Ce chapitre consistait à faire un tour d’horizon général de la réalité augmentée. Nous sommes revenu sur le concept de la réalité augmentée et sa taxonomie fonctionnelle. Nous y avons pro-posé une taxonomie relative à l’interaction et l’interactivité entre l’utilisateur, les objets réels et les entités virtuelles. Nous avons également présenté les différents dispositifs de visualisation pour la RA existants. Nous y abordons les avantages et les limitations de chacun des types de dispositifs. Bien que leur port, notamment des casques, reste encore très peu populaires, des tra-vaux sur leur ergonomie et leur performances permettront certainement un boom de leur vente et celui des applications de RA dans divers domaines tel qu’a connu Pokemon Go. On relève, tout de même, que les dispositifs de visualisation de poche sont un matériel qui répond, parmi les mieux, à plusieurs caractéristiques pouvant améliorer l’utilisation des applications de RA par une majorité de monde à cours terme. Il s’agit du dispositif de visualisation que nous avons privilégié malgré la contrainte de la prise en main de ce matériel.
De plus, nous ne pouvions aborder la RA globalement sans mentionner les méthodes pour le suivi et l’estimation de la pose qui permettent de maintenir une cohérence spatiale et temporelle entre le monde réel et le monde virtuel. Le choix de l’algorithme de suivi dépend énormément de l’environnement dans lequel le système de RA doit s’appliquer ainsi que des moyens matériels disponibles, de la précision et de la vitesse d’exécution souhaitée. La tendance, ces dernières années, est de ne plus se contenter et se fier à un seul capteur mais d’établir des méthodes hy-brides afin de tirer avantage de tous les capteurs en jeu et les relayer en cas de défaillance d’un d’entre eux. Dans nos expérimentations, nous avions le choix des capteurs tels l’accéléromètre,
la centrale inertielle ou la caméra. Nous avons surtout opté pour des méthodes de suivi basée sur la caméra car, comme notre dispositif est destiné au monde industriel, nous supposons que des éléments ferreux pouvant être présent dans l’environnement de travail de l’utilisateur peuvent fausser les mesures avec les autres capteurs.
Le chapitre suivant permettra d’illustrer le potentiel de la RA mobile dans des domaines variés et, notamment dans l’industrie. Nous y aborderons les points faibles et forts de ces sys-tèmes. Nous évoquerons également les approches proposées dans la littérature afin de suivre et contrôler les actions effectuées par l’utilisateur.
Réalité augmentée mobile et industrielle
Dans ce chapitre, nous présenterons des applications de réalité augmentée mobile dans des domaines aussi variées que le tourisme, les jeux vidéos ou le marketing et plus particulière-ment dans l’industrie ainsi que leur limitations. La réalité augparticulière-mentée mobile (RAM) pour-rait être définie comme des systèmes de RA permettant d’assurer la mobilité de l’utilisateur
[Höllerer and Feiner, 2004]. Les allées et venues de l’utilisateur ne sont pas limitées à un
en-droit précis équipé des dispositifs de RA. Cette définition n’implique pas uniquement des dis-positifs portatifs comme des smartphones, des tablettes ou des visiocasques mais également des réseaux des dispositifs fixés dans l’environnement préservant la mobilité de(s) utilisateur(s). Dans le cadre de nos travaux, nous nous restreignons à considérer la réalité augmentée mobile par rapport aux dispositifs mobiles [Arth et al., 2015] ie aux systèmes portables par l’utilisateur.
2.1 Analyse de caractéristiques de quelques systèmes de RA
mobile
Nous avons, dans un premier temps, réparti dans un tableau2.1un certain nombre d’appli-cations que nous citerons dans ce chapitre. Nous y avons relevé les caractéristiques telles que les dispositifs de visualisation, les techniques de suivi et d’estimation de la pose, les domaines d’applications et s’il est possible d’en déduire un intérêt pour le domaine industriel. Nous y avons également noté les bibliothèques utilisées pour l’implémentation ainsi que les points forts et les points faibles. Ces caractéristiques nous permettent de décrire ces applications et d’iden-tifier les groupements possibles. Ce tableau permettra ainsi d’idend’iden-tifier les limitations liées à l’utilisation des dispositifs mobiles dans le cas général et plus spécifiquement dans le domaine industriel.
2. RÉALITÉ A UGMENTÉE MOBILE ET INDUSTRIELLE ClonAR [Csongei et al., 2012] VVI Canon VH2007 Marqueurs Oui, dans la concep-tion des produits Domaine artistique, Chirurgie plastique, Architecture inté-rieure, Entraînement chirurgical
- Kinect Fusion pour la reconstruction de la scène réelle - MR Platform - Phantom Omni
- Déformation en temps réel des structures réelles recons-truites
- Rendu rapide des surfaces - Raymarcher permettant de prédire les effets de lumière
- Détails des captures - Résolution « faible »
BurnAR
[Weir et al., 2012]
VVI Canon VH-2007
Non Psychologie MR Platform Sensation de chaleur
Nestor [Hagbi et al., 2011] - DP Nokia N95 - IV Dell Latitude D630
Possible Publicité, marketing - Reconnaissance et
aligne-ment corrects
Maintenance d’un suivi effi-cace
- Reconnaissance uniquement des formes non convexes - Précision des contours ex-traits → possibilité d’erreurs ? - Pas de gestion de la recon-naissance des formes en cas d’occultation partielle PhoneGuide
[Bruns et al., 2007]
Communication wi-fi non Tourisme, musée - Reconnaissance d’objets (à
l’aide du réseau de neurones) - Localisation
- Utilisation capteur intégré à la base au mobile
Précision du suivi et de la loca-lisation (Bluetooth → bcp d’er-reurs (absorption et réflexion d’ondes), de nombreux émet-teurs → incertitude)
Time Machine
[Dan et al., 2013]
DP Apple iPad mini tablette iOS 6.1.3
Tourisme Game Engine Unity
3D 4.0
- Vuforia SDK pour la reconnaissance des points d’intérêt (POI)
cloud database - Images panoramiques
classi-fiées manuellement par leur po-sition GPS
- Nécessité d’une large base d’images mosaïques d’un lieu précis
2. RÉALITÉ A UGMENTÉE MOBILE ET INDUSTRIELLE CityViewAR
[Lee and Billinghurst, 2012]
DP tablette + té-léphone Android 2.2 -GPS, accéléromètres, magnétomètre - GPS pour la position géographique du device - boussole électronique et accéléromètre pour l’orientation de la vue du device
non Tourisme, design,
BTP
- Google Map API Service
- Google Sketch-up pour la modélisation des bâtiments - Info POI stockées à l’aide SQLite data-base
- Android SDK - OpenGL ES API
GPS erreurs de localisation : utilisation de points précis sur une carte. L’utilisateur est prié de les visiter pour éviter des dé-rives
CAViAR
[Delail et al., 2012]
iPhone - Cartes du campus
super-posé au Google Map - Initialisation à l’aide d’un marqueur
- Navigation inertielle pour la mise à jour de la localisation oui - navigation - Localisation - Qualcomm’s Vuforia SDK - OpenGL ES 2.0
- Localisation précise d’un bu-reau à l’aide de technique de vision par ordinateur pour la re-connaissance (PCA)
- Bonne gestion des occulta-tions à l’aide de Vuforia SDK
Objets planaires pour la détec-tion statique
ARCHEOGUIDE
[Gleue and Dähne, 2001]
Casques HMD - Sony Glasstrom - Glasstrom-based n Vision VB-30 - GPS différentiel Garmin GPS 35 LVS - Boussole PNI TCM2-50 non -Tourisme - Héritage culturel - Archéologie
Localisation correcte en exté-rieur
- Dispositifs encombrants et lourds
- Interaction pas naturelle
MARS [Höllerer et al., 1999] HWD Sony LDI 100B / LDI-D 100B - GPS - Magnétomètre
Navigation Coterie Localisation correcte en
exté-rieur Dispositifs encombrants Touring Machine [Feiner et al., 1997] Optical see-through display Virtual I/O i-glasses - Trimble DSM GPS - Magnétomètre
Navigation Coterie Localisation correcte en
exté-rieur
- Faible contraste et faible réso-lution du HMD
- Suivi pas assez robuste
[Veas et al., 2012] Panasonic CFU1
tablet PC - Centrale inertielle - GPS oui - Environnement - Géologie - KAOS framework - OpenGL
- Meilleure compréhension des paramètres environnementaux à travers une visualisation plus adaptée
2. RÉALITÉ A UGMENTÉE MOBILE ET INDUSTRIELLE RAXENV [Zendjebil, 2010, Ababsa et al., 2012]
Tablette PC - Centrale inertielle Xsens MTi
- Trimble GPS Pathfinder ProXT
- Caméra USB uEye UI-2220RE
oui Géologie ARCS Localisation et recalage
cor-rects en milieu extérieur
Smart Vidente [Schall et al., 2013] Tablette PC (Mo-tion J3400) - GPS Novatel OEMV-2 L1/L2 Real-Time Kinema-tic -Magnétomètre - Caméra oui - BTP - Génie civil
- Bonne mesure de l’orienta-tion de l’appareil
- Visualisation de structures ca-chées - Perception de la profondeur Fata Morgana [Klinker et al., 2002] Optical see-through HMD Sony Glasstron - Caméra
- Cibles codées (LED)
oui Conception - ARToolKit
- Système DWARF
- Visualisation du modèle en taille réelle
- Limitations liées au HMD (ré-solution, champ de vision) - Manque de réalisme pour les designers - Qualité du rendu - Temps de latence COGNITO [Gorecky et al., 2011] Optical see-through HMD - Caméra - Centrale inertielle oui - Assemblage - Maintenance
- Aide à l’opérateur pour des tâches complexes
- Pas de données concernant le suivi et la précision
AMRA [Didier, 2005] - Tablette - Smartphone - Optical see-through HMD
- caméra oui - Assemblage
- Maintenance indus-trielle
ARCS - Aide contextualisée à
l’opéra-teur pour des tâches complexes - Portabilité, lisité et réutilisati-bilté du code simple et rapide à l’aide ARCS
TAC [Bottecchia, 2010] - Optical see-through HMD
Video
see-through HMD
- centrale inertielle oui - Maintenance indus-trielle
- Téle-assistance d’un opéra-teur par un expert distant
Symboles de communication pas toujours communes entre l’opérateur et l’expert distant
MARTS [Ghouaiel, 2014] - Smartphone - caméra non - Tourisme
- Apprentissage his-toire
- Coprésence d’un guide virtuel captant l’attention de l’utilisa-teur
Gestion des occultations
TABLE2.1 – Quelques systèmes de RA mobile.