ALS - Magazine 4 - Janvier 2013

ALS Mag / 21 En revanche, il faudra encore attendre un peu avant de pouvoir utiliser des méthodes purement visuelles pour la RA en extérieur urbain. Les raisons sont multiples : change- ments d’apparence de la scène observée entre l’acquisition des modèles et leur utilisation (suivant les saisons, l’heure de la journée, l’état des devantures, l’encombrement des rues, etc.), diversité des caméras utilisées (résolution, mise au point, ...), très grands changements de points de vue d’observation probables, présence de nombreux motifs répétés (toutes les fenêtres se ressemblent !). Coupler les données images à des données capteurs permet de restreindre l’espace de recherche des primitives du modèle et de lever certaines ambiguïtés, mais ne résout pas toutes les diffi- cultés. Des travaux sont en cours pour tenter de résoudre ces divers problèmes. En dehors des applications basées marqueurs, toutes ces applications reposent sur la connais- Conclusion et perspectives Dans cette brève introduction à la réalité augmentée, nous avons essayé de montrer que si cette technologie permet en effet d’ajouter tout et n’importe quoi à notre champ visuel (l’infographie offre aujourd’hui autant de liberté que la peinture), elle ne permet en revanche pas de le faire en tout lieu et dans n’importe quelles conditions. Le choix de la méthode utilisée pour le positionnement (capteurs physiques, marqueurs artificiels, vision pure ou méthodes hybrides) dépendra de la précision escomptée et du type de scène considérée (intérieur, extérieur, présence ou absence de textures, conditions d’éclairage, etc.). On peut s’attendre à une évolution et peut-être à une convergence des différentes méthodes utilisées aujourd’hui. D’autres dispositifs de visua- lisation sont aussi en cours d’étude, tels que des lentilles de contact qui permettront un jour d’afficher des éléments infographiques au plus près de nos rétines. Mais augmenter la réalité restera un acte volontaire, nécessitant de se munir d’un dispositif dédié pour voir apparaître les objets ajoutés. La vision par ordinateur continuera à jouer un rôle important dans les avancées futures, ne serait-ce que pour permettre l’acquisition des modèles. Nous assistons aujourd’hui à l’édification commu- nautaire de bases de données gigantesques de monuments et de constructions modélisés en 3D et déposés quotidiennement sur des SIG (Systèmes d’Information Géographique) tels que Google Earth. Proposer des outils plus efficaces pour aider les contributeurs à modéliser leur environ- nement proche permettra d’accélérer le processus en cours. Par ailleurs, les imprimantes/scanners de documents plats seront bientôt remplacés par des imprimantes / scanners d’objets solides. Nous pourrons donc bientôt acquérir en 3D nos objets quotidiens, et les dupliquer à volonté. Dans cet article, nous avons considéré le problème de la RA comme chercheurs en vision par ordinateur. Mais la réalité augmentée fait l’objet d’études dans bien d’autres domaines : robotique, électronique, optique, télécommunication, ergonomie, psychologie cognitive, psychophysio- logie, philosophie, économie, etc. C’est que la vue est une des fonctions les plus utiles à l’évolution de l’espèce humaine, il convient donc de considérer ses extensions avec le plus grand sérieux ! sance d’un modèle 3D de la scène. Les modèles peuvent être obtenus de diverses manières (mesures laser, photogrammétrie, images satellitaires etc.), mais le fait que l’on ne puisse pas s’en passer est une contrainte importante qui exclut d’utiliser la RA dans des environne- ments non connus a priori. Cela nous prive actuellement d’un grand nombre d’applications de proximité (aménagement de jardins particu- liers par exemple) ou visant des envi-ronne- ments éphémères (comme l’affichage d’effets spéciaux immédiatement durant la phase de tournage d’un film). Pour que ce type d’applica- tions puisse voir le jour dans les prochaines années, des chercheurs travaillent sur des méthodes d’acquisition in situ de l’environ- nement, permettant d’obtenir facilement et rapidement des modèles de scènes, juste avant de démarrer l’application de RA ou en même temps que celle-ci opère (figure 12). Figure 5 : Jeu de RA sur console Nintendo 3DS. Une simple carte regardée à travers l’écrande laconsolepermetde faireapparaîtredespersonnagesen3D dans l’environnement réel. Figure 6 : Utilisation de marqueurs artificiels pour l’aide à la compréhension de phénomènes astronomiques dans les écoles primaires. Dans cet exemple, le soleil, la terre et la lune peuvent être déplacés par l’enfant pour l’aider à comprendre l’alternance jour/nuit (éclairage d’une sphère), ainsi que les formes apparentes de la lune (vignette en bas à droite) vue par un observateur terrestre, représenté en blanc sur la terre. Stéphanie Fleck (IUFM de Montigny- lès-Metz,UniversitédeLorraine)etGillesSimon (LORIA,UniversitédeLorraine). Figure7 : Utilisationde laRAcommeassistancevisuelleàuneopérationchirur- gicale (néphrectomie partielle). Des images CT de l’uretère (en jaune) et de la tumeur (en gris) sont superposées en temps réel à des images endosco- piques. Le cercle en rouge délimite une zone de sécurité permettant l’excision. B. Valgvolgyi et al., Center for Computer-integrated Surgical Systems and Technology, Johns Hopkins University. Figure 8 : Aide à la maintenance sur un moteur Rolls Royce. Des informations infographiques et textuelles indiquent la suite des opérations à suivre. Steven Henderson et Steven Feiner, Columbia CGUI Lab. Figure 9 : Affichage d’informations géoréférencées par-dessus des images capturéesen temps réelsurunsmartphone.ApplicationMétroParissur iPhone et iPod Touch. Figure 10 : Superposition d’informations permettant d’identifier plus de 20000 objets présents dans le ciel nocturne (étoiles, planètes, constellations etc.) en les observant à travers l’écran d’un téléphone portable. Application «Star Walk» sur iPhone et iPad. Figure 11 : Étude d’impact de projets d’aménagement urbain en réalité augmentée. Image obtenue sur iPhone 4 par l’entreprise ARTEFACTO. Figure 12 : Modélisation in situ de l’environnement, utilisant une méthode développée dans l’équipe MAGRIT. Les murs et le sol sont visés à travers la caméra et capturés puis reconstruits en temps réel à l’aide d’interactions simples. Au bout de quelques secondes, une scène virtuelle (ici de simples palmiers) est intégrable à l’environnement modélisé. Une vidéo montrant les opérations effectuées est disponible à l’adresse : http://www.loria.fr/~gsimon/vc/blobs_outdoor.avi Figure 12