VisualComputing: Benutzerschnittstellen

Elektromagnetisches:

• Über ein e-magnetisches Feld wird den Sensoren am Nutzer Strom induziert. Aus diesem Strom errechnen die Sensoren die Position im Tracking Bereich. Die Sensoren senden die Daten dann an das Tracking System (Vorteile: Nutzer kann vom Sender gesehen auch verdeckt sein. Nachteil: Metallische Objekte in Tracking Bereich verfälschen das Ergebnis, teuer)

Mechanisches Tracking:

• Der Nutzer befindet sich in einer mechanischen Konstruktion, die über Gelenke oÄ Winkeländerungen oder Beschleunigung wahrnimmt (Vorteil: Sehr präzise, Nachteil: Die Konstruktion schränkt sehr ein)

Ultraschall:

• Über die Time-of-Flight Methode berechnen die Empfänger durch den empfangenen Schall die Position des Nutzers (Vorteil: Relativ günstig und genau, Nachteil: Man braucht mindestens drei Empfänger für eine 2D Bestimmung (vgl GPS), Objekte zwischen Schallsender und Empfänger verfälschen das Ergebnis)

Optisches:

• Kameras erkennen Marker am Körper des Nutzers und ermitteln so Position und Ausrichtung etc (Vorteil: Relativ günstig (teilweise nur eine Webcam nötig), relative Bewegungsfreiheit im Tracking Bereich, Nachteil: Blickkontakt zwischen Kamera und Nutzer zwingend erforderlich, Verzögerung der Ausgabe wegen sehr aufwendiger Algorithmen)

Inertiales, gyroskopisches:

• Bewegungssensoren am Nutzer nehmen Positionsveränderungen des Körpers oder der Körperteile wahr und senden die Daten zum Tracking System (Vorteil: Sehr günstig, kleine Sensoren, Nachteil: Liefert nur relative Positionen, das heißt, erkennt nur Bewegung und keine absoluten Positionen, Akkumulation des Fehlers durch Messungsungenauigkeiten, daher meist in Kombination mit anderen Tracking Systemen)

Neurales/Muskulares:

• Sensoren auf der Haut nehmen Kontraktionen der Muskeln wahr. Mit dem Biomuse System ist es so zB möglich das Spielen eines Instruments zu simulieren. Eine weiter Möglichkeit ist das Positionentracking duech Drucksensoren am Boden (ähnliche Vor- und Nachteile wie beim inertialen Tracking

• Artoolkitmarker
• HMD Marker
• Gis Marker
• Scr Marker
• Frame Marker
• Split Marker
• DOT Marker (Teilfächenverfahren)

• Form: mit vier nicht linearen Punkten lässt sich die Position im Raum eindeutig bestimmen. Daher wird häufig eine quadratische Form verwendet. Eine gleichmässige Form um es von allen Richtungen gut zu erkennen
• Farbe: Es wurde vorgeschlagen nur mit Graustufen zu arbeiten, wegen der schnelleren Verarbeitung als bei Farben. Farben werden auch stärker von Lichtverhältnissen beeinflusst
• Markerlokalisierung: Um den Marker in der Realen Umgebung gut zu finden, wird ein dicker, schwarzer, quadratischer Rand vorgeschlagen und dazu das ganze auf weissem Hintergrund. Der Rand macht optimal 15% des Bildes aus.
• Bild Identifikation: Zur eigentlichen Identifikation des Markers wird ein soeben entdeckter Marker mit möglichen Bildern aus der Datenbank verglichen. Dies wird durch Bestimmung einer Korrelationskoeffizienten gemacht.

Der Split Marker kommt ohne durchgehenden Rahmen aus und besteht aus zwei sich gegenüberliegenden Barcodes, in welche die ID des Markers codiert ist.

Das Fehlen des durchgängigen Rahmnes machst es möglich, den Marker beispielsweise in der Hand zu halten und dabei die Innenfläche mit dem Daumen zu bedecken. Während Frame-Marker einen geschlossenen Rahmen benötigt, setzt sich der Split-Marker aus zwei Barcodes zusammen, die die untersuchte Fläche begrenzen.

• Natürliche Formen (z.B. Linien, Punkte und Kreise) werden als Anhaltspunkt für markerloses Tracking verwendet
• Verwendung von Referenz Objekten deren CAD Modell bereits bekannt ist (modellbasiert)
• Slam-Verfahren zur Erkennung unbekannter Umgebungen
• Einsatz modellbasierter Verfahren (2D-Marker, Bildmarker oder Textmarker)

• Webcam und Bildschirm (Monitor-basierte Systeme, darunter fällt auch Cave)
• Head Mounted Display
• Head Up Display/Brillen 
• Kontaktlinsen (bionic contact lenses)
• Mobile Devices

Monitor-basierte Systeme

Video See Through HMD

Optical-See-Through-HMD

Head Up Display

• Je nachdem welche Anforderungen man an die Anwendung stellt, stehen verschiedene Frameworks zum Arbeiten mit AR-Systemen zur Verfügung
• D`Fusion: Unterstützung von Flash im Web
• Metaio SDK: Unterstützung für mobile Geräte, kommt mit eigenem 3D Renderer
• Frauenhofer IGD: Unterstützt Handtracking durch Handschuh
• AR-Toolkit: Open Source, sehr transparent

►Man muss schauen, in welchem Kontext, mit welchen Geräten seine Anwendung genutzt werden soll. Zusätzlich sind Faktoren wie die Kosten, der Aufwand, der Zeitrahmen oder die Dokumentation ausschlaggebend für die Wahl eines Frameworks