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微软专利介绍使用有源导光管的光学数据传输系统

光波导是一种通过全内反射引导光束的光学元件。多模光波导允许通过波导内的角度变化来传输更多的数据。多模波导已广泛应用于基于波导的显示系统,如头显。有源导光管是具有有源开关元件的波导,而无源导光管是具有不同光学灵敏度的波导。微软提出了一种使用有源导光管的光学数据传输系统的专利申请。该系统通过波束调制器嵌入数据,在多模光波导网络中引入输入光束,并使用空间相干检测器恢复嵌入在输入波束中的数据集。此外,全息存储系统采用多波导网络实现空间复用,其中多个波导可以将信号引导到全息记录介质的不同子体积。这些技术在XR中具有广泛的应用前景。
微软专利介绍使用有源导光管的光学数据传输系统

苹果专利提出基于电极检测的AR/VR眼动追踪解决方案

苹果公司最近申请了一项名为“Eye detection methods and devices”的专利,介绍了一种用于头显的眼动追踪方法。该方法使用含有电极的介电弹性体材料来检测眼睛的运动和姿势。这种基于电极的眼动追踪方法可以提供较低成本的实现,尽管精度不如基于摄像头的解决方案。专利中还提到,电极还可以用作检测器和唤醒/解锁设备的功能。 此外,专利还介绍了改善电极与用户组织之间接触的机制。一种方法是使用弹簧销元件来改善电极与组织之间的耦合。另一种方法是通过施加可变压力的元件来实现。专利还提到了使用压力传感器和闭环反馈控制系统来调节电极施加到组织的压力。 该专利申请最初于2021年9月提交,并于2023年4月21日通过美国专利商标局公布。该技术可望在头显设备中广泛应用,并有望成为未来头显的标准配置。
苹果专利提出基于电极检测的AR/VR眼动追踪解决方案

AR/VR力反馈手套Senseglove完成325万欧元A轮融资

荷兰XR力反馈手套公司Senseglove已完成由Lumaux领投的325万欧元A轮融资,约合人民币2450万元。这笔资金将用于扩大该公司的全球影响力,推进其力反馈手套产品Nova的触觉技术以及开发新的触觉反馈产品。Senseglove的力反馈手套通过磁性摩擦制动器施加阻力,以模仿物理尺寸和硬度的感觉,其中Nova产品包含四个制动器,每个制动器提供高达20 N的力反馈。这些手套已在制造业、医疗保健和教育业广泛应用,并已被大众汽车、西门子、荷兰皇家陆军、宝洁、本田和空中客车等多家公司采用,用于提高虚拟培训的效果。截至目前,Senseglove共筹集了约550万欧元的资金。
AR/VR力反馈手套Senseglove完成325万欧元A轮融资

西班牙ToVR解决方案供应商Virtualware IPO登陆泛欧交易所

虚拟现实解决方案供应商Virtualware近日宣布其估值超过2700万欧元(约合人民币2亿),每股价格为6欧元。该公司成立于2004年,现主要为工业、教育和医疗保健企业集团开发虚拟现实解决方案。其旗舰产品VIOO是一种VR即服务平台(VRaaS),已吸引了全球40多家公司和机构如通用电气、日立核能、安大略发电公司和西班牙国防部等客户。2022年该公司的营收超过320万欧元,净利润超过40万欧元,目前在西班牙毕尔巴鄂和加拿大汉密尔顿设有办事处,并在33多个国家开展了500多个项目。公司的首席执行官乌纳伊·埃斯特雷莫表示,上市标志着Virtualware的转折点,巩固了其过去的成功,并为未来的增长和扩张机会开辟了道路。
西班牙ToVR解决方案供应商Virtualware IPO登陆泛欧交易所

YVR首发空间感应功能,可同时实现动态与静态障碍物识别

玩出梦想集团旗下虚拟现实品牌YVR宣布推出全国首个空间感应功能的VR一体机。YVR 2眼镜搭载的空间感应功能可以实现动态与静态障碍物的检测和识别,并以线条勾绘障碍物轮廓进行标示,为用户提供安全提示。YVR团队将空间感应功能作为高优先级的研发任务,通过算法、软件、产品等部门的紧密耦合,实现了实时准确、视觉友好的障碍物识别与提示。空间感应功能对VSLAM算法的精确度和低延迟提出了更高的要求。此外,YVR还于去年推出了具备多地图记忆功能的VR一体机。YVR拥有顶尖的科研实力与技术产品团队,采用全栈式研发策略,自主研发关键核心技术,包括工业设计、光学、硬件、软件、算法等领域。YVR将继续以解决用户痛点为目标,提供极致、便利、舒适的用户体验。
YVR首发空间感应功能,可同时实现动态与静态障碍物识别

Meta两个VR游戏工作室被裁员,但传扎克伯格对Quest游戏更感兴趣

Meta早前宣布进行大规模裁员,但据消息人士透露,元宇宙事业群Reality Labs的游戏团队相对来说较为安全。马克·扎克伯格对为Quest头显开发游戏很感兴趣,并表示像游戏这样能够产生实际成果的项目和团队预算不会减少,甚至可能增加。 然而,根据LinkedIn和Twitter上的信息,Meta收购的VR游戏工作室Downpour Interactive和Ready at Dawn依然遭遇了大规模裁员。一些员工表示,Ready at Dawn裁员了三分之一的员工,约40人。这与Business Insider的报道产生了冲突。 可能的解释是,向Business Insider提供情报的知情人士了解的可能是特定游戏工作室,而不是Ready at Dawn和Downpour Interactive等。因为Meta旗下拥有多家VR游戏工作室,不同团队的项目情况有所不同。 Ready at Dawn的标志性PC VR游戏《Echo VR》已宣布在今年8月停服,因此活跃玩家数量稀少。由于军事模拟游戏《Onward》的竞争对手涌现,这对Downpour Interactive造成了冲击。 Business Insider的报道提到,Meta正在讨论如何将类似《使命召唤》或《侠盗猎车手》的大作带到Quest Store。因此,Meta可能会在资源方面倾斜,保持特定游戏项目的团队人数和预算,而对于Ready at Dawn和Downpour Interactive等项目前景不佳的团队,则可能进行裁员。
Meta两个VR游戏工作室被裁员,但传扎克伯格对Quest游戏更感兴趣

IVAS 1.2版本2025年部署,重量已接近当前的美军夜视仪

微软的集成视觉增强系统IVAS(Integrated Visual Augmentation System)旨在提高美军士兵在战场上的机动性和杀伤力。IVAS采用全天候作战护目镜和混合现实平视显示器,可以叠加数字内容,提供高分辨率模拟和态势感知工具,以改进战场规划、决策和瞄准等。美国陆军正在测试、评估和完善IVAS,并计划在未来几年逐步部署优化的系统,其中包括从2025年开始应用的IVAS 1.2版本。目前1.2版本的重量已接近于美军现有夜视仪设备,并正在改善夜视质量,有望实现用IVAS完全取代夜视仪的目标。1.2版本将控制器与计算机分开,提升士兵的舒适度。头显的总重量和外围视场也得到了优化,并加强了适眼距调节、武器兼容性和通风效果。此外,微软还在改进IVAS的软件,增加了导航点和地图标记的显示,使士兵可以在虚拟地图上规划路径,并协作创建虚拟3D战术表。目前夜视质量仍然是一个待解决的问题,但开发人员正在积极改进夜视传感器,以实现与现有夜视设备相媲美的质量。通过优化重量和夜视质量,美国陆军有望实现完全用IVAS取代夜视仪的目标。
IVAS 1.2版本2025年部署,重量已接近当前的美军夜视仪

Meta探索从计算机视觉架构设计提升XR设备的便携性和性能

XR技术在娱乐、通信、广告、教育、医疗保健、国防、机器人、智能制造、人机交互等领域有广泛应用。但随着XR应用程序的计算密集度增加,设计便携式XR设备和系统面临新的挑战。当前便携式XR设备受限于本地设备的功率、计算能力和内存容量,需要依赖高性能计算服务器进行繁重的计算,但存在用户体验不完整与不无缝、数据传输开销、用户隐私和安全问题的缺点。 XR系统基于计算密集型人工智能技术被认为是未来的自然用例,并在XR-AI硬件的边缘设计空间探索中发展。研究人员分析了两种XR特定的计算机视觉人工智能工作负载,并对三种架构进行了XR-AI应用程序的基准测试,研究了它们在不同工艺节点的技术可扩展性。研究结果表明,引入MRAM非波动性内存可以节省存储器能量,并且MRAM替代SRAM可以显著减少面积。但根据工作负载的性质和应用程序的要求,需要仔细调整NVM和SRAM之间的拆分比例以达到最佳结果。 该研究对于设计未来的便携式XR系统和提高性能具有重要意义。
Meta探索从计算机视觉架构设计提升XR设备的便携性和性能

开发者通过MOD工具可轻松将传统Unreal游戏移植到VR

根据映维网Nweon的报道,VR Mod社区Flat2VR的活跃成员Praydog开发了一个开源通用工具Universal VR Mod,该工具可以将传统平台游戏移植到VR。根据Flat2VR官方的推文,他们对255款随机的Unreal游戏进行了测试,结果表明超过90%的作品可以在VR中运行,无需进一步调整。然而,具体的运行效果并不相同,测试结果显示有36.7%的游戏运行效果“完美”,33.1%的游戏效果“很好”,16.7%的游戏效果“还行”,7.8%的游戏效果“糟糕”,还有5.7%的游戏完全无法运行。Flat2VR表示对此非常兴奋,他们期待其他Modder在Universal VR Mod发布后如何利用它修复无法立即运行的游戏并添加运动控制和VR特定机制。尽管Universal VR Mod的确切发布日期尚未确定,但它将为VR游戏带来巨大的补充,特别是备受玩家喜爱的作品。测试结果还提供了具体游戏的细节,如游戏视角、引擎版本和渲染方法等。
开发者通过MOD工具可轻松将传统Unreal游戏移植到VR

Meta探索基于HoloLens 2 + ChatGPT-3的AI生成式AR情景信息助理

Meta正在积极探索使用AR眼镜提供高水平目标的行动建议。他们使用微软HoloLens 2和生成式人工智能模型(如大型语言模型LLM)来推荐相关行动,并将建议放在正确的情景中。该研究还设计了一个技术原型,在Unity中实现,并在HoloLens 2上运行。原型使用Vuforia引擎来追踪模拟公寓空间中的对象,并在相关对象附近的场景中显示建议,每个建议都有一个行动名称和一个支持的用户目标列表。研究人员进行了一项用户研究,共有39名参与者,他们被要求想象建议是由朋友/家人或专家提供的。初步研究结果显示参与者对这种类型的建议重视,但团队认为未来需要进一步探索如何改善建议体验,包括提供关于预期努力、时间承诺和执行行动的更多细节。研究人员计划进一步探索如何帮助用户从人工智能生成的建议中获得更多好处,并探索用户如何与底层模型进行交互以进行定制,以产生更好的输出。
Meta探索基于HoloLens 2 + ChatGPT-3的AI生成式AR情景信息助理