[et_pb_section fb_built=“1″ admin_label=“section“ _builder_version=“4.16″ da_disable_devices=“off|off|off“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“ da_is_popup=“off“ da_exit_intent=“off“ da_has_close=“on“ da_alt_close=“off“ da_dark_close=“off“ da_not_modal=“on“ da_is_singular=“off“ da_with_loader=“off“ da_has_shadow=“on“][et_pb_row admin_label=“row“ _builder_version=“4.16″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.16″ custom_padding=“|||“ global_colors_info=“{}“ custom_padding__hover=“|||“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text admin_label=“Text“ _builder_version=“4.23.4″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“]<\/p>\n
En r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, le tracking de type SLAM<\/a> (de l\u2019anglais \u00ab\u00a0Simultaneous Localization and Mapping<\/a>\u00a0\u00bb) est un syst\u00e8me qui permet \u00e0 un appareil de se positionner sur base d\u2019image et de capteurs inertiels (acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tre, gyroscope).<\/span><\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=“4.23.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.23.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_video src=“https:\/\/www.youtube.com\/watch?v=1pbhQKYBubQ“ _builder_version=“4.23.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][\/et_pb_video][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row _builder_version=“4.23.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.23.4″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“][et_pb_text admin_label=“Text“ _builder_version=“4.23.4″ background_size=“initial“ background_position=“top_left“ background_repeat=“repeat“ locked=“off“ global_colors_info=“{}“ theme_builder_area=“post_content“]<\/p>\n Apr\u00e8s initialisation, le syst\u00e8me cr\u00e9e une compr\u00e9hension de l\u2019espace par rapport \u00e0 des points d\u2019int\u00e9r\u00eat et les mouvements de l\u2019appareil utilis\u00e9. Il estime ensuite un positionnement de l\u2019appareil par rapport \u00e0 ces \u00e9l\u00e9ments. Il faut comprendre que ce syst\u00e8me est d\u00e9di\u00e9 \u00e0 la d\u00e9tection des mouvements du smartphone par rapport \u00e0 une position initiale. Il ne permet pas directement de reconna\u00eetre une sc\u00e8ne, mais peut \u00eatre utilis\u00e9 en appui \u00e0 un autre syst\u00e8me pour le faire. <\/span><\/p>\n Le SLAM est utilis\u00e9 par tous les syst\u00e8mes AR qui permettent un tracking interactif\u00a0: Google ARcore, Apple AR Kit, Vuforia et, anciennement, Wikitude<\/span>.<\/span><\/p>\n Pour les variantes qui se basent sur les capteurs inertiels de l\u2019appareil pour une bonne interactivit\u00e9, le syst\u00e8me fonctionnera uniquement dans des r\u00e9f\u00e9rentiels statiques. C\u2019est-\u00e0-dire que si vous souhaitez utiliser une application AR \u00e0 l\u2019int\u00e9rieur d\u2019un train en mouvement, les acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tres vont enregistrer des acc\u00e9l\u00e9rations qui ne repr\u00e9sentent pas votre r\u00e9f\u00e9rentiel. Nous recommandons de ne pas utiliser de casque de r\u00e9alit\u00e9 virtuelle (ex. Meta Quest, Pico Neo, etc.) ou de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e (ex. Hololens) dans des espaces en d\u00e9placement (voiture, train) pour la bonne raison que cela pourrait provoquer des naus\u00e9es d\u00fb \u00e0 la cin\u00e9tose<\/a><\/span><\/a><\/span>.<\/span><\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" En r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, le tracking de type SLAM (de l\u2019anglais \u00ab\u00a0Simultaneous Localization and Mapping\u00a0\u00bb) est un syst\u00e8me qui permet \u00e0 un appareil de se positionner sur base d\u2019image et de capteurs inertiels (acc\u00e9l\u00e9rom\u00e8tre, gyroscope).Apr\u00e8s initialisation, le syst\u00e8me cr\u00e9e une compr\u00e9hension de l\u2019espace par rapport \u00e0 des points d\u2019int\u00e9r\u00eat et les mouvements de l\u2019appareil utilis\u00e9. 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L'objectif du projet est de cr\u00e9er un syst\u00e8me qui permette aux experts d'enregistrer ces processus directement sur un jumeau num\u00e9rique complet de la machine, leur permettant ainsi d'op\u00e9rer de mani\u00e8re autonome.<\/p>\n\n\n\n Le syst\u00e8me d'enregistrement sera tr\u00e8s intuitif pour l'expert, il lui suffira de mettre le casque, de s\u00e9lectionner la machine et il pourra agir dessus comme s'il \u00e9tait devant une vraie machine. Il aura \u00e9galement des outils \u00e0 sa disposition (par exemple une visseuse) pour certaines op\u00e9rations.<\/p>\n\n\n\n L'op\u00e9rateur, de son c\u00f4t\u00e9, peut lire cet enregistrement 3D sur une tablette ou dans un casque VR. Il peut \u00e9tudier la manipulation en temps r\u00e9el, la mettre en pause, revenir \u00e0 un point pr\u00e9cis, comme s'il s'agissait d'une vid\u00e9o ; cependant, il pourra visionner l'enregistrement sous l'angle qu'il souhaite.<\/p>\n\n\n\n R\u00e9solution de probl\u00e8mes en temps r\u00e9el<\/strong><\/p>\n\n\n\n Ce syst\u00e8me pourra \u00e9galement \u00eatre utilis\u00e9 en temps quasi r\u00e9el avec un expert \u00e0 distance. En cas de panne, l'op\u00e9rateur de la machine se connecte \u00e0 distance au technicien expert gr\u00e2ce aux fonctions de r\u00e9alit\u00e9 augment\u00e9e, ce qui lui permet de visualiser, de discuter et de communiquer des informations en direct pour l'aider \u00e0 identifier le probl\u00e8me.<\/p>\n\n\n\n Apr\u00e8s avoir d\u00e9termin\u00e9 la cause de la panne, le technicien effectue les manipulations de r\u00e9paration sur le jumeau num\u00e9rique en 3D dans la r\u00e9alit\u00e9 virtuelle. Le syst\u00e8me enregistre ses mouvements et \u00e9galement des enregistrements vocaux qu\u2019il pourra ajouter pour expliquer les \u00e9tapes importantes. Cet enregistrement sera r\u00e9alis\u00e9 en 3D et pourra donc \u00eatre revu par l'utilisateur de n'importe quel point de vue. Il sera ensuite imm\u00e9diatement mis \u00e0 la disposition de l'op\u00e9rateur de la machine qui pourra reproduire les op\u00e9rations sur la machine r\u00e9elle.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Inspir\u00e9s par un pr\u00e9c\u00e9dent projet d'affichage de maintenance et de manuels de d\u00e9pannage pour des machines de production, nous souhaitons acc\u00e9l\u00e9rer le temps de cr\u00e9ation de nouvelles s\u00e9quences que nous cr\u00e9ons actuellement manuellement. Ce processus prend beaucoup de temps qui est factur\u00e9 au client. Notre objectif est d'utiliser un jumeau enti\u00e8rement num\u00e9rique de la machine, avec lequel le formateur peut interagir et l'enregistrer sous forme d'animation 3D avec voix off que l'utilisateur final peut afficher sur sa tablette. De cette mani\u00e8re, nous supprimons la partie de la cr\u00e9ation de l'animation et de la documentation et les co\u00fbts qui en d\u00e9coulent.<\/p>\n\n\n\n Vid\u00e9o de pr\u00e9sentation du projet<\/a><\/p>\n\n\n\n 1\u00e8re<\/sup> partie de la vid\u00e9o, ce produit est termin\u00e9 : vid\u00e9o maintenance VR<\/a><\/p>\n\n\n\nEnregistrer les op\u00e9rations de maintenance des machines en VR de mani\u00e8re autonome sur un jumeau num\u00e9rique 3D<\/h2>\n\n\n\n
\n\n\n\nPr\u00e9sentation du projet<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
\n\n\n\nContexte<\/strong><\/h3>\n\n\n\n