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蚁视的“笑话”,这家公司准备复制一次

本文作者:柏蓉 2015-09-22 17:43
导语:我读书少,你可别骗我。

蚁视的“笑话”,这家公司准备复制一次

业内人士透露了一个“笑话”,在2014年那会,一家叫蚁视的公司做出了一款名为One Step的控制器,声称能通过民用IMU惯性测量单元进行6个自由度(X、Y、Z轴旋转加平移共6个量)的轨迹捕捉,解决业界一直无法解决的问题。这在当时美国的VR社区和学术界引起很大的争议,不少业界人士认为这件事是不可能的,核心的争议点在于民用IMU的实现精度能否被普通用户所接受。

时光再荏,岁月如梭。在深圳这片神奇的土地上,有一家做枪型控制器的外设厂商又站了起来,宣称能通过一种叫AVD算法(他们自己创造的词汇),弥补IMU的缺陷,提供6个自由度的运动轨迹,最终实现VR和现实世界的1:1动作映射。用通俗的话来说,这家外设厂商做了一件业内厂商还没法完成事情,其中包括了索尼、Oculus等。

如果说这话的是一支没有经验,没有产品,只有设计渲染图的团队,那么大家可以忽略。但这家外设厂商却是成立于2008年,目前更新到第四代产品,而且这款基于IMU技术,利用AVD算法实现6个自由度的产品也做出工程机。出于好奇,雷锋网编辑决定去拜(qiu)访(zheng)一下。

MAG P90vr:能把动作以1:1映射到VR?

蚁视的“笑话”,这家公司准备复制一次

内置AVD算法的MAG P90vr

黝黑的皮肤、中等身材、微挺的啤酒肚,上身蓝色运动立领T-shirt束在黑色的西裤中,脚踏一双凉鞋,初见腾阳机电G-Mate的王一中,直觉告诉雷锋网编辑,这个土老板肯定在海南承包了一片海湾养殖海带。

知道雷锋网编辑此行的目的,出身军工所的王一中也不故作高深。他说,这次他们推出一款针对VR的射击游戏控制器MAG P90vr。这款新品最大的亮点是能够识别用户的行走以及战术动作,并将这些动作以1:1的比例映射到游戏中。这就意味着,在射击游戏中,不必推动摇杆进行画面前进,直接通过行走实现。

“如果游戏中的作战场面是现在这家咖啡厅,只要你拿着我们的P90vr,戴着VR头盔,设定好初始位置,在游戏里你就跑多少米,在现实中你就跑多少米”,他说:“当然,除了提供1:1的映射,我们还有等比缩小和原地不动的选择。“

蚁视的“笑话”,这家公司准备复制一次

G-Mate微信上解释AVD算法的图示

如果以上是真实的,相信多数玩家都会开心到心肌梗塞,毕竟目前大部分的游戏外设都是通过摇杆或者按键实现VR画面前进,或者像HTC Vive一样在局限的区域内通过光学系统实现动作追踪定位。实现这个功能的核心在于王一中自己提出的AVD算法。但这个算法到底是如何实现业界一直无法解决的问题?因为涉及商业机密,王一中不愿意透露。

他只说,AVD算法的名称来自于加速度(Acceleration),速率(Velocity),位移(Displacement)三个字母的缩写,能够提供物体在平移状态下的X/Y/Z轴上的加速度、速度、位移信息。它能弥补IMU缺陷,并通过收集枪型控制器的动作数据实现6个自由度的识别。

质疑:民用IMU无法胜任6个自由度


蚁视的“笑话”,这家公司准备复制一次

6个自由度:沿x轴平移,沿y轴平移,沿z轴平移,绕x轴转动,绕y轴转动,绕z轴转动

到底AVD算法能否让IMU实现6个自由度的识别,雷锋网咨询了业内相关人士,包括芯片设计、动作捕捉、机器人、游戏外设、VR设备以及它的竞争对手等十五人。这些人大部分表示,让民用IMU实现6个自由度的识别是不可能的事情。总结来说,其原因在于民用IMU产生的误差无法让消费者接受,即使能够消除误差也要通过台式电脑才能实现运算。以下摘取比较典型的观点。 

来自动作捕捉方案商的看法:

A: 通过惯性传感器获得六自由度运动跟踪,我认为用消费级器件做成是不太可能的,因为消费级器件的精度达不到。如果改用军用传感器可能可以实现,不过军工级的传感器可能要比一台电脑都大”,他继续说“一个Oculus都没做成的事情,国内一个小厂能做成?cs里有个说法:garbage in,garbage out。

B: 这个基本上算是偷换六个自由度的概念,和蚁视的One Step是一样的概念。它(G-Mate)只能得到一个趋势,绝对不可能得到精确的六个自由度的平移的位移位置。他说的六个自由度应该是三个自由度的方向姿态以及在平移方向的趋势,比如说你向前冲一下,他能告诉你向前,但向前了多少,要精确到这个数值按照这个消费级别是绝对不可能的。

来自机器人博士的看法:

所谓AVD技术其实就是这个领域最为基本的对加速度计测量的加速度信息做两次积分并利用陀螺仪数据修正方向的方法。这就像小米当时把最基本的钢材拿出来以‘奥氏体’等一般人不大懂的名词作为噱头一样。


这个已经在惯性导航界玩了不下五十年了。用惯性导航元件来定位,想不用这个技术都不行。但其定位精度的根本在于IMU本身的漂移率。由于惯性导航元件一定会在运行中产生漂移,所以无论有多高级,单纯用惯性导航元件来定位,其误差一定会在一定时间后扩大到使整个定位信息都完全失效的地步。


只不过,越高级的IMU,漂移越慢,就能坚持更久。而消费级电子产品上的IMU,即便校准良好,也只能维持短短的几分钟,有时甚至不足一分钟。

认同:可行但难度高

不过也有相当一部分业内人士表示,通过IMU是可以实现6个自由度的识别,不过难度高。

VR输入设备Ximmerse的创始人贺杰:

如果从IMU的角度来说,这个还是比较困难的。但是我们还是发现,这并不是不可能。与我们合作的一个英国实验室,就做出一种在短时间内实现不漂移,而且还能进行跟踪的算法,但目前只能在短时间之内,不超过一分钟。目前还没见到产品,不好下定论,说不定采用了哪种巧妙的方式实现了,保持观望。

同样专研这个领域的深圳市宇恒互动CEO罗富强认为,这个是可行的。他说,

我们在IMU算法研究了8年,暂时不清楚王一中做的是哪一种。对这样的技术,我的答案是AVD肯定能做出来,而关键是,谁做!目前,是大家怀疑这个算法,说这个不可能 。

罗富强认为,王一中所说的AVD算法含有水分,不过,也有可能是在极短时间内测量到位移量。这样的技术,在2年前,罗富强所打造的电子笔就实现了,不过因为误差太大,无法商业化。最后,罗富强吐槽一句,

微机电传感器算法的这个行业,基本上会是数学、物理这类理科学生的天下,完全超脱了现在消费电子行业。所以现在消费电子行业的工程师中有95%以上无法适任,培育人才,难!所以,积累不够(暗指G-Mate基础积累不够)是没法做这个(IMU)生意的。

通过以上各位业内人士的看法和观点,我们暂时不能对G-Mate的AVD算法下定论,毕竟没有体验到产品,也无法得知具体的原理以及误差的解决方案。虽然王一中说,目前的样机已经做出来了,准备在11月份发货,还放下一句话:“我们是来卖东西的,不是来骗人的。”

但这项工程的艰巨估计并非是一个小团队做出来的。在采访的过程中,王一中也曾坦言,对于IMU算法的研究是从2012年开始的,当时只有三个人,分别是王一中、一个数学硕士和一位硬件工程师,在这3年间,他们也投入了2千万的研发费用。不过,这似乎并非是算法的问题,也存在硬件的局限。罗富强曾表示,即使能把这个算法研发出来,就目前的嵌入式单片机无法实现运行,必须要小型台式电脑才行。

目前,我们无法肯定在11月份的时候王一中能够按时发货,也无法肯定他能兑现承诺为大家带来惊喜,直接通过MAG P90vr实现玩家的动作识别。似乎,这个真相只有时间才能验证。当然,如果你恰巧也在思考这个问题,欢迎向雷锋网留言,让我们继续探讨这个问题。

在此,雷锋网顺便呼吁一下,各厂商能够多花点心思放在产品的打磨上,不要过度宣传“违反广告法”,最终的结果也将是会损人害己。

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相信未来是VR和AI的结合。
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