Niantic：未来AR重要场景，VPS众包3D地图到底是啥？

Esther | 编辑

几个世纪以来，人们使用指南针、地图、星盘和象限仪来找路，而在过去二十年里，GPS成为了主流的定位系统，并且与手机结合后，让人们的出行越来越方便。而随着摄像头等技术发展，我们也开始看到视觉定位技术的崛起，比如谷歌地图就推出AR导航功能，将指示标定位在真实场景中。与此同时，Niantic作为一家开发LBS AR游戏的公司，也开始构建基于视觉数据的3D地图平台。与谷歌不同的是，Niantic并不是坐拥大规模数据的老牌科技巨头，其获取数据的方式更多是通过游戏玩家上传。

近期，Niantic首席科学家Victor Priscariu和工程总监Pierre Fite-Georgel深度分享了，通过《精灵宝可梦GO》等LBS AR游戏获取玩家众包数据的过程，以及如何将3D扫描数据处理成可用于开发LBS AR的地图。

据青亭网了解，Niantic旗下的Lightship VPS视觉定位平台目标是提供一个精确、动态的3D世界地图，允许AR开发者在物理空间中添加、固定AR内容。Niantic指出，如果GPS是真实空间的定位方式，那么VPS更像是虚拟空间的定位方式，它的优势是精度更高，可精确到厘米，而且可以用来开发持续性的AR内容，将虚拟视觉效果和物理空间更好的融合。

VPS定位的难点

最开始，Niantic的LBS AR游戏《精灵宝可梦GO》是基于谷歌GPS地图定位，而现在该公司决定从头开始构建基于视觉的VPS地图，而这将需要克服许多技术挑战，需要一段时间才能完善。Niantic指出，3D AR地图将会动态变化，因为它需要实时更新，反映出物理世界的变化，而目前，基本的开发模块已经到位，AR地图已经在形成。

开发3D世界地图要比标准数字地图要更难，因为3D地图覆盖的物理空间更大，尤其是在公园、城镇广场等户外场所。另一方面，在三个维度上重建空间将需要多个角度的大量图像，其中需要包含不同的时间、天气和季节，这样才能模拟动态变化的场景。除此之外，还需要识别场景中的陆地、水域、天空等元素，并计算出它们与人之间的距离关系。

除了手机视觉图像外，Niantic还会收集GPS的经纬度和高度，以及手机的加速计和陀螺仪的传感信息（目的是为了定位扫描人的视角、手机位置和方向）。如果玩家的手机有LiDAR传感器，便可以拍摄周围环境的高分辨率3D视图，这样就可以更好的确定环境中物体的距离。

钟塔扫描演示，完成对钟塔的扫描需要几分钟，从多个角度拍摄

隐私数据自动模糊

为了保护隐私安全，Niantic在获得数据后，会在后端过滤掉数据中包含个人身份特征的信息，比如车牌号、人脸等等。此外，还会使用AI模型来控制扫描数据的质量，确保扫描数据的照明条件良好，图像清晰，没有遮挡，或是相机位置准确，没有失焦。如果是在室内拍摄的图像，也会被过滤掉。

通过众包构建3D地图

3D空间扫描需要在不同的视角、位置和光照条件下观察空间中的每一个点，这样生成的3D模型才能模拟变化和用户行为。然而，单靠一家公司的力量很难收集到足够多的数据。因此，Niantic希望通过《精灵宝可梦GO》和《Ingress》的玩家来收集3D地图数据，其认为，一旦游戏玩家达到一定水平，便可能上传规模化的AR地图和Wayspot，并因此获得游戏内奖励。

据悉，Wayspot指的是一些可公开访问的对象或位置，比如雕像、艺术装置、公园或喷泉等等。Niantic为一些Wayspot设定优先级，鼓励玩家去扫描自己所在区域，或是需要更多扫描的地方。目前，Niantic数据库中已经包含了1700万个Wayspot兴趣点，其中有12万个支持3D VPS定位，而这些Wayspot未来将成为AR地图重要的一部分。

扫描的过程如下：当游戏玩家到达目标的Mapping Field Research扫描点后，游戏系统会提示他们进行3D扫描。扫描过程需要围绕目标走动，并拍摄多个20-30秒的短视频，每个扫描点大约需要采集300帧图像。为了确保数据的可靠性和多样性，系统会要求多个人扫描同一个Wayspot，这样就能了解这个地点在不同天气下、不同型号手机扫描的效果差异。

3D地图数据处理过程

实际上，构建一个可运行AR的大规模3D地图需要多种技术协同，包括数据管道、人工智能、算法、服务器网络，以及不断更新的数据。Niantic以众包的形式收集扫描数据，数据主要由玩家从AR游戏中上传。玩家上传数据后，Niantic的AI地图系统会将视频数据分解成单独的帧，并从中提取图像、GPS定位和传感器数据，以及相机与画面中物体的相对位置。

具体来讲，开发VPS地图主要分为五个阶段：

1. 拆分扫描，来确定Wayspot的位置；
2. 位置映射：从分割的3D扫描地图中提取位置和方向信息；
3. 对比3D映射图之间的关系，确保它们之间保持连续；
4. 3D密集重建，这个步骤生成的是供计算机理解的深度数据地图，这些数据包括每个像素从相机到对象之间的距离，可用于生成3D网格；值得注意的是，开发者可通过8th Wall WebAR平台获取这些数据，直接用来开发LBS AR应用；此外，也可以通过Wayfarer工具添加新的Wayspot兴趣点和AR地图；
5. 添加上下文和语义信息：在3D深度图基础上，还可以对树、地面、建筑物等目标进行分类，这样就可以帮助AR实现与物理空间的自然交互。
   
   

在博文中，Niantic还强调了云服务的重要性，并指出未来的AR地图需要依赖云计算，因为构建世界规模的动态3D地图将需要强大的处理能力，才能同时计算和处理数百万次扫描结果。

参考：

https://nianticlabs.com/news/vps-part-2?hl=en

（ END）

 

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