CC BY
1144
Key words: augmented reality, virtual object, real object, mobile application, tab-blete computer.
Yakovlev Boris Sergeevich, candidate of technical science, docent, bor yak@ mail.ru. Russia, Tula, Tula State University,
Pustov Sergei Igorevich, magistrant, pustow @mail.ru, Russia, Tula, Tula State University
УДК 004.93;004.5
КЛАССИФИКАЦИЯ И ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИСПОЛЬЗОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИИ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ
Б.С. Яковлев, С.И. Пустов
Приведены классификации технологии дополненной реальности и ее элементов. Проанализированы перспективные сферы ее применения.
Ключевые слова: дополненная реальность, аппаратные средства, браузер, распознавание, контент, визуальный поиск, «человек 2.0».
Одним из перспективных направлений ИТ-разработок является дополненная реальность. Данная технология - новый способ получения доступа к данным, однако влияние этой технологии на общество может оказаться сравнимым с эффектом от появления Интернета. Глобальная сеть сделала информацию более контекстно-зависимой, то есть определяемой окружающими условиями. Когда огромный массив информации находится в открытом доступе, то становится важным не ее наличие как таковое, а получение необходимых данных, связанных с объектом, в определенный момент времени
Продуктовую экосистему технологии дополненной реальности можно разделить на следующие ключевые элементы:
1. Аппаратные средства, которые обеспечивают технологические возможности создания дополненной реальности. В данную группу входят процессоры, дисплеи, различные датчики, такие как GPS, магнитометры, акселерометры, гироскопы, а также видеокамеры, средства коммуникации на малом расстоянии и другие устройства взаимодействия (ввода/вывода).
2. Браузер - программное обеспечение, задача которого - в режиме реального времени объединять слои информации, получаемые как от датчиков, так и из сети в виде различного контента.
3. Система распознавания - технологии для идентификации объ-
ектов и людей в реальном мире, основанные на вычислении данных о геолокации, пространственной ориентации и времени или определении форм, атрибутов и характерных признаков. Таким образом, их можно поделить на локационно-зависимые или объектно-зависимые. При этом объектнозависимое распознавание также может быть реализовано двумя разными способами - при помощи искусственных маркеров или без использования таковых.
4. Контент - содержание, которое отображается в рамках приложения с использованием дополненной реальности. В настоящее время также можно выделить два основных подхода:
данные, определяемые объектом, - предполагают определенный индивидуальный обмен информацией между приложением и неким специальным искусственным объектом с контентом, в роли которого могут выступать QR-коды, штрихкоды или Я^ГО-метки.
«расшаренные», или открытые, источники информации - предполагают использование контентных агрегаторов или брокеров, к которым обращается приложение дополненной реальности для оперативного поиска и получения стандартно сформатированного контента по запрашиваемому объекту.
С точки зрения взаимодействия с потребителем интерфейсы с использованием дополненной реальности можно разделить на следующие группы:
1. Автономные. Не предполагают взаимодействие с пользователем и служат только для предоставления сопроводительных данных об объекте. Подобные приложения дополненной реальности могут анализировать объекты, находящиеся в поле зрения человека (камеры устройства), и выдавать о них справочную информацию. Например, пользователь рассматривает картину в музее и с помощью приложения дополненной реальности получает дополнительные данные о художнике, о судьбе картины, истории изображенного сюжета и т.п.
2. Интерактивные. Предполагают взаимодействие с пользователем, который может настраивать тип накладываемого дополнительного слоя данных и получать различные ответы по рассматриваемому объекту. Очевидно, что такие системы предполагают наличие устройства ввода данных, в роли которого может выступать сенсорный экран мобильного устройства или другие сенсорные датчики. Примером такого приложения дополненной реальности являются «примерочные», где пользователь взаимодействует с интерфейсом, чтобы выбирать одежду из имеющегося набора и путем наложения слоев получать собственные изображения в различных нарядах.
По степени мобильности можно выделить следующие системы дополненной реальности:
1. Стационарные. Системы этого типа предназначены для работы в одном месте и не предполагают какое-либо перемещение.
2. Мобильные. Их использование подразумевает перемещение в пространстве и работу в динамичном режиме с разными объектами окружающего реального мира.
По реализуемой функциональной ценности для потребителя приложения дополненной реальности можно разделить на следующие пять направлений:
Визуальный поиск. Предполагает подсказки навигационного характера по запросу пользователя. Причем в данном случае речь не идет об уже традиционных дорожных навигаторах, когда пользователю надо переместиться из одной географической точки в другую. В данном случае предполагается расширенный вариант запросов, связанный с поиском конкретного товара или услуги, объекта с запрашиваемыми характеристиками, людей, отзывов и т.п.
Распознавание. Данная реализация дополненной реальности предполагает предоставление контекстной информации об объекте или человеке в поле зрения. Примером подобного приложения может быть распознавание партнера по переговорам и получение дополнительной информации о нем из открытых источников (его профессиональный опыт, компетенции, награды, сфера интересов, увлечения и т.п.).
Человек 2.0 - данный тип приложений дополненной реальности предполагает предоставление пошаговых инструкций для реализации конкретной задачи, например: подбор рецепта, алгоритм приготовления определенного блюда и контроль ингредиентов, дозировки и последовательности. Другим примером могут быть подсказки для ремонта автомобиля с указанием инструментов, точек их приложения и последовательности действий для демонтажа или монтажа агрегатов.
Экран-зеркало / линза. Такой функционал приложения дополненной реальности предполагает наложение виртуальных объектов на изображение окружения реального мира для лучшего представления о пространственных характеристиках виртуального объекта. Примером подобной реализации может быть получение изображения помещения с расставленными предметами мебели из интернет-магазина или каталога традиционной торговой точки. Таким образом, пользователь может увидеть выбираемый товар в условиях его будущего местоположения и лучшим образом определить его позицию без траты физических сил.
Визуализация продукции под контекстные задачи. Данный алгоритм больше подходит для промышленных предприятий для решения инженерных или конструкторских задач. Например, приложение дополненной реальности может показать работу оборудования в конкретных производственных условиях или получить представление о том, как будет двигаться прототип транспортного средства в реальных дорожных услови-
ях.
В таблице приведены наиболее вероятные сферы применения того или иного сценария дополненной реальности.
Потребители технологии дополненной реальности
Функцио- нальная ценность Приоритет- ность Факторы влияния Сферы применения
Визуальный поиск Высокая Простота технологии Сетевой ритейл, торговые центры, отели, рестораны, сфера услуг, транспорт, логистика, почтовые услуги.
Распознава- ние Высокая Активизированный спрос Туризм, музеи, галереи, шоу-бизнес, спортивные соревнования, масс-медиа, книги, выставки, конференции, деловые мероприятия
Человек 2.0 Средняя Активизированный спрос. Неготовность медицина, образование, ремонтные работы, авиация, эксплуатация автомобилей, армия, полиция, службы безопасности, таможня, строительство, диспетчерские службы транспортных компаний, металлургия, добыча полезных ископаемых, ТЭК
Экран- зеркало / линза Высокая Активизированный спрос Электронная торговля, продажа одежды, мебели, предметов интерьера, дизайн и отделка помещений, сфера красоты, косметика, услуги пластической медицины
Визуализация продукции под контекстные задачи Низкая Латентный спрос (использование субститутов) Промышленный дизайн, конструкторские работы, геодезия
Перспективные рыночные ниши. Возможности ранних приложений с технологией дополненной реальности будут востребованы в четырех
487
областях:
маркетинговые коммуникации;
продажи;
постпродажное обслуживание и обучение;
логистика.
Маркетинговые коммуникации
Ценность предложения: дополненная реальность имеет большой потенциал, чтобы расширить и поддержать усилия бизнеса в продвижении своих товаров и услуг. Маркетинговые службы компании могут использовать возможности дополненной реальности, чтобы обеспечивать контекстные связи между своим предложением для потребителей, интернет-ресурсами и точками продаж.
Использование дополненной реальности вместе с ресурсами печатных СМИ может усилить эмоциональное включение потребителей в процесс рассматривания рекламных объявлений через использование 3D-изображений или медийно насыщенного контента и тем самым способствовать увеличению продаж.
Например, английская сеть супермаркетов Tesco использовала технологию для своего каталога продуктов Real Food Magazine. Приложение дополненной реальности было построено на визуальном поиске. Пользователь, наведя свой смартфон на картинку того или иного продукта, получал дополнительную информацию в виде рецепта, видео с кулинарного шоу, а также кнопку для онлайн-заказа. Первый выпуск каталога с дополненной реальностью показал средний уровень кликабельности в 15 %, а на некоторых страницах она доходила до 60 %. Если сравнить полученные результаты со средним показателем CTR (click-through rate) для рекламного баннера в 0,3 %, то показатель фантастически высокий. Не исключено, что такие высокие результаты связаны с эффектом новизны данной технологии. Тем не менее, можно предположить, что изображение в совокупности с контекстной информацией о товаре будет иметь более высокий отклик у потенциальных потребителей.
Емкость российского рынка к 2016 году в данном сегменте оценивается на уровне 78 млн. долларов.
Потенциальные потребители: сетевой ритейл, торговые центры, отели, рестораны, сфера услуг, транспорт, логистика, почтовые услуги.
Продажи
Ценность предложения: дополненная реальность может улучшить качество продаж как в традиционных каналах продаж, так и в электронной торговле. Дополнительные слои данных могут включать любую полезную информацию (описание продукта, сравнение с другими альтернативами, отзывы и т.п.) при разглядывании товара через видеокамеру смартфона
или другого мобильного устройства. Для электронной торговли дополненная реальность может стать инструментом подробного изучения товара потенциальным покупателем в контексте его условий.
Например, Ikea использовала дополненную реальность, чтобы вдохновить своих потенциальных покупателей трёхмерной визуализацией своих товаров и дать возможность испытать их в условиях своих квартир и домов. Приложение позволяет, скажем, выбрать диван подходящего цвета из представленной гаммы, забросать его подушками и рассмотреть его в различных уголках квартиры.
Работники компании HiddenCreative провели исследование и выяснили, что вероятность совершения покупки потребителем после изучения товара в приложении дополненной реальности на 135 % выше по сравнению с использованием простой фотографии в каталоге. Результаты также показали, что дополненная реальность на треть позитивнее влияет на восприятие потребительской ценности продукта по сравнению с традиционной картинкой.
Емкость российского рынка к 2016 году в данном сегменте оценивается на уровне 131 млн. долларов.
Потенциальные потребители: электронная торговля, магазины по продаже одежды, мебели, предметов интерьера, услуги по дизайну и отделке помещений, салоны красоты, косметические средства, услуги пластической медицины.
Постпродажное обслуживание и обучение
Ценность предложения: технология дополненной реальности может стать хорошим инструментом для постпродажного обслуживания или обучения потребителя пользованию приобретенным товаром. Легко загружаемые приложения дополненной реальности могут стать инструкцией по сборке, пользованию или ремонту.
Например, лаборатория ARMAR (Augmented Reality for Maintenance and Repair) Колумбийского университета проводила исследование потенциальных выгод использования дополненной реальности для технического обслуживания и ремонта. Для этого она разработала прототип приложения дополненной реальности для поддержки военных механиков в проведении рутинных задач технического обслуживания бронетранспортера. В тестировании системы участвовали профессиональные военные механики. Технология дополненной реальности позволила им выполнить задачи по техобслуживанию быстрее, чем использование базовых методик. Компания BMW ведет свои эксперименты с дополненной реальностью. Специально созданное приложение для технического обслуживания сложных технических агрегатов автомобиля оказывают консультационную поддержку механикам для проведения точного и быстрого ремонта.
Развлекательная литература и энциклопедии для детей, кросс-
медийные развивающие книжки, дополнительные материалы к учебникам, технической и профессиональной литературе и многое другое - все это может стать объектом применения дополненной реальности. Возможность включить дополнительный контент в контекст традиционных текстовых медиа-ресурсов повышает их привлекательность не только с коммерческой точки зрения. Медийно насыщенная информация за счёт наглядности подачи материала облегчает и ускоряет процесс обучения, а также отвечает потребностям современного молодого поколения.
Потенциальные потребители: медицина, образование, ремонтные работы, авиация, эксплуатация автомобилей, армия, полиция, службы безопасности, таможня, строительство, диспетчерские службы транспортных компаний, металлургия, добыча полезных ископаемых, ТЭК, частные пользователи (сфера DIY - «сделай это сам»).
Логистика
Ценность предложения: технология дополненной реальности в совокупности с геолакационной информацией открывает новые возможности для управления логистикой и транспортными потоками. Навигационные и геологационные сервисы могут получить более удобный интерфейс для подсказки оптимальных маршрутов, поиска нужных зданий и офисов, выбора ближайшей станции заправки, наличия парковочного места.
Пользователи с помощью приложений с дополненной реальностью могут получать оперативную информацию об имеющейся транспортной инфраструктуре, графике движения общественного транспорта, загруженности дорог, наличии очередей в сервисных службах и т.д. Другими словами, дополненная реальность может поднять на новый уровень планирование и управление временем в условиях мегаполисов как для компаний, так и для частных пользователей.
Потенциальные потребители: транспортные компании, общественный транспорт, службы доставки, дорожная полиция, частные пользователи.
Емкость сегментов «Постпродажное обслуживание и обучение» и «Логистика» в данный момент определить невозможно.
Выводы:
1. Маркетологи наиболее быстро примут дополненную реальность в качестве одного из инструментов коммуникации с потребителями, которая имеет прекрасные возможности для контекстной связки товара с контентом и местоположением. Развитие электронной и мобильной торговли будет оказывать дополнительное положительное давление на внедрение дополненной реальности.
2. Не исключено, что с развитием дополненной реальности мы увидим появление новых влиятельных компаний на рынке ИТ. Это, в первую
очередь, относится к сферам сбора и индексации изображений, которые будут использоваться как образец для распознавания образов на мобильных устройствах. Вторая сфера связана с созданием платформы для разработчиков приложений дополненной реальности, которая будет работать с разными приложениями и разными операционными системами мобильных устройств, а также исполнять роль агрегатора контента.
3. Apple и Google будут использовать свои возможности в качестве производителей аппаратных и программных средств, для создания и развития платформы для всего многообразия приложений с использованием дополненной реальности. Они же будут оказывать большое влияние на стандартизацию форматов контента и протоколов его обмена между агрегаторами и мобильными устройствами.
4. Рыночные ниши «маркетинговые коммуникации» и «продажи» приложений дополненной реальности будут развиваться наиболее быстро из-за большого внимания к ним со стороны маркетологов, но в то же время эти ниши будут характеризоваться наибольшей конкуренцией в силу относительной простоты применяемых технологий.
5. Наибольшей емкостью и, соответственно, перспективами обладают ниши второй очереди - «постпродажное обслуживание и обучение» и «логистика», так как в них заложена более высокая продуктовая ценность дополненной реальности. Но разработки в данных нишах требуют не только более высокого уровня программирования, но и применения высокотехнологичного аппаратного обеспечения отображения информации и управления ею и контентных баз данных.
Список литературы
1. How Augmented Reality Works / Kevin Bonsor //. URL: http://computer.howstuffworks.com/augmented-reality1.htm (дата обращения: 20.03.2013).
2. Исследование «Mobile Phone Augmented Reality: Market Analysis and Forecasts» компании ARCchart, сентябрь 2010 г. Открытая часть отчета.
3. Исследование «Mobile Augmented Reality» компании ABI Research, 2011 г. Открытая часть отчета.
4. Исследование «Global Augmented Reality (AR) Market Forecast by Product (HMD, HUD, Tablet PC, Smartphone) for Gaming, Automotive, Medical, Advertisement, Defense, E-learning & GPS Applications (2011-2016)» компании Market and Markets, ноябрь 2011 г. Открытая часть отчета.
5. Исследование «Mobile Augmented Reality Forecasts, Applications & Opportunity Appraisal 2009-2014» компании Juniper Research, 2009. Открытая часть отчета.
6. Исследование «Mobile Phone Augmented Reality: Market Analysis and Forecasts» компанииARCchart, сентябрь 2010 г. Открытая часть отчета.
7. Исследование «Mobile Augmented Reality» компанииABI Research, 2011 г. Открытая часть отчета.
8. Исследование «Global Augmented Reality (AR) Market Forecast by Product (HMD, HUD, Tablet PC, Smartphone) for Gaming, Automotive, Medical, Advertisement, Defense, E-learning & GPS Applications (2011-компанииMarket and Markets, Ноябрь 2011 г. Открытая часть отчета.
9. Исследование «Mobile Augmented Reality Forecasts, Applications & Opportunity Appraisal 2009-2014» компанииJuniper Research, 2009. Открытая часть отчета.
10. Исследование «Mobile Phone Augmented Reality: Market Analysis and Forecasts» компанииARCchart, сентябрь 2010 г. Открытая часть отчета.
Яковлев Борис Сергеевич, канд. техн. наук, доц., [email protected]. Россия, Тула, Тульский государственный университет,
Пустов Сергей Игоревич, магистрант, [email protected], Россия, Тула, Тульский государственный университет
CLASSIFICA TION AND PROMISING APPLICA TION A UGMENTED REALITY
B.S. Yakovlev, S.I. Pustov
The article examines the classification of augmented reality and its elements. Was analyzed promising area of its application.
Key words: augmented reality, hardware, browser, detection, content, visual search, «Human2.0».
Yakovlev Boris Sergeevich, candidate of technical science, docent, bor vak^ mail.ru, Russia, Tula, Tula State University,
Pustov Sergei Igorevich, magistrant, [email protected], Russia, Tula, Tula State University
