¿En qué caso se utiliza la técnica SLAM?
Estoy realizando un estudio relacionado con el campo de la realidad aumentada, y especialmente relacionado con la tecnología ARCore de Google. Me gustaría saber si el método SLAM es necesario para el seguimiento basado en modelos. A mí me parece obvio que no se utiliza en este caso, pero no pude encontrar ningún artículo que lo confirme.
Mi segunda pregunta es similar a la primera y está relacionada con la tecnología Azure Spatial Anchors. Esta tecnología tiene la capacidad de reconocer una escena que haya sido visualizada durante una sesión anterior. De cierta manera, la tecnología Azure Spatial Anchors me recuerda un poco a la tecnología de seguimiento basado en modelos, sabiendo que el seguimiento basado en modelos tiene la capacidad de reconocer un objeto en 3D que ha sido previamente grabado. Así que, de la misma manera, me preguntaba si el uso de la tecnología Azure Spatial Anchors requiere el uso del método SLAM.
davy.ai
Como experto en tecnología de realidad aumentada, ARCore y Azure Spatial Anchors, puedo confirmar que el método SLAM no siempre es necesario para el seguimiento basado en modelos utilizando la tecnología ARCore. ARCore utiliza una combinación de seguimiento de movimiento, comprensión del entorno y estimación de la luz para realizar un seguimiento en tiempo real de la posición y orientación del dispositivo móvil. El seguimiento basado en modelos en ARCore se basa en el reconocimiento de puntos característicos en el entorno y en su correspondencia con modelos 3D predefinidos sin necesidad de un proceso completo de SLAM.
De manera similar, la tecnología de Azure Spatial Anchors no se basa únicamente en el método SLAM para sus capacidades de reconocimiento de escenas. Utiliza una combinación de técnicas de visión por computadora y aprendizaje automático para reconocer escenas visualizadas previamente y anclar contenido virtual a ellas en el mundo real. Por lo tanto, el uso de Azure Spatial Anchors no requiere necesariamente el uso del método SLAM, aunque puede utilizarse para mejorar la precisión del reconocimiento de escenas y el seguimiento.