Auszug Einleitung:
Der Aufbau der folgenden Arbeit gliedert sich in einen theoretischen und einen praktischen Abschnitt. In einem theoretischen Teil werden historische Meilensteine der AR-Entwicklung aufgezeigt und es wird untersucht welche mobilen Geräte und Betriebssysteme für die Vision-basierte Augmented Reality Entwicklung in Frage kommen. Anhand von Beispielen aus der Praxis werden mögliche Anwendungsgebiete aufgezeigt.
Danach werden verschiedene Entwicklungsmöglichkeiten erläutert. Zum einen werden die verschiedenen AR-Browser und verschiedene Toolkits, die Natural Feature Tracking (NFT) beherrschen, miteinander verglichen und zum anderen werden die Vor- und Nachteile der beiden Entwicklungswege gegeneinander abgewogen.
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Grundlagen
2.1 Vision-basierte Augmented Reality
2.1.1 Definition
2.1.2 Geschichte
2.1.3 Handheld Augmented Reality
2.1.4 Anwendungsgebiete für Handheld-Geräte
2.1.5 Visuelles Tracking
2.2 Augmented Reality Toolkits und Browser
2.2.1 Überblick
2.2.2 Augmented Reality Toolkits
2.2.3 Augmented Reality Browser
2.2.4 AR Browser versus NFT-Toolkits
2.3 Unity
2.4 Personalisiertes Dialogmarketing
3 Konzept und Technische Realisierung des Prototyps
3.1 Konzept der AR-Anwendung
3.1.1 Anforderungen
3.1.2 Evaluierung von Vuforia
3.1.2.1 Möglichkeiten der Entwicklung
3.1.3 Grundlagen der Vuforia-Unity Entwicklung
3.1.3.1 Lizenzbestimmungen
3.1.3.2 Markertypen
3.1.3.3 Target Design Richtlinien
3.1.3.4 Virtual Buttons
3.1.3.5 Target Management System
3.1.3.6 Cloud Recognition
3.2 Implementierung
3.2.1 Entwicklungsumgebung
3.2.2 Vuforia Architektur
3.2.3 Grundbestandteile der Vuforia-Unity-Extension
3.2.4 Vorbereitung der Unity-Umgebung
3.2.5 User Interface NGUI
3.2.5.1 Erstellung eines UI mit NGUI
3.2.6 Aufbau des Prototyps
3.2.6.1 Touch-Events
3.2.6.2 View-Handling
3.2.6.3 Splash Screen
3.2.6.4 Hauptmenü (MainMenu)
3.2.6.5 Kamera-Ansicht (ARCamera)
3.2.7 QR-Code-Scanner
3.2.7.1 Antares QR Code
3.2.7.2 ZXing
3.2.8 Video-Texture Lösungen
3.2.8.1 Vuforia-Videoplayback
3.2.8.2 Mobile Movie Texture
3.2.8.3 Entwicklung mit Mobile Movie Texture
3.2.9 4-gewinnt Spiel
3.3 Finale Erstellung
3.4 Ergebnis der Implementierung
4 Zusammenfassung
5 Ausblick
Zielsetzung & Themen
Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines vision-basierten Augmented-Reality-Prototyps für mobile Endgeräte, um für die Firma maniac labs Gbr einen neuen Absatzmarkt im Bereich des personalisierten Dialogmarketings zu erschließen. Die zentrale Forschungsfrage befasst sich mit der technischen Realisierung einer App, die QR-Code-Scanning und AR-Funktionalitäten vereint, um Kunden eine interaktive und personalisierte Marketingerfahrung zu bieten.
- Entwicklung eines plattformübergreifenden Augmented-Reality-Prototyps für iOS und Android
- Implementierung eines QR-Code-Scanners zur Personalisierung von Marketinginhalten
- Evaluierung und Vergleich von AR-Toolkits (Vuforia, Metaio, D'Fusion) und AR-Browsern
- Einsatz der Game-Engine Unity zur Erstellung von 3D-Inhalten, Animationen und eines 4-gewinnt-Spiels
- Integration von Video-Texture-Lösungen für eine immersive Darstellung auf Bildmarkern
Auszug aus dem Buch
3.1.3.2 Markertypen
Bei Vuforia unterscheidet man drei Typen von Markern. Die Image Targets als einfache Bildmarker, die Multi Targets bestehen aus mehreren Image Targets und die Frame Markers als nicht-natürliche Marker.
Image Targets
Der erste Markertyp sind die Image Targets. Image Targets sind einfache natürliche Bildmarker und finden in der Praxis die größte Verwendung. Das Vuforia SDK kann bis zu 5 Image Targets gleichzeitig erkennen und verfolgen. Wobei hier auf die Prozessorleistung der Ziel-Geräte geachtet werden muss (Qualcomm, 2012f).
Multi Targets
Der zweite Typ sind die Multi Targets. Ein Multi Target besteht aus mehreren Image Targets, die eine feste räumliche Beziehung zueinander haben. Sobald einer der Image Targets zumindest teilweise erkannt wurde, können alle anderen auch verfolgt werden, da die relative Position und Orientierung bekannt ist. Der Unterschied zwischen mehreren einzelnen Image Targets und einem Multi Target ist, dass ein Multi Target nur eine räumliche Lageinformation besitzt. Ein Anwendungsgebiet für die Multi Targets sind Produktverpackungen. Als Beispiel wird von Qualcomm gern die Cornflakes Verpackung genommen. Anhand dieser kann eine weitere Funktion der Multi Targets demonstriert werden: der Okklusion-Effekt. Durch diesen Effekt können virtuellen Objekte (Müslischale) hinter einem realen Objekt (Cornflakes Verpackung) erscheinen (Abb. 3-2). Das Verfahren der Multi Targets darf jedoch nicht als Objekterkennung angesehen werden, da es im Prinzip nur eine Bilderkennung ist (Qualcomm, 2012g).
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Die Einleitung stellt die Bedeutung von Augmented Reality (AR) als strategische IT-Technologie vor und definiert das Ziel, einen Prototyp für die Firma maniac labs Gbr zur Optimierung von Dialogmarketing-Kampagnen zu entwickeln.
2 Grundlagen: Dieses Kapitel erläutert die theoretischen Grundlagen von AR, die historische Entwicklung sowie die technischen Anforderungen an mobile Hardware und Betriebssysteme, gefolgt von einem Vergleich verschiedener AR-Toolkits und Browser.
3 Konzept und Technische Realisierung des Prototyps: Dieser Hauptteil beschreibt detailliert die Anforderungen, die Architektur des Vuforia SDKs, die Implementierung unter Verwendung von Unity, die UI-Erstellung mit NGUI sowie die technische Umsetzung der Kamera-Ansicht, des QR-Code-Scanners und des 4-gewinnt-Spiels.
4 Zusammenfassung: Die Zusammenfassung resümiert die Arbeit und stellt fest, dass die Kombination von QR-Codes mit Augmented Reality einen deutlichen Mehrwert für personalisiertes Dialogmarketing bietet und der entwickelte Prototyp eine innovative Lösung für große Unternehmen darstellt.
5 Ausblick: Der Ausblick diskutiert zukünftige Entwicklungen im Bereich AR, wie die Bedeutung von AR-Brillen, die Standardisierung von Web-Technologien sowie potenzielle Verbesserungen der Tracking-Verfahren und der Usability.
Schlüsselwörter
Augmented Reality, Vision-basiertes Tracking, Natural-Feature-Tracking, Mobile Marketing, Dialogmarketing, Unity, Vuforia SDK, QR-Code, App-Entwicklung, User Interface, Interaktion, Handheld AR, Prototyping, 4-gewinnt, Video-Texture
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Diplomarbeit?
Die Arbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines Augmented-Reality-Prototyps für Smartphones und Tablets, um personalisierte Dialogmarketing-Kampagnen durch moderne Technologie effizienter zu gestalten.
Was sind die zentralen Themenfelder der Arbeit?
Die zentralen Themen sind Augmented Reality (AR), speziell das Natural-Feature-Tracking, die mobile App-Entwicklung mit Unity und Vuforia sowie der Bereich des personalisierten Dialogmarketings.
Was ist das primäre Ziel oder die Forschungsfrage?
Das primäre Ziel ist die Programmierung eines multipel anwendbaren AR-Prototyps für die Firma maniac labs Gbr, der QR-Code-Scanning zur Personalisierung mit AR zur Darstellung virtueller Inhalte verbindet.
Welche wissenschaftliche Methode wird verwendet?
Die Arbeit nutzt eine Kombination aus theoretischer Literaturanalyse, dem Vergleich verschiedener AR-Entwicklungstools und einem praktischen Implementierungsansatz zur Entwicklung eines funktionsfähigen Software-Prototyps.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil befasst sich mit der Konzeption des Prototyps, der Evaluierung des Vuforia SDKs, der Implementierung unter Unity, der Nutzung des NGUI-Plugins für das Interface sowie der Realisierung spezifischer Funktionen wie QR-Code-Scanning, Video-Streaming und einem integrierten Spiel.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit lässt sich am besten mit Augmented Reality, Vuforia, Unity, Dialogmarketing, Mobile Apps, Natural-Feature-Tracking und Prototyping beschreiben.
Warum wurde das Vuforia SDK für die Implementierung gewählt?
Die Wahl fiel auf Vuforia aufgrund der kostenlosen nativen Nutzung, der großen Community, der guten Unterstützung für Unity und der Möglichkeit, AR-Anwendungen ohne Branding-Vorgaben zu erstellen.
Welche Herausforderungen gab es bei der Implementierung des QR-Code-Scanners?
Die größte Herausforderung war der direkte Zugriff auf den Video-Stream in Unity, da dieser je nach Plattform (iOS/Android) unterschiedliche Shader-Anpassungen erforderte und die Decodierung zur Laufzeit eine hohe Performance-Anforderung darstellte, was durch die Nutzung der ZXing-Bibliothek und Multithreading gelöst wurde.
- Quote paper
- Oliver Ebert (Author), 2012, Personalisiertes Dialogmarketing per Augmented-Reality-App. Entwicklung eines Prototyps für Smartphones und Tablets mit Natural-Feature-Tracking-Toolkits, Munich, GRIN Verlag, https://www.hausarbeiten.de/document/212032
