Réalité augmentée : des limitations liées à la mobilité

La mobilité permet une mise en oeuvre intéressante de la Réalité Augmentée. Les applications de RA sur terminaux mobiles se démultiplient. Cependant, ces appareils présentent certaines limites techniques qui, si elles ne sont pas prises en compte en amont, peuvent considérablement diminuer le potentiel de la RA.

Nous pouvons distinguer différents types de limites :

Précision des données

  • Les données de localisation

Les applications de Réalité Augmentée nécessitent généralement une précision inférieure au mètre. Mais, le GPS ne peut pas fournir de données aussi précises. En effet, il s’agit de la version grand public d’un outil du département de la défense des États-Unis. Les capacités de ce système sont réduites par peur de mettre certaines informations à la portée de tous. Une application fonctionnant grâce aux données GPS est donc susceptible de plaquer un modèle à quelques mètres de sa position supposée. Lorsqu’il s’agit d’un bâtiment par exemple, cette différence peut s’avérer gênante.
Pour plus de “précision”, vous pouvez écouter cette émission de France Info.

  • La qualité des caméras

La qualité des caméras qui équipent les appareils mobiles est loin d’être idéale. Même si celle-ci est suffisante pour certaines utilisations, il faut faire attention à la donnée traitée. Il y a une différence certaine entre ce que la caméra filme, ce que l’utilisateur visionne et ce qui est enregistré.
De plus, ces caméras détectent mal un environnement sombre : les modèles peuvent alors être plaqués sur un monde “vide” ou ne pas être affichés du tout.

Performances limitées

  • Les performances de calcul

Rappelons tout d’abord que l’un des critères fondamentaux de la RA énoncés par Ronald Azuma est l’interaction en temps réel entre l’utilisateur et son milieu.
Les applications de RA demandent souvent des calculs importants, relancés fréquemment. Les modèles plaqués sur le monde réel sont parfois très lourds. Prenons l’exemple de Brocéliande, l’application de tourisme ludique présentée par Rémi et Yohann : les personnages affichés sont complexes et le système doit recalculer leur position à chaque mouvement de l’utilisateur. Cette lenteur de calcul est vraie pour les algorithmes utilisant la position GPS, mais devient critique pour les algorithmes à reconnaissances de formes. En effet, le système doit constamment recalculer la position de la forme.

  • La mémoire disponible

La mémoire dont disposent les terminaux mobiles est relativement faible comparée aux terminaux fixes. Une application de RA doit donc gérer des données qui nécessitent peu de mémoire. Si on souhaite plaquer un bâtiment complexe (on peut par exemple penser au Château des ducs de Bretagne à Nantes) et texturé au plus proche de la réalité, ce modèle occupera beaucoup de mémoire. Hors, les plates-formes mobiles ne sont pas conçues pour manipuler des données aussi lourdes.

Affichage de l’univers en RA

  • Utilisation en extérieur

Les tablettes et mobiles actuels, objets devenus courants, sont la cible principale des application de RA mobile. Mais, l’affichage sur leurs écrans pose quelques problèmes. Ces écrans, par leur taille réduite, peuvent faire perdre de l’intérêt à une application de RA. Mais ils ne sont surtout pas adaptés à une utilisation en extérieure. Lorsque la luminosité est trop importante, l’image ne sera pas correctement visible par l’utilisateur.
La preuve en images vers 0:30 dans cette publicité pour SodaStream.

  • Gestion des occlusions

Pour une incrustation réaliste d’un modèle dans le monde réel, il faut prendre en compte les interactions entre éléments réels et virtuels. Les parties occultées du modèle virtuel doivent être identifiées. Malheureusement, cette identification est manuelle dans la plupart des cas. Les laboratoires travaillent actuellement sur des méthodes plus automatiques : celles-ci passent notamment par la détermination de la profondeur des objets. Dans cette vidéo, nous pouvons observer le résultat de l’utilisation du capteur de profondeur de la caméra Kinect :

Occlusion detection and virtual object manipulation in Augmented Reality with the Microsoft Kinect

Altération de l’environnement

Les algorithmes basés sur l’utilisation de marqueurs nécessitent une préparation préalable de l’environnement dans lequel pourra être utilisée l’application de RA. Ces marqueurs altèrent le monde réel afin d’y ajouter des données de RA. Le but de la RA n’étant pas d’altérer mais d’enrichir le monde réel, on peut s’interroger sur la pertinence de tels algorithmes.

Nous conclurons sur un des inconvénients majeurs des applications mobiles de RA : la nécessité d’être connecté en permanence. En effet, sans connexion, il est impossible de récupérer des données GPS ou d’identifier un marqueur. Mais cette connexion peut être considérée comme une condition nécessaire à la RA plutôt que comme un inconvénient. De même, l’appareil doit être équipé d’une caméra, de calculateurs, d’un écran … Quoique ? Le projet de lunettes à Réalité Augmentée de Google annonce l’arrivée d’un nouveau type d’applications mobiles de RA.

Auteurs : Claire Mayer et Aurore Le Moigne

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