AR云介绍：
AR是增强现实，云是指数据的存储与计算。由于AR技术的特性，在云端储存的信息包括世界坐标信息、特征点云地图等信息，然后被智能终端检索，融合现实与虚拟世界信息的一种能力。
AR云的共享，要求多名玩家共享世界坐标，每位玩家进入“共享”坐标系系统中，需要将自己的坐标系重定位到SLAM地图中，并获得正确的pose信息。接下来每一帧都要做坐标共享的事情，这种坐标同步及时发生，这个耗时即AR云同步速率，反映在用户设备上就是延迟。
例如你在广场的雕塑上创作了一副AR涂鸦，想让其他人也看到你的精美作品，就必须要用到AR云的持久化、世界坐标共享的能力；如果需要协作完成AR作品，也离不开AR云的坐标共享功能。图是Google的Just a Line的多人协作玩法。
重定位技术（Relocalization）
如果想解释清楚AR云，就一定绕不开重定位技术，多人共享世界坐标、AR内容持久化都用到的重定位技术。
SLAM技术具有World Tracking的能力，其结果是基于Feature的点云，我们称之为SLAM的地图信息。重定位技术点核心是一种特殊的搜索方法。用户的设备通过当前帧信息，搜索覆盖的物理区域的SLAM地图，以查找自己在SLAM地图中的坐标位置。
这种搜索是耗时的，对普通用户来说甚至要求有些苛刻。上传的关键帧信息，都需要在AR云端做必不可少的暴力运算，如果当前信息和SLAM的地图信息差别较大，容易导致重定位失败或不够准确。当然也是有解决方案的，可以通过数据采集、深度学习的方法增重定位的宽容度，让AR云的能力更普世。
AR云的构建
有两种数据采集的模式：
1.中心化数据采集
这种方法一般是由供应商提前批量扫描，进行地图数据收集并在云端存储，然后客户再通过重定位技术获得自己在地图中的坐标。这种一般应用与展馆、商场的室内导航，或者多人互动的营销类项目。
2.众包采集
人们活动的区域有限，通过每个用户使用自己的摄像头收集地图信息，然后再进行重定位，这样的结果就是世界地图越来越大，总是来说是一种分而化之的方式。
云定义扩展
AR云一般指在重定位技术下实现的多人互动、持久化的技术载体，广义的AR云是指和云存储、计算相关的AR内容的一种表现形式，例如云Marker，借助云端存储Marker的patt信息，将Marker的识别放到云端计算，可以突破Marker图像库的数量限制，在手机本地进行计算，中端手机Marker图像库一般不超过1000个，否则会有性能上的影响。当然也可以将Marker的跟踪解析也放到云端，这样可以带来更好的稳定性，跟踪过程实时刷新，这个就要依赖网络的低延迟，5G的普及可以解决这一难题。
其他的AR云形式还有SFM（从运动中恢复结构），即从一段运动中的视频恢复出被拍摄主题的空间三维结构，由于计算量巨大，用户上传视频到服务端进行解析，然后服务端再返回三维模型结果；这也是AR云的一种应用方式。
从应用场景规模上来区分，可以分为3个尺度层级：
1.小尺度-房间室内
AR云的的使用规模比较小，基础的AR云地图由用户自己的采集。一般可以用来做多人互动的AR游戏，也能用来做类似ARNote类的应用，记录、分享自己的生活。
2.中尺度-大型建筑
AR云所构建的地图比较大，在云端储存了较多的信息，主办方负责扫描场景并上传云端，使用者通过对环境的扫描，和云端地图比对，进行重定位。这种技术尺度级别一般用来做较大展馆或商场的室内导航，或者多人协同合作的商场影响活动。
3.大尺度-城市
这种级别的AR云，就能实现AR生活，无处不在的ARlog记录生活点滴，高信息密度的AR信息，还有个性化的空间内容，平行宇宙不再只是出现在科幻小说中；比如站在楼顶可以看到城市街景，利用AR云持久化的能力能看到城市的发展，岁月变迁、沧海桑田，尽收眼底。
AR云的两个能力：
1.时间维度-持久化
持久化的能力能解决AR体验的不可连续性，用户使用智能设备创作的信息，被点云地图的形式保存起来，当用户的智能设备再次扫描到相同的特征点，通过重定位技术，可以再次开启以往的创作内容，并且保留原内容的坐标、方向信息，这极大扩大了AR的应用场景，也是的众包世界地图信息成为可能，是一种能自激发自生长的能力。
2.空间维度-多人共享
所有参与AR体验的用户都会获得同一世界坐标，即所有参与者可以从不同角度观察同一AR物体。改变的AR玩法一直solo的局面，让社交、互动可以融入AR的之中，为AR行业注入新的血液。在游戏类目中，新增了一种多人AR游戏这一类目。
AR云能力的应用
导航
在没有GPS的情况下，依靠视觉信息定位（CPS）的一种方式。当AR信息与真实世界能严丝合缝的对齐，AR导航才有真实的应用价值，让真实世界更准确和直观的通航。
基于室内导航可做很多扩展，比如商场内的购物，门店的招牌广告等，信息以一种密度的形式准确的叠加到真实世界，从而影响人与真实世界的交互行为。
多人共享
这个能力特性可以让AR云用来做游戏体验，比如Google发布的Just a Line游戏，多名玩家可以创作同一副AR作品；也可以在营销运营类活动中使用，比如会场或商场的互动营销活动。
AR云导航的精确度高于GPS
fantasmo的示例
城市级AR云
space的示例
室内AR导航
dentreality的示例
AR互动
YOUAR的示例
AR类行业应用
placenote的示例
AR云技术局限
上述了很多AR云的技术特性，但自2017年各个技术公司或应用厂商都发布了在移动端的第一代产品，至今的产品在大众用户眼中，还都是技术尝鲜，在好奇与猎奇心驱使下去尝试，还没能形成真正的产品使用习惯，也就是说AR云还没能真正解决用户需求。
从技术层面上， AR云的技术尚未成熟，比如在做室内导航技术上，很多用户和开发者都表示想做地下车库室内导航，但至今仍没有规模化的产品可用，其中是有技术难题仍未解决的，以停车场导航为例：
1.前端程序提取停车场的特征点比较困难：
在摄像头取景的一帧内，各个地方的物体都非常类似，这种视频流素材作为构建特征地图是非常困难的，在没有GPS的帮助下，重定位误差比较大；
2.停车场的流动性：
停车场的车是流动的，人也是流动的，再次重定位的时候，会出现关键点匹配失败的情况。
当然，这些技术难题也会不断被攻克，比如未来的深度摄像头，如果产品化，对关键点的提取和跟踪会友好；AI技术的助力，可以识别3D物体，把指定的物体剔除，不再作为MAP保存，以此提高重定位的环境适应性。
AR云的总结：
现在技术还不算成熟，但从趋势上看，是符合人获取信息的趋势。AR使信息能以更高密度、个性化、精准的存在。目前主流的硬件还是摄像头，甚至仍是单目摄像头，仅靠RGB和算法来优化和识别，但以后有新的成熟赢家的加入，比如TOF，结构光等硬件更新，现在面临的算法瓶颈将不复存在。AR云技术，未来可期。
研究AR云技术的公司：
- SenseAR http://openar.sensetime.com/
- Insider Navigation http://insidernavigation.com/
- Scape https://scape.io/
- YOUar http://youar.io/demos/
- 6D http://6d.ai/
- Sturfee https://sturfee.com/
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