが、平面等の持続オブジェクトを含む、稠密情報を提供するにつれて、平面マッチングコンポーネント７４０６は、デバイスからの平面をクラウド内に記憶される平面７４２６にマッチングさせようと試み得る。デバイスからの平面が、すでにクラウド内に記憶される平面と関連付けられている場合、その識別子は、マッピング７４１８内に記憶され、マッチングが識別子に基づいて実施されることを可能にし得る。
デバイスからの平面が、マッピング７４１８内にない場合、マッチングは、平面幾何学形状および平面についての他の情報に基づいてもよい。例えば、マッチング処理は、それに対して平面が姿勢付きである持続姿勢および姿勢に基づいてもよい。重複平面は、マッチングするものとして取り扱われ得る。マッチングを見出すことに応じて、デバイスによって使用される平面に関する識別子間の関連付けが、マッピング７４１８内に記録され、マッピング７４２８内への記憶のために、デバイスに通信されてもよい。
マッチングする平面が、識別されない場合、いくつかの実施形態では、デバイスからの平面は、共有平面７４１４のクラウド記憶に追加され、クラウド識別子を割り当てられてもよい。クラウド識別子間のマッピングは、次いで、マッピング７４１８内に記憶されてもよく、同様に、マッピング７４２８内に記憶されるために、デバイスに通信されてもよい。このように、平面または他のオブジェクトは、システムと相互作用する、各デバイス上で、およびクラウド内で、識別されてもよい。
また、デバイスからの稠密情報に基づいて、表面情報を追加することに加え、クラウド処理は、稠密情報を除去または更新してもよいことを理解されたい。例えば、図６７に示されるように、デバイスは、現在の稠密マップ６７０８を維持してもよい。その稠密マップは、より多くのセンサデータがデバイス上で収集および処理されるにつれて、拡張されてもよい。稠密マップを拡張させる、更新は、クラウド内で稠密マップとマージまたはスティッチングするために、クラウドに通信されてもよい。逆に言えば、デバイス上での更新が、以前に検出された表面またはオブジェクトがもはや存在しないことを示すとき、更新は、クラウドからの表面情報の除去をもたらし得る。
同様に、デバイスが、そのセンサを動作させ、その３Ｄ環境についての情報を集めるにつれて、デバイスは、随時、３Ｄ環境のその表現を調節してもよい。いくつかの実施形態では、デバイスは、随時、上記に説明されるように、バンドル調整の間に生じ得るように、その疎追跡マップを調節してもよい。疎追跡マップの調節は、追跡マップに対する姿勢付きであった、稠密情報への調節をトリガし得る。例えば、稠密情報を生成するために使用されるセンサデータは、追跡マップの調節がセンサデータの調節をもたらし得るように、追跡マップ内の持続姿勢に対する姿勢付きであってもよい。調節された表面情報は、次いで、生成され得る。調節された表面情報は、生成された類似表面情報と未調節表面情報を置換してもよい。本置換は、デバイスにローカルの表面情報上で、およびクラウド上で、行われてもよい。
故に、その中で複数のデバイスのそれぞれが動作する、３Ｄ環境の信頼性がある表現が、生成および維持され、低デバイス上リソースを用いて、持続性の利点を有効にし得る。
さらなる考慮点
図６０は、コンピュータシステム１９００の例示的形態における機械の略図表現を示し、機械に本明細書で議論される方法論のうちの任意の１つまたはそれを上回るものを実施させるための命令のセットが、いくつかの実施形態に従って実行されてもよい。代替実施形態では、機械は、独立型デバイスとして動作する、または他の機械に接続（例えば、ネットワーク化）されてもよい。さらに、単一機械のみが、図示されるが、用語「機械」はまた、個々にまたはともに、命令のセット（または複数のセット）を実行し、本明細書で議論される方法論のうちの任意の１つまたはそれを上回るものを実施する、機械の任意の集合を含むものと捉えられるものとする。
例示的コンピュータシステム１９００は、プロセッサ１９０２（例えば、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィック処理ユニット（ＧＰＵ）、または両方）と、メインメモリ１９０４（例えば、読取専用メモリ（ＲＯＭ）、フラッシュメモリ、動的ランダムアクセスメモリ（ＤＲＡＭ）、例えば、同期ＤＲＡＭ（ＳＤＲＡＭ）またはＲａｍｂｕｓ ＤＲＡＭ（ＲＤＲＡＭ）等）と、静的メモリ１９０６（例えば、フラッシュメモリ、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）等）とを含み、これらは、バス１９０８を介して相互に通信する。
コンピュータシステム１９００はさらに、ディスクドライブユニット１９１６と、ネットワークインターフェースデバイス１９２０とを含んでもよい。
ディスクドライブユニット１９１６は、その上に本明細書に説明される方法論または機能のうちの任意の１つまたはそれを上回るものを具現化する、１つまたはそれを上回る命令のセット１９２４（例えば、ソフトウェア）が記憶される、機械可読媒体１９２２を含む。ソフトウェアはまた、コンピュータシステム１９００、メインメモリ１９０４、およびプロセッサ１９０２によるその実行の間、完全にまたは少なくとも部分的に、メインメモリ１９０４内および／またはプロセッサ１９０２内に常駐し、同様に機械可読媒体を構成してもよい。
ソフトウェアはさらに、ネットワーク１８を経由して、ネットワークインターフェースデバイス１９２０を介して、伝送または受信されてもよい。
コンピュータシステム１９００は、プロジェクタを駆動し、光を生成するために使用される、ドライバチップ１９５０を含む。ドライバチップ１９５０は、その独自のデータ記憶装置１９６０と、その独自のプロセッサ１９６２とを含む。
機械可読媒体１９２２が、例示的実施形態では、単一媒体であるように示されるが、用語「機械可読媒体」は、１つまたはそれを上回る命令のセットを記憶する、単一媒体または複数の媒体（例えば、集中型または分散型データベースおよび／または関連付けられるキャッシュおよびサーバ）を含むものと捉えられるべきである。用語「機械可読媒体」はまた、機械による実行のための命令のセットを記憶、エンコーディング、または搬送することが可能であって、機械に、本発明の方法論のうちの任意の１つまたはそれを上回るものを実施させる、任意の媒体を含むものと捉えられるものとする。用語「機械可読媒体」は、故に、限定ではないが、ソリッドステートメモリ、光学および磁気媒体、および搬送波信号を含むものと捉えられるものとする。
いくつかの実施形態のいくつかの側面がこれまで説明されたが、種々の改変、修正、および改良が、当業者に容易に想起されるであろうことを理解されたい。
一実施例として、実施形態は、拡張（ＡＲ）環境に関連して説明される。本明細書に説明される技法の一部または全部は、ＭＲ環境、またはより一般的には、他のＸＲ環境およびＶＲ環境内に適用されてもよいことを理解されたい。
別の実施例として、実施形態は、ウェアラブルデバイス等のデバイスに関連して説明される。本明細書に説明される技法の一部または全部は、ネットワーク（クラウド等）、離散アプリケーション、および／またはデバイス、ネットワーク、および離散アプリケーションの任意の好適な組み合わせを介して実装されてもよいことを理解されたい。
さらに、図２９は、候補マップをフィルタリングし、高ランク付けマップのセットをもたらすために使用され得る、基準の実施例を提供する。他の基準も、説明される基準の代わりに、またはそれに加え、使用されてもよい。例えば、複数の候補マップが、より少ない望ましいマップをフィルタリングして取り出すために使用される、メトリックの類似値を有する場合、候補マップの特性が、候補マップとして留保される、またはフィルタリングして取り出される、マップを決定するために使用されてもよい。例えば、より大きいまたはより稠密な候補マップが、より小さい候補マップより優先されてもよい。
任意の明白である改変、修正、および改良が、検討され、本開示の一部であるものと意図され、本開示の精神および範囲内であるものとして意図されることに留意されたい。さらに、本開示の利点が、示されるが、本開示の全ての実施形態が、全ての説明される利点を含むわけではないであろうことを理解されたい。いくつかの実施形態は、本明細書およびいくつかのインスタンスに有利であるものとして説明される任意の特徴を実装しなくてもよい。故に、前述の説明および図面は、一例にすぎない。
本開示の前述の実施形態は、多数の方法のいずれかにおいて実装されることができる。例えば、実施形態は、ハードウェア、ソフトウェア、またはそれらの組み合わせを使用して実装されてもよい。ソフトウェア内に実装されるとき、ソフトウェアコードが、単一コンピュータ内に提供される、または複数のコンピュータ間に分散されるかどうかにかかわらず、任意の好適なプロセッサまたはプロセッサの集合上で実行されることができる。そのようなプロセッサは、いくつか挙げると、ＣＰＵチップ、ＧＰＵチップ、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ、またはコプロセッサ等、当技術分野において公知の市販の集積回路コンポーネントを含む、集積回路コンポーネント内の１つまたはそれを上回るプロセッサとともに、集積回路として実装されてもよい。いくつかの実施形態では、プロセッサは、ＡＳＩＣ等のカスタム回路内に、またはプログラマブル論理デバイスを構成することから生じる半カスタム回路内に実装されてもよい。さらなる代替として、プロセッサは、市販、半カスタム、またはカスタムかどうかにかかわらず、より大きい回路または半導体デバイスの一部であってもよい。具体的実施例として、いくつかの市販のマイクロプロセッサは、１つまたはそれらのコアのサブセットがプロセッサを構成し得るように、複数のコアを有する。但し、プロセッサは、任意の好適なフォーマットにおける回路を使用して実装されてもよい。
さらに、コンピュータは、ラックマウント式コンピュータ、デスクトップコンピュータ、ラップトップコンピュータ、またはタブレットコンピュータ等のいくつかの形態のうちのいずれかで具現化され得ることを理解されたい。加えて、コンピュータは、携帯情報端末（ＰＤＡ）、スマートフォン、または任意の好適な携帯用または固定電子デバイスを含む、概してコンピュータと見なされないが好適な処理能力を伴う、デバイスで具現化されてもよい。
また、コンピュータは、１つまたはそれを上回る入力および出力デバイスを有してもよい。これらのデバイスは、とりわけ、ユーザインターフェースを提示するために使用されることができる。ユーザインターフェースを提供するために使用され得る、出力デバイスの実施例は、出力の視覚的提示のためのプリンタまたはディスプレイ画面、または出力の可聴提示のためのスピーカまたは他の音生成デバイスを含む。ユーザインターフェースのために使用され得る、入力デバイスの実施例は、キーボード、およびマウス、タッチパッド、およびデジタル化タブレット等のポインティングデバイスを含む。別の実施例として、コンピュータは、発話認識を通して、または他の可聴フォーマットにおいて、入力情報を受信してもよい。図示される実施形態では、入力／出力デバイスは、コンピューティングデバイスと物理的に別個として図示される。しかしながら、いくつかの実施形態では、入力および／または出力デバイスは、プロセッサと同一ユニットまたはコンピューティングデバイスの他の要素の中に物理的に統合されてもよい。例えば、キーボードは、タッチスクリーン上のソフトキーボードとして実装され得る。いくつかの実施形態では、入力／出力デバイスは、コンピューティングデバイスから完全に接続解除され、無線接続を通して機能的に統合されてもよい。
そのようなコンピュータは、企業ネットワークまたはインターネット等、ローカルエリアネットワークまたは広域ネットワークを含む、任意の好適な形態の１つまたはそれを上回るネットワークによって相互接続されてもよい。そのようなネットワークは、任意の好適な技術に基づいてもよく、任意の好適なプロトコルに従って動作してもよく、無線ネットワーク、有線ネットワーク、または光ファイバネットワークを含んでもよい。
また、本明細書で概説される種々の方法およびプロセスは、種々のオペレーティングシステムまたはプラットフォームのうちのいずれか１つを採用する、１つまたはそれを上回るプロセッサ上で実行可能である、ソフトウェアとしてコード化されてもよい。加えて、そのようなソフトウェアは、いくつかの好適なプログラミング言語および／またはプログラミングまたはスクリプト作成ツールのうちのいずれかを使用して、書き込まれてもよく、また、フレームワークまたは仮想マシン上で実行される実行可能機械言語コードまたは中間コードとしてコンパイルされてもよい。
本側面では、本開示は、１つまたはそれを上回るコンピュータまたは他のプロセッサ上で実行されるときに、上記で議論される本開示の種々の実施形態を実装する方法を行う、１つまたはそれを上回るプログラムで符号化される、コンピュータ可読記憶媒体（または複数のコンピュータ可読媒体）（例えば、コンピュータメモリ、１つまたはそれを上回るフロッピー（登録商標）ディスク、コンパクトディスク（ＣＤ）、光学ディスク、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、磁気テープ、フラッシュメモリ、フィールドプログラマブルゲートアレイまたは他の半導体デバイス内の回路構成、または他の有形コンピュータ記憶媒体）として具現化されてもよい。前述の実施例から明白なように、コンピュータ可読記憶媒体は、非一過性形態においてコンピュータ実行可能命令を提供するために十分な時間の間、情報を留保し得る。そのようなコンピュータ可読記憶媒体または複数の媒体は、上記に記載されるように、その上に記憶される１つまたは複数のプログラムが、本開示の種々の側面を実装するように１つまたはそれを上回る異なるコンピュータまたは他のプロセッサ上にロードされ得るように、トランスポータブルであることができる。本明細書で使用されるように、用語「コンピュータ可読記憶媒体」は、製造（すなわち、製造品）または機械と見なされ得るコンピュータ可読媒体のみを包含する。いくつかの実施形態では、本開示は、伝搬信号等のコンピュータ可読記憶媒体以外のコンピュータ可読媒体として具現化されてもよい。
用語「プログラム」または「ソフトウェア」は、上記に記載されるように、本開示の種々の側面を実装するようにコンピュータまたは他のプロセッサをプログラムするために採用され得る、任意のタイプのコンピュータコードまたはコンピュータ実行可能命令のセットを指すために、一般的意味において本明細書で使用される。加えて、本実施形態の一側面によると、実行されると、本開示の方法を行う、１つまたはそれを上回るコンピュータプログラムは、単一のコンピュータまたはプロセッサ上に常駐する必要はないが、本開示の種々の側面を実装するように、いくつかの異なるコンピュータまたはプロセッサの間でモジュール様式において分散され得ることを理解されたい。
コンピュータ実行可能命令は、１つまたはそれを上回るコンピュータまたは他のデバイスによって実行される、プログラムモジュール等の多くの形態であってもよい。概して、プログラムモジュールは、特定のタスクを行う、または特定の抽象データタイプを実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、データ構造等を含む。典型的には、プログラムモジュールの機能性は、種々の実施形態では、所望に応じて、組み合わせられる、または分散されてもよい。
また、データ構造は、任意の好適な形態でコンピュータ可読媒体に記憶されてもよい。例証を簡単にするために、データ構造は、データ構造内の場所を通して関係付けられるフィールドを有することが示されてもよい。そのような関係は、同様に、フィールド間の関係を伝えるコンピュータ可読媒体内の場所を伴うフィールドのために記憶装置を割り当てることによって、達成されてもよい。しかしながら、ポインタ、タグ、またはデータ要素間の関係を確立する他の機構の使用を通すことを含む、任意の好適な機構が、データ構造のフィールド内の情報の間の関係を確立するために使用されてもよい。
本開示の種々の側面は、単独で、組み合わせて、または前述の実施形態に具体的に議論されない種々の配列において使用されてもよく、したがって、その用途は、前述の説明に記載される、または図面に図示されるコンポーネントの詳細および配列に限定されない。例えば、一実施形態に説明される側面は、他の実施形態に説明される側面と任意の様式で組み合わせられてもよい。
また、本開示は、その実施例が提供されている、方法として具現化されてもよい。方法の一部として行われる作用は、任意の好適な方法で順序付けられてもよい。故に、例証的実施形態では、連続作用として示されるが、いくつかの作用を同時に行うことを含み得る、作用が図示されるものと異なる順序で行われる、実施形態が構築されてもよい。
請求項要素を修飾するための請求項における「第１」、「第２」、「第の」等の順序の用語の使用は、単独では、別の要素と比べた１つの請求項要素のいかなる優先順位、先行、または順序、または方法の行為が行われる時間順序も含意しないが、順序の用語は、請求項要素を区別するために、（順序の用語の使用のためであるが）ある名前を有する１つの請求項要素と、同一の名前を有する別の要素を区別する標識としてのみ使用される。
また、本明細書で使用される語句および専門用語は、説明目的のためのものであって、限定と見なされるべきではない。本明細書の「～を含む」、「～を備える」、または「～を有する」、「～を含有する」、「～を伴う」、およびその変形の使用は、その後列挙されたアイテムおよびその均等物および付加的アイテムを包含することを意味する。

Claims (24)

  1. 仮想コンテンツをレンダリングするためのエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システムであって、
    ネットワークコンポーネントを介して、複数のポータブル電子デバイスに通信可能に接続されるコンピューティングデバイスと、
    前記コンピューティングデバイスおよび前記複数のポータブル電子デバイスによってアクセス可能なリポジトリと、
    稠密マップマージコンポーネントと
    を備え、
    前記エクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティシステムは、
    少なくとも部分的に、複数のポータブルデバイスから受信された稠密マップのセットに基づいて、３Ｄ環境の複数の部分に関する表現を決定することであって、稠密マップのセットは、少なくとも部分的に、稠密マップのセットに関する姿勢データまたは稠密マップのセット内の表面情報に基づいて、複数のサブ群に群化される、ことと、
    前記表現を共有持続稠密マップの少なくとも一部として記憶することと
    を含む行為のセットを実施するように構成される、エクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティシステム。
  2. 前記行為のセットはさらに、
    疎マップおよび稠密マップを、リポジトリ内に記憶される複数の規準マップから選択される規準マップに対して位置特定することを含み、座標系が、前記疎マップから導出され、前記稠密マップ内のオブジェクトの位置または配向を決定するために使用される、請求項１に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  3. 前記行為のセットはさらに、
    規準マップに関して、ポータブル電子デバイスの頭部姿勢の頭部姿勢データと、前記頭部姿勢において前記ポータブル電子デバイスによって検出された１つまたはそれを上回るオブジェクトに関するオブジェクト情報とを備える前記疎マップを決定することを含み、前記疎マップは、前記ポータブル電子デバイスのためのローカル基準フレームにローカルで配向される、請求項２に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  4. 前記行為のセットはさらに、
    第１の処理パイプラインにおいて、前記稠密マップを決定することを含み、前記疎マップは、第２の処理パイプラインにおいて決定され、第２のリフレッシュレートでリフレッシュされ、前記稠密マップは、前記第２のリフレッシュレートより低速の第１のレートでリフレッシュされ、前記稠密マップは、疎マップの持続姿勢を参照する稠密情報を備える、請求項２に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  5. 前記行為のセットはさらに、
    少なくとも部分的に、前記疎マップと、前記リポジトリ内に記憶されている１つまたはそれを上回る規準マップとの間の重複の範囲を決定する条件に基づいて、前記疎マップを規準マップにレベル上げすることを含む、請求項２に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  6. 前記行為のセットはさらに、
    前記ポータブル電子デバイスにおいて、少なくとも、ローカル３Ｄ再構築を実施することによって、共有世界モデルを生成することを含む、請求項１に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  7. 少なくとも、前記ローカル３Ｄ再構築を実施することによって、前記共有世界モデルを生成することは、
    前記複数のポータブル電子デバイスのポータブル電子デバイスにおいて、疎マップの姿勢を識別することと、
    共有持続稠密マップを前記コンピューティングデバイスによってアクセス可能なリポジトリから識別することと
    を含む、請求項６に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  8. 少なくとも、前記ローカル３Ｄ再構築を実施することによって、前記共有世界モデルを生成することは、
    少なくとも、変換を使用することによって、前記ポータブル電子デバイスによって生成された前記疎マップを規準マップに対して位置特定することを含み、前記変換は、少なくとも部分的に、前記規準マップ内の１つまたはそれを上回る持続座標フレームに基づいて、前記疎マップおよび前記規準マップに関して決定される、請求項７に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  9. 少なくとも、前記ローカル３Ｄ再構築を実施することによって、前記共有世界モデルを生成することは、
    前記ポータブル電子デバイスにおいて、少なくとも、前記オブジェクトまたはそれの一部のローカル姿勢データまたはローカル深度データを前記ポータブル電子デバイスによって捕捉された画像から決定することによって、稠密マップを生成することを含む、請求項８に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  10. 前記稠密マップは、前記ポータブル電子デバイスにおいて、少なくともさらに、前記規準マップに対して位置特定された姿勢データまたは位置特定された深度データを識別することであって、前記位置特定された姿勢データまたは位置特定された深度データはそれぞれ、前記変換によって、前記位置特定された姿勢データまたはローカル深度データから変換される、ことと、前記位置特定された姿勢データまたは前記位置特定された深度データを伝送することとによって生成される、請求項８に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  11. 前記行為のセットはさらに、
    遠隔サーバ上に常駐する前記稠密マップマージコンポーネントにおいて、前記３Ｄ環境の３Ｄ再構築を実施することを含む、請求項１に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  12. 前記３Ｄ環境の３Ｄ再構築を実施することは、
    前記複数のポータブル電子デバイスのポータブル電子デバイスから、前記ポータブル電子デバイスによって生成された疎マップのローカル姿勢データを受信することと、
    共有持続稠密マップを前記稠密マップマージコンポーネントによってアクセス可能なリポジトリから識別することと
    を含む、請求項１に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  13. 前記３Ｄ環境の３Ｄ再構築を実施することはさらに、
    前記ポータブル電子デバイスによって生成された前記疎マップを規準マップに対して位置特定する変換を決定することを含み、前記変換は、少なくとも部分的に、前記規準マップ内の１つまたはそれを上回る持続座標フレームと、前記疎マップ内の姿勢データとに基づいて、前記疎マップおよび前記規準マップに関して決定される、請求項１２に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  14. 前記３Ｄ環境の３Ｄ再構築を実施することはさらに、
    前記ポータブル電子デバイスから、稠密マップを受信することであって、前記稠密マップは、前記姿勢付き表面情報の集合の少なくとも一部の表面と、前記ポータブル電子デバイスによって捕捉された画像内のオブジェクトまたはそれの一部に関するローカル姿勢データまたはローカル深度データとを使用することによって生成され、前記ローカル姿勢データおよび前記ローカル深度データはそれぞれ、前記規準マップに対して位置特定された姿勢データまたは位置特定された深度データに変換される、ことと、
    少なくとも部分的に、前記疎マップを前記規準マップに対して位置特定する位置特定結果に基づいて、前記疎マップに対応する前記稠密マップを識別することと、
    少なくとも、前記稠密マップと前記共有持続稠密マップを前記表現の一部としてマージすることによって、前記３Ｄ環境の表現を算出することと
    を含む、請求項１３に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  15. 前記行為のセットはさらに、
    前記複数のポータブル電子デバイスのポータブル電子デバイスによって生成された疎マップを前記規準マップに対して位置特定することと、
    疎マップマージコンポーネントにおいて、前記３Ｄ環境に関する共有持続疎マップを生成することと
    を含む、請求項１４に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  16. 前記共有持続疎マップを生成することは、
    前記複数のポータブル電子デバイスのポータブル電子デバイスから、前記ポータブル電子デバイスによって生成された疎マップ内の前記オブジェクトまたはそれの一部のローカル姿勢データを受信することであって、前記ローカル姿勢データは、前記ポータブル電子デバイスに関連して配向され、前記オブジェクトまたはそれの一部は、前記疎マップ内の点ノードとして表される、ことと、
    少なくとも部分的に、前記オブジェクトまたはそれの一部の前記ローカル姿勢データに基づいて、前記疎マップに関する少なくとも１つの持続座標フレームを前記規準マップから識別することと
    を含む、請求項１５に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  17. 前記共有持続疎マップを生成することは、
    少なくとも、前記ローカル姿勢データの位置特定された姿勢データへの変換によって、少なくとも部分的に、前記規準マップ内に記憶される前記少なくとも１つの持続座標フレームに基づいて、前記疎マップを前記規準マップに対して位置特定することと、
    少なくとも、前記疎マップを前記共有持続疎マップの中にマージすることによって、前記３Ｄ環境に関する前記共有持続疎マップを生成することと
    を含む、請求項１６に記載のエクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システム。
  18. コンピュータプログラム製品であって、前記コンピュータプログラム製品は、１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読記憶媒体を備え、前記１つまたはそれを上回る非一過性コンピュータ可読記憶媒体は、その上に記憶される命令の少なくとも１つのシーケンスを有し、前記命令の少なくとも１つのシーケンスは、エクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティ（ＸＲ）システムによって実行されると、前記エクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティシステムに、行為のセットを実施させ、前記行為のセットは、
    前記エクステンデッドリアリティまたはクロスリアリティシステムによってアクセス可能なリポジトリを決定することであって、前記リポジトリは、その中に複数の規準マップを記憶し、規準マップは、少なくとも１つのオブジェクトまたはそれの１つまたはそれを上回る部分に対応する１つまたはそれを上回る持続座標フレームを記憶することと、
    少なくとも部分的に、前記複数のポータブルデバイスから受信された稠密マップのセットに基づいて、３Ｄ環境の複数の部分に関する表現を決定することであって、稠密マップのセットは、少なくとも部分的に、稠密マップのセットに関する姿勢データまたは稠密マップのセット内の表面情報に基づいて、複数のサブ群に群化される、ことと、
    前記表現を共有持続稠密マップの少なくとも一部として記憶することと
    を含む、コンピュータプログラム製品。
  19. 前記行為のセットはさらに、
    疎マップおよび稠密マップを、リポジトリ内に記憶される複数の規準マップから選択される規準マップに対して位置特定することであって、座標系が、前記疎マップから導出され、前記稠密マップ内のオブジェクトの位置または配向を決定するために使用される、ことと、
    規準マップに関して、ポータブル電子デバイスの頭部姿勢の頭部姿勢データと、前記頭部姿勢において前記ポータブル電子デバイスによって検出された１つまたはそれを上回るオブジェクトに関するオブジェクト情報とを備える前記疎マップを決定することであって、前記疎マップは、前記ポータブル電子デバイスのためのローカル基準フレームにローカルで配向される、ことと、
    第１の処理パイプラインにおいて、前記稠密マップを決定することであって、前記疎マップは、第２の処理パイプラインにおいて決定され、第２のリフレッシュレートでリフレッシュされ、前記稠密マップは、前記第２のリフレッシュレートより低速の第１のレートでリフレッシュされ、前記稠密マップは、疎マップの持続姿勢を参照する稠密情報を備える、ことと、
    少なくとも部分的に、前記疎マップと、前記リポジトリ内に記憶されている１つまたはそれを上回る規準マップとの間の重複の範囲を決定する条件に基づいて、前記疎マップを規準マップにレベル上げすることと
    を含む、請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
  20. 前記行為のセットはさらに、
    前記ポータブル電子デバイスにおいて、少なくとも、
    前記複数のポータブル電子デバイスのポータブル電子デバイスにおいて、疎マップの姿勢を識別することと、
    共有持続稠密マップを前記コンピューティングデバイスによってアクセス可能なリポジトリから識別することと、
    少なくとも、変換を使用することによって、前記ポータブル電子デバイスによって生成された前記疎マップを規準マップに対して位置特定することであって、前記変換は、少なくとも部分的に、前記規準マップ内の１つまたはそれを上回る持続座標フレームに基づいて、前記疎マップおよび前記規準マップに関して決定される、ことと、
    前記ポータブル電子デバイスにおいて、少なくとも、前記オブジェクトまたはそれの一部のローカル姿勢データまたはローカル深度データを前記ポータブル電子デバイスによって捕捉された画像から決定することによって、稠密マップを生成することと
    によって、少なくとも、ローカル３Ｄ再構築を実施することによって、共有世界モデルを生成すること
    を含む、請求項１８に記載のコンピュータプログラム製品。
  21. クロスリアリティ表現をレンダリングするための電子デバイスであって、前記電子デバイスは、
    ３次元（３Ｄ）環境についての情報を捕捉するように構成される１つまたはそれを上回るセンサであって、前記情報は、複数の画像を備える、１つまたはそれを上回るセンサと、
    命令のシーケンスを実行するように構成されるプロセッサであって、前記命令のシーケンスは、実行されると、前記プロセッサに、行為のセットを実施させ、前記行為のセットは、
    少なくとも部分的に、前記複数の画像に基づいて、疎追跡マップを算出することと、
    少なくとも部分的に、前記１つまたはそれを上回るセンサによって捕捉された情報に基づいて、表面または深度情報の１つまたはそれを上回る集合を決定することと、
    前記表面または深度情報の１つまたはそれを上回る集合のうちの少なくとも１つと、前記表面または深度情報の１つまたはそれを上回る集合のうちの少なくとも１つに関する姿勢情報とを伝送することと、
    稠密マップのメタデータを受信することであって、前記メタデータは、前記稠密マップによって表される前記３Ｄ環境の一部を示す、ことと、
    少なくとも部分的に、前記疎追跡マップおよび前記メタデータに基づいて、前記稠密マップの少なくとも一部を読み出すべきかどうかを決定することと
    を含む、プロセッサと
    を備える、電子デバイス。
  22. 前記稠密マップのメタデータは、品質メトリックを備え、前記品質メトリックは、前記稠密マップ内のメッシュブロックの数と、最後の深度画像が前記稠密マップの中に融合されたときの時間を示すタイムスタンプとを示し、
    前記稠密マップの少なくとも一部を取得すべきかどうかを決定することは、少なくとも部分的に、前記稠密マップの品質メトリックと、１つまたはそれを上回る稠密の異なるマップの品質メトリックとに基づく、
    請求項２１に記載の電子デバイス。
  23. 少なくとも部分的に、前記稠密マップの少なくとも一部と、前記表面または深度情報の１つまたはそれを上回る集合のうちの少なくとも１つとに基づいて、ローカルでマージされたマップを算出することをさらに含み、前記表面または深度情報の１つまたはそれを上回る集合のうちの少なくとも１つは、前記稠密マップの少なくとも一部内に表されない、請求項２１に記載の電子デバイス。
  24. 前記行為のセットはさらに、
    少なくとも部分的に、前記電子デバイスの姿勢に基づいて、その中に前記電子デバイスが移動しているエリアを決定することと、
    前記エリアの表面情報が、前記稠密マップ内で利用可能であるが、前記デバイス上ではそうではないことが決定されると、前記エリアの表面情報をダウンロードすることであって、前記稠密マップは、疎追跡マップ内の持続姿勢と関連付けられる複数のサブ領域を備え、前記エリアに対応する１つまたはそれを上回るサブ領域は、少なくとも部分的に、前記電子デバイスの姿勢と前記サブ領域と関連付けられる１つまたはそれを上回る持続姿勢との間の個別の距離に基づく順序でダウンロードされる、ことと
    を含む、請求項２１に記載の電子デバイス。
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