Presentación de mi proyecto de Realidad Aumentada y Publicidad

La pasada semana presenté mi proyecto "DETECCION Y LOCALIZACION DE ESTRUCTURAS PLANAS  PARA APLICACIONES DE REALIDAD AUMENTADA EN PUBLICIDAD" en la Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)

Como ya comenté meses atrás en distintos posts, este blog surgió como consecuencia de mis trabajos en el mundo de la Realidad Aumentada para aplicaciones de Publicidad, dentro de  un proyecto relacionado con mis estudios de ingeniería electrónica en la UPC. Terminado este proyecto, tuve la oportunidad de presentarlo la semana pasada en las instalaciones en el Campus Nord de la Escola Tècnica Superior d'Enginyers de Telecomunicació de Barcelona (ETSETB) y exponer con cierto detalle algunos de los trabajos realizados hasta su finalización.

distintos momentos de la presentación del proyecto

Durante la exposición, hice una breve introducción a la realidad aumentada y a las diferentes tecnologías que posibilitan el registro (cálculo de la posición y orientación relativa de la cámara real respecto de la escena), explicando las ventajas y soluciones que aporta el tracking visual sin el uso de marcadores frente a otras tecnologías más usuales como la geolocalización o el tracking visual con marcadores, que presentan algunos problemas. 

A continuación, comenté muy brevemente algunos ejemplos característicos del uso de la Realidad Aumentada en Publicidad y de las propuestas técnicas consultadas para la elaboración del proyecto. Hice una detallada explicación de los algoritmos que componen la solución técnica propuesta y que permiten la calibración de la cámara, la detección de estructuras planas en una imagen real procedente de un dispositivo de captura, el cálculo de la pose de éstas y el renderizado de una imagen plana perfectamente integrada y orientada con ellas.

Finalmente, comenté los resultados obtenidos a la hora de verificar el buen funcionamiento de la solución propuesta en el proyecto y las conclusiones finales en cuanto a consecución de los objetivos propuesto el la continuación con los futuros trabajos para el desarrollo y mejora de la propuesta.

Dejo a continuación la presentación multimedia que utilicé:

Tuve la oportunidad también de realizar una demostración del funcionamiento de la solución propuesta. La experiencia consistió en la detección a través de una cámara conectada al ordenador de la fachada de uno de los edificios del campus, que se observaba a través de la ventana de la sala. Una vez detectada, la aplicación desarrollada en el proyecto posiciona y orienta dicha fachada para posteriormente renderizar sobre ella una imagen plana perfectamente integrada y orientada, a modo de anuncio publicitario.

Se estableció a continuación una interesantísima conversación e intercambio de impresiones, entre las que no faltaron ideas para el posterior desarrollo de la solución técnica y propuestas de mejora. Todo ello en un ambiente muy distendido y agradable. Puedo afirmar con rotundidad que disfruté presentando mi proyecto y creo que resultó interesante para todos los asistentes.

A la conclusión, tuve la enorme satisfacción de recibir unánimes felicitaciones por el buen trabajo desarrollado, por el entusiasmo y profesionalidad mostrados hasta su finalización y por el buen funcionamiento de la propuesta técnica presentada.

Me gustaría volver a agradecer a los profesores que me escucharon, su atención, comentarios y felicitaciones. Igualmente agradecer a los que me escucharon y tanto me han apoyado durante estos meses de dedicación al proyecto. Solo ellos saben lo que ha supuesto para mí su ayuda y confianza.

Continuaré desarrollando este blog con más entradas en las que comentaré los pormenores de este proyecto y sus resultados. Seguiré hablando de Realidad Aumentada. Espero que las encontréis interesantes y sean de vuestro agrado. Como siempre, comentad por favor todo lo que consideréis que pueda aportar. Vuestra participación siempre es importante. Gracias!!

Talleres de Realidad Aumentada en la Universitat Oberta per a Majors de la UIB

La Universitat Oberta per a Majors de la UIB ha tenido la gentileza de invitarme a realizar unos talleres sobre Realidad Aumentada enmarcados en su programa para este curso 2014/15 en Menorca. 

UOM - Talleres AR

Me hace especial ilusión poder colaborar con la UOM en esta ocasión para poder acercar estas modernas tecnologías de Realidad Aumentada a los participantes en este curso.

Habitualmente hablo de Realidad Aumentada en ámbitos profesionales de ingeniería y diseño; de la misma manera, tratamos el uso de estas tecnologías en ámbitos educativos en mis clases de metodología del Máster de Formación del Profesorado, también de la UIB, o en charlas dirigidas a alumnos de secundaria.

En esta ocasión he preparado un programa muy descriptivo, atractivo y sobre todo demostrativo y práctico, con el que los asistentes podrán experimentar e interactuar. Demostraremos que las mas modernas tecnologías pueden ser presentadas, entendidas y experimentas por todos, con independencia de nuestra formación, experiencia profesional o edad.

Parafraseando a la Dra. Joana M. Seguí (Directora de la UOM), "en la UOM, lugar de encuentro de personas, de relaciones sociales, de generación de amistades y de socialización del tiempo libre, se aprende disfrutando". Espero poder contribuir a ello.

Durante las sesiones, que tendrán lugar en Alaior, Ciutadella y Maó, hablaré muy brevemente de qué es la Realidad Aumentada, sus principios de funcionamiento y principales usos dentro de nuestra sociedad; navegación, turismo, industria, ocio, educación, medicina, arquitectura... Pero lo más atractivo, en mi opinión, vendrá después cuando experimentemos con distintas herramientas y aplicaciones que tenemos a nuestro alcance y con las que podemos experimentar y utilizar la Realidad Aumentada de una forma sencilla y divertida.

Os muestro el tríptico que he preparado para los talleres y que podéis descargar como siempre en mis perfiles sociales.

Tríptico AR UOM from Luis Miguel García

En una próxima entrada comentaré como se han desarrollado los talleres y publicaré el material utilizado.

Fundamentos técnicos de mi proyecto: Publicidad y Realidad Aumentada

Punto de partida para la realización de este proyecto de "Detección y localización de estructuras planas para aplicaciones de Realidad Aumentada en Publicidad" han sido las propuestas técnicas que comento en este post. Son algunas de las más relevantes en este ámbito. Todas ellas fundamentan y contribuyen al desarrollo de este trabajo. 

ARToolKit (Dr. Hirokazu Kato, 1999)

ejemplo de renderizado de un objeto 3D
sobre un patrón detectado por
ARToolKit

ARToolKit es una librería de software para la creación de aplicaciones de Realidad Aumentada. ARToolKit utiliza algoritmos de visión por computador para realizar el tracking visual desde el punto de vista del usuario, con el fin de saber de qué punto de vista dibujar la imagen virtual. Para ello, la aplicación necesita saber dónde está el usuario en el mundo real. Las librerías de seguimiento de vídeo ARToolKit permiten estimar la posición de la cámara real y su orientación relativa a los marcadores físicos, en tiempo real. Esto permite el fácil desarrollo de una amplia gama de aplicaciones de Realidad Aumentada.

Algunas de las características de ARToolKit incluyen:

• Seguimiento de la posición de la cámara simple / orientación. 
• Código de seguimiento que utiliza marcas negras simples. 
• Capacidad de usar cualquier patrón de marcadores cuadrados. 
• Fácil código de calibración de la cámara. 
• Rapidez suficiente para aplicaciones de RA en tiempo real. 
• Distribuciones SGI IRIX, Linux, MacOS y Windows OS. 
• Distribuido con el código fuente completo.

Desarrollado en 1999 por el Dr. Hirokazu Kato, en la actualidad es una tecnología liberada bajo licencia GPL, debido a lo cual se ha hecho muy popular y es ampliamente utilizada.


Detecting Planes and Estimating their Orientation from a single image. (O. Haines, 2012)

En este trabajo O. Haines propone un algoritmo para detectar zonas planas en una imagen individual de una escena de exteriores urbanos, capaz de identificar múltiples zonas planas distintas, y la estimación de su orientación. Mediante el uso de técnicas de machine learning, se extrae la relación entre la apariencia y estructura a partir de un amplio conjunto de ejemplos. La detección de zonas planas se logra mediante la clasificación de la superposición de múltiples zonas de la imagen, con el fin de obtener una estimación inicial de planicidad para un conjunto de puntos, que se segmentan en regiones planas y no planas usando una secuencia de campos aleatorios de Markov. Este trabajo difiere de los métodos anteriores en que no se basa en detección de líneas, y es capaz de predecir una orientación real para las zonas planas. Se demuestra que el método es capaz de extraer de forma fiable zonas planas en una variedad de escenas, y se compara favorablemente con los métodos existentes.

resultados obtenidos por el algoritmo de Haines

 Detecting Planar Surfaces in Outdoor Urban Environments. (P. David, 2008)


P. David describe un método para detectar automáticamente las fachadas de edificios en imágenes de entornos exteriores urbanos para su aplicación en navegación basada en visión, reconocimiento de marcas y de aplicaciones de vigilancia. En particular, la proliferación de Smartphones con cámara y funcionalidad GPS, hace necesario un sistema de backup de geolocalización cuando las señales GPS de satélite se bloquean en los llamados "cañones urbanos". El método que propone, localiza en primer lugar los segmentos de línea de la imagen y extrae los puntos de fuga de éstos mediante el algoritmo de estimación robusta de RANSAC. A continuación, las intersecciones de los segmentos de línea asociados con cada uno de los pares de puntos de fuga son utilizados para generar el plano de apoyo de cada una de las fachadas según su orientación. Seguidamente, se agrupan los puntos pertenecientes a cada plano de apoyo utilizando un algoritmo que no requiere el conocimiento del número de agrupaciones o de su proximidad espacial. Por último, las fachadas del edificio se identifican mediante el ajuste de cuadriláteros alineados con los puntos de fuga de cada uno de los grupos de puntos de apoyo. Los experimentos muestran un buen rendimiento en una serie de entornos urbanos complejos. La principal contribución de este algoritmo es un rendimiento mejorado sobre los algoritmos existentes y la no imposición de restricciones sobre las fachadas en cuanto a número u orientación, estableciendo unas mínimas restricciones en la longitud de los segmentos de línea detectados y de la verticalidad de las paredes.

resultados obtenidos por el algoritmo de P. David

Computer Vision Centric Hybrid Tracking for Augmented Reality in Outdoor Urban Environments. (W.T. Fong, S.K. Ong, A.Y.C. Nee, 2009)

El trabajo liderado por  W.T.Fong presenta un sistema de seguimiento híbrido para Realidad Aumentada en ambientes urbanos exteriores, que integra la visión por computador (CV), GPS y sensores de inercia. El sistema está diseñado para superficies exteriores planas en ambientes urbanos, proporcionando aumento con gran precisión y libre de jitter. Para ello, se parte de dos algoritmos de CV de seguimiento, “Keypoint Signatures for Fast Learning and Recognition” y “Second-order Minimization for Outdoor Tracking”, que al no escalar a entornos de gran tamaño y no ser del todo robustos, son completados con GPS y detección inercial. De esta manera, primero se define una región de búsqueda limitada para después inicializar el seguimiento mediante CV. Se consigue así un sistema con la precisión y estabilidad requeridas para aplicaciones de Realidad Aumentada. El trabajo presenta las modificaciones de los dos algoritmos de CV junto con las consideraciones de diseño para construir el sistema de seguimiento híbrido propuesto. Presenta, también, los resultados de experimentación del sistema y el aumento en las superficies del mundo real.

resultados obtenidos por el algoritmo de Fong

Motivación de mi proyecto: Publicidad y Realidad Aumentada

La Realidad Aumentada es una tecnología incipiente en el mundo de la publicidad. La posibilidad de incluir contenido digital en una secuencia de vídeo o en la realidad observada a través de una cámara permite la generación de anuncios virtuales sobre imágenes reales. Datos, logotipos, fotografías e incluso secuencias de vídeo son añadidas sobre la realidad, perfectamente alineados con ésta, para generar novedosos anuncios publicitarios que parecen cobrar vida. La Realidad Aumentada no sustituye la realidad sino que la complementa, permitiendo personalizar, dotar de movimiento y sonido, la medición de resultados y la interactuación de las personas con los anuncios. En definitiva, el uso de tecnologías de Realidad Aumentada en publicidad permite a los nuevos anuncios llamar la atención de potenciales clientes.

ejemplo de publicidad en fachada
conseguido

Son ya numerosas las aplicaciones de Realidad Aumentada que conectan el mundo real con el mundo virtual a partir de la detección de patrones. Las más prestigiosas marcas utilizan estas tecnologías en sus campañas publicitarias: IKEA, Adidas, Ford, BMW, Lego, FOX, Paramount, Ray Ban, Mac-Donalds son algunos de los ejemplos más conocidos, y muchas otras marcas están utilizado ya la Realidad Aumentada para llegar mejor a sus clientes potenciales.

El principal reto al que deben enfrentarse los sistemas de Realidad Aumentada es el denominado registro, que consiste en calcular la posición relativa de la cámara real respecto de la escena para poder generar imágenes virtuales correctamente alineadas con esa imagen real. Este registro debe ser preciso y robusto, y puede realizarse empleando diferentes tipos de sensores y técnicas. Las técnicas más extendidas son las que utilizan la geolocalización (localización por GPS) o el tracking visual (que emplea técnicas de visión por computador). Dentro de las segundas, las más utilizadas son las técnicas de tracking con marcas. La posibilidad de detectar un patrón en una secuencia de vídeo o en la realidad observada a través de una cámara permite la inclusión de contenido virtual sobre imágenes reales.

Los principales problemas que presentan las técnicas de geolocalización son los llamados "cañones urbanos", las zonas en las que las señales GPS de satélite se bloquean. Mientras que las técnicas de tracking con marcas presentan otro tipo de problemas como la identificación (oclusiones, puntos de vista, mala iluminación, etc), el seguimiento (inicio automático y recuperación del tracking al perder las referencias) y los entornos no controlados (tracking sin referencias previamente conocidas).

Dentro del tracking visual se están desarrollando alternativas al tracking con marcas como las nuevas tecnologías de tracking sin marcas, que emplean únicamente características naturales de la escena, sin la necesidad de llenar de patrones el campo de visión de la cámara. Muy al contrario, la posibilidad de detectar estructuras físicas que sean altamente detectables desde el punto de vista de la visión por computador como objetos, edificios, etc, permite situar sobre ellas anuncios virtuales; abriendo un amplio mundo de posibilidades para el sector publicitario.

Mi motivación

La motivación de este proyecto de "Detección y localización de estructuras planas para aplicaciones de Realidad Aumentada en Publicidad" es la aplicación de las nuevas tecnologías de Realidad Aumentada basadas en tracking sin marcadores dentro del mundo de la publicidad. Técnicas que son diferentes a las ya existentes de uso de marcadores o posicionamiento por geolocalización. Así, la principal aportación de este proyecto es una solución técnica para la detección y localización de estructuras planas en una secuencia de vídeo o en una imagen real sin el uso de técnicas de geolocalización o marcadores y la posibilidad de añadir sobre ella información virtual, tanto en ámbitos interiores como exteriores.

ejemplos conseguidos de publicidad en fachada e interiores

Los campos de aplicación de las técnicas propuestas en este proyecto pueden ser muchos, industria, diseño, medicina, arquitectura, educación y formación, ocio, etc. No obstante, el proyecto se plantea dentro del mundo de la publicidad por ser éste un sector de potencial crecimiento para estas tecnologías de Realidad Aumentada  en el presente y en el futuro.

Adicionalmente, una vocación personal por la formación y el gusto por comunicar, interactuar y compartir han motivado la creación de este blog ARexperience, en el que poder reflejar todos aquellos conceptos y experiencias relacionados con la Realidad Aumentada que han sido fundamentales para la búsqueda de información, preparación e inmersión inicial en el mundo de la Realidad Aumentada y de la Visión por Computador. En el blog se pueden encontrar pequeñas aplicaciones ARToolKit que se han realizado para experimentar y comprender mejor el funcionamiento de sus funciones, el manejo de sus variables, etc. También es posible encontrar en él algunos de los conceptos básicos de la visión por computador, el blending y la visualización 3D; conceptos a los que se irán añadiendo otros en futuras entradas. 

Realidad Aumentada. El futuro de la educación

Realidad Aumentada. El futuro de la educación

Ubicando mi proyecto: Publicidad y Realidad Aumentada

Numerosísimos son los ejemplos de utilidad y aplicación de la Realidad Aumentada que en la actualidad existen en el campo de la Publicidad. Igualmente, y en consecuencia si se tiene en cuenta la aplicación de estas innovadoras tecnologías en otros muchos campos, existen numerosas propuestas técnicas desarrolladas y/o en continuo desarrollo que posibilitan la creación de aplicaciones y la explotación de todas las posibilidades que la Realidad Aumentada ofrece. En este post citaré algunas aplicaciones representativas que me han llevado a descubrir la necesidad de proponer una solución técnica a las necesidades de detección y localización de objetos planos en una imagen real sin la existencia de marcadores y el “blending” de una imagen virtual 2D sobre estos que se proponen en este proyecto.  

London National Gallery

AR London National Gallery

Los principales museos del mundo están apuntándose al uso de la Realidad Aumentada para publicitarse y para potenciar la iteración de los visitantes con sus colecciones. La London National Gallery   hizo una campaña publicitaria en Trafalgar Square para publicitarse. En ella,  apuntando con un dispositivo móvil hacia la fachada del museo aparecía un anuncio publicitario sobre sus nuevas aplicaciones, apuntando hacia una de las estatuas de la plaza aparecía un vídeo explicativo, o en las escaleras de la Galería aparecía un dragón. Este es un buen ejemplo de detección y localización en exteriores y sin marcadores.


Catálogo IKEA
No por archiconocido y renombrado se puede dejar de nombrar un clásico en el mundo de la publicidad con realidad aumentada. Desde hace algunos años, la marca IKEA  permite al cliente visualizar sus productos y colocarlos en su ubicación final, perfectamente alineados con el entorno real. Este es un buen ejemplo de utilización de marcadores en ambiente interior. La solución que se propone en este proyecto puede evitar el uso de marcadores para conseguir las mismas prestaciones.

AR en el catálogo de IKEA

Edificio N Building

AR en edificio N Building

N building es un edificio comercial que está situado cerca de Tachikawa (Tokio). Su principal característica son sus paredes, forradas de códigos QR permiten dar información a sus visitantes sobre los establecimientos que allí se encuentran y sobre sus productos y servicios. Mediante la descarga de una aplicación para Smartphones, es posible enfocar su cámara sobre el edificio y obtener abundante información sobre los establecimientos presentes. Éstos pueden publicitarse y, además, según la época del año mostrar algún otro tipo de información; por ejemplo, un árbol de navidad en diciembre.

Este es otro buen ejemplo de utilización de marcadores en ambiente exterior. Al igual que en el ejemplo anterior, la solución propuesta puede evitar el uso de marcadores para conseguir las mismas prestaciones.

Modificamos nuestra aplicación RA para detectar varios patrones

Con unos sencillos cambios podemos modificar nuestra primera aplicación de Realidad Aumentada para que reconozca en la escena varios marcadores, asociando a cada uno de ellos una imagen tridimensional diferente. Os mostraré cómo reconocer cinco marcadores para dibujar cinco objetos diferentes. Podéis descargaros el código y los ficheros necesarios mediante los links correspondientes en este post.

A la hora de realizar una aplicación de Realidad Aumentada que sea capaz de reconocer diferentes patrones asignando imágenes u objetos 3D distintos a cada uno de ellos, tendremos que tener en cuenta las siguientes cambios: (en la imagen se ve la salida del programa ejemplo para dos marcadores distintos)

1. Cargaremos un fichero de datos que contenga información sobre varios patrones en lugar del fichero de patrón ya utilizado pattMeditel.
2. Utilizaremos, también, una estructura de datos asociada a los patrones diferente; que permita almacenar varios patrones.
3. Modificaremos la función de dibujo draw para poder dibujar diferentes objetos en función del patron detectado.

Carga del fichero de datos de los patrones

El fichero de datos que contiene información de todos los marcadores es mi_object_data (es un fichero de texto con una estructura muy sencilla que contiene, para cada marcador, su nombre, el nombre de su fichero de datos y la anchura y centro del marcador; puedes descargarlo aquí). Para cargarlo en el programa, primero definiremos las variables:

   // ==== Fichero Object Data =========================================
   char            *model_name = "Data/mi_object_data";
   ObjectData_T    *object;

   int             objectnum;

A continuación, en la función init, cargamos el fichero mediante una función de ARToolKit definida en object.c llamada read_ObjData a la que le pasamos el fichero de datos y el número de marcadores definidos en él. Los datos referentes a las marcas quedan almacenados en una estructura de datos ObjectData_T específica de ARToolKit. Aquí os dejo el código que hace esto:

  // Cargamos el fichero mi_object_data 

  if ((object = read_ObjData(model_name, &objectnum)) == NULL) exit(0);

  printf("Objectfile num = %d\n", objectnum);

Detección de patrones

ARToolKit puede ahora tratar de identificar varios patrones en la rutina arDetectMarker. Puesto que ahora la detección es para múltiples marcadores, una vez detectado una marca con mayor fiabilidad, habrá que comprobar si se trata de un patrón conocido (presente en el fichero cargado). En este ejemplo, dibujamos también sus bordes cuando esto ocurre. Por otra parte, también es necesario mantener la transformación específica para cada uno de los marcadores detectados. La parte de código que hace esto será:

   // busca patrones conocidos en los marcadores detectados y dibuja un cuadrado

   // de otro color sobre los patrones reconocidos

   for (i = 0; i < objectnum; i++) {

      k = -1;

      for (j = 0; j < marker_num; j++) {

      if (object[i].id == marker_info[j].id) {   //si reconoce un patron

          glColor3f(0.0, 1.0, 0.0);

          argDrawSquare(marker_info[j].vertex, 0, 0);

              if (k == -1) k = j;

          else       // Vemos donde detecta el patron con mayor fiabilidad

           if (marker_info[k].cf < marker_info[j].cf) k = j;

         }

      }

       if (k == -1) {

          object[i].visible = 0;

          continue;

          }

       // calculamos la transformada para cada patron reconocido.

       object[i].visible = 1;

       arGetTransMat(&marker_info[k], object[i].marker_center, 

       object[i].marker_width,

       object[i].trans);

    }

Hay una bandera del visiblitdad asociada con cada marcador, y se realizará una nueva transformación para cada marcador detectado.

Dibujado del objeto asociado al marcador

Para dibujar el objeto asociado al marcador detectado, se llama a la función draw con la estructura ObjectData_T  y el número de objetos como parámetros. Dentro de esta función, se convertimos la matriz de transformación a formato openGL para cada marcador detectado:

    for (i = 0; i < objectnum; i++) {

      if (object[i].visible == 0) continue;

      argConvGlpara(object[i].trans, gl_para);  

          draw_object(object[i].id, gl_para);

    }

Finalmente, dibujamos el objeto asociado al marcador detectado a través de la subrutina draw_object que, mediante la anidación de funciones if selecciona el objeto para cada marcador (pondré solo un ejemplo):

    if (obj_id == 0){

       glMaterialfv(GL_FRONT, GL_SPECULAR, mat_flash_collide);

       glMaterialfv(GL_FRONT, GL_AMBIENT, mat_ambient_collide);

       glTranslatef(0.0, 0.0, 30.0);

       glutSolidSphere(30, 12, 6);    // dibujamos una esfera

    }

Salida del programa

La salida de este programa detectando dos marcadores diferentes, con sus correspondientes objetos asociados (en este caso una esferarosa y un conjunto esfera-toroide azul) puede verse en la imagen siguiente:

Salida del programa de detección de varios marcadores

AR Aplicaciones

La prestigiosa publicación británicac The Economist aseguró en Septiembre de 2009 que “intentar imaginar como se utilizará la Realidad Aumentada es como intentar predecir el futuro de la tecnología web en 1994”. Según la consultora Juniper Research, la Realidad Aumentada en dispositivos móviles generará más de 700 millones de dólares en el 2014, con más de 350 millones de terminales móviles con capacidad de ejecutar este tipo de aplicaciones. 

Una de las principales causas de este crecimiento en el uso de la Realidad Aumentada (RA) es debido a que mediante esta tecnología se amplían los espacios de interacción fuera del propio ordenador. Todo el mundo puede ser un interfaz empleando RA sobre dispositivos móviles. Existen multitud de ámbitos de aplicación de la RA; prácticamente en cualquier área de trabajo puede tener sentido desarrollar aplicaciones de RA. En este post comentaré brevemente algunos de ellos a modo de resumen; aunque iré creando específicas para aplicaciones que me llamen la atención.

Catálogo AR de IKEA

En el campo de la publicidad cada vez más empresas utilizan la RA como reclamo publicitario. Desde 2008, empresas como IKEA, Adidas, Ford, BMW, Lego, FOX, Paramount, Doritos, Ray Ban y Mac-Donalds estan utilizado estas técnicas.

En el post "AR Origenes" podemos ver sendos vídeos ejemplo de las empresas National Geographic o Goertz. Veamos como lo explica el siguiente vídeo:

diseño AR en arquitectura

También en el campo de la arquitectura numerosos son los despachos y oficinas técnicas que utilizan la Realidad Aumentada para compartir sus diseños con sus clientes.

No cabe duda de las ventajas que introduce esta tecnología a la hora de exponer o presentar un diseño en 3D sobre un soporte 2D.




En el campo industrial las aplicaciones son numerosas. Podemos encontrar esta tecnología en todas las etapas del proceso industrial; desde el diseño hasta la comercialización, pasando por la fabricación, el mantenimiento, el almacenamiento y distribución o la reparación. Numerosas son las compañías que introducen esta tecnología desde que en 1992 los ingenieros de Boing Tom Caudell y David Mizell fuesen pioneros en este campo. El siguiente vídeo muestra la reparación del futuro según BMW:

invizimals de Sony

En el campo del ocio y del entretenimiento el potencial que demuestra la Realidad Aumentada es inmenso. La capacidad de interacción que ofrece esta tecnología está siendo explotada ya por compañías como Sony con sus Invizimals, como ya mostramos en el post "AR Origenes".




También en el campo de la medicina se está introduciendo el uso de la Realidad Aumentada. Quirófanos, formación y entrenamiento de de doctores y cirujanos constituyen las principales aplicaciones en la actualidad. Toda la información y datos 3D que en tiempo real proporcionan aparatos de resonancia magnética o tomografías pueden superponerse en la imagen real del paciente, dando una visión de rayos X al
especialista. La siguiente imagen muestra una aplicación de la RA a la traumatología:

AR en medicina

Finalmente, y no menos importante, el mundo de la educación y formación también aprovecha las bondades de esta tecnología. La aplicación más inmediata es la generación de material y libros combinando técnicas tradicionales con técnicas novedosas como la Realidad Aumentada.



El siguiente vídeo muestra una extraordinaria experiencia del uso de códigos QR y Realidad Aumentada en educación, presentada por Domingo Santabárbara y Alma Ariza en el Congreso Nacional de Contenidos Educativos Digitales 2012 y premiada por Educared. Se trata del proyecto "Valdespartera es cultura" y está realizado por alumnos de 3 años.

AR Fundamentos

La Realidad Aumentada (RA) se encarga del estudio de técnicas que permiten la integración interactiva y en tiempo real entre el mundo real (normalmente a partir de imágenes capturadas u otra  información como geolocalización) y el mundo virtual (que normalmente añade información digital, cálculos o modelos 3D).

La RA trata de aumentar la percepción que tenemos del mundo real mediante elementos virtuales generados por ordenador. Esto difiere de la realidad virtual,  ya que ésta última introduce al usuario en un mundo totalmente artificial. De esta forma, una escena real vista a través de un dispositivo digital, como gafas o dispositivos de mano preparados para ello, puede incluir información virtual que mejore o amplíe la escena en  algún sentido. El objetivo no es una simple superposición de gráficos digitales en una escena real, sino que se persigue que el resultado de la aumentación sea realista y consistente con el entorno. Esto implica que la información y los gráficos generados deben ser coherentes con la iluminación natural del medio, e interactuar de  forma adecuada ante estímulos humanos o naturales. Este es el concepto de Alineación 3D.

Taxonomía de Realidad Aumentada según Milgram y Kishino

El primer paso, y el más complicado, que deben realizar los sistemas de Realidad Aumentada en el proceso de generación de RA es el denominado registro, que consiste en calcular la posición relativa de la cámara real respecto de la escena para poder generar imágenes virtuales correctamente alineadas con esa imagen real. Este registro debe ser preciso (errores de muy pocos milímetros son muy sensibles en determinadas aplicaciones, como en medicina o en soporte a las aplicaciones industriales) y robusto (debe funcionar correctamente en todo momento). Este registro puede realizarse empleando diferentes tipos de sensores y técnicas (las más extendidas son mediante el uso tracking visual con o sin marcadores).

Proceso de generación RA

Así, la Realidad Aumentada se sitúa entre medias de los entornos reales y los virtuales, encargándose de construir y alinear objetos virtuales que se integran en un escenario real. El siguiente video muestra los fundamentos de la Realidad Aumentada:

Cuatro son los elementos necesarios en todo proceso de generación de Realidad Aumentada:

• Elemento capturador
• Elemento de proyección
• Elemento de procesado
• Elemento activador

La Realidad Aumentada abarca diferentes disciplinas:

• Visión por computador
• Geometría
• Análisis numérico
• Reconocimiento de patrones
• Tecnologías de integración de sensores
• Tratamiento de gráficos 3D por ordenador
• Tecnologías de inmersión sensorial