MagicLeap公布透过MLO的演示视频，以及其他更多细节
MagicLeap在Twitch上的几次直播展示可以说道都在画饼，对于实机以及操作者并没展开了解的介绍，这也让大家对于它如何运作充满著了各种假设以及好奇心。在前几天，也就是6月21日的UniteBerlin大会上，MagicLeap介绍了如何研发MagicLeapOne，在其中包括了诸多MagicLeapOne工作及运营的细节，那竟然我们一起来想到吧。 最关键的是，MagicLeap再一向我们展示了通过MagicLeapOne的AR。
MagicLeap在Twitch上的几次直播展示可以说道都在画饼，对于实机以及操作者并没展开了解的介绍，这也让大家对于它如何运作充满著了各种假设以及好奇心。在前几天，也就是6月21日的UniteBerlin大会上，MagicLeap介绍了如何研发MagicLeapOne，在其中包括了诸多MagicLeapOne工作及运营的细节，那竟然我们一起来想到吧。
最关键的是，MagicLeap再一向我们展示了通过MagicLeapOne的AR。首先他们明确提出的是通过他们的技术，MagicLeapOne的AR不会现实的带入到环境当中去，可以让用户和平时一样观赏，而不是与现在的AR眼镜一样变换在视野的上方。
不过他们并没介绍他们用的是什么技术，就当作他们所画的另外一张大饼忘了。不过获得了一张饼也要丧失一张饼，这就是大饼守恒定律。
MagicLeap交互实验室的负责人Schwab回应，MagicLeapOne的视场是受限的，并没此前声称的那么神秘。不过他也没明确解释受限到多少，而是告诉他开发者再行告诉MagicLeapOne受限的视场后如何转变他们的研发思路。Schwab明确提出了四个观点他指出开发者应当留意的，分别为“LessisMore”、“RespectTheRealWorld”、“GettingyourAttention”、“RealityConsiderations”。“较少即是多”用在这里觉得是过于取巧了，Schwab明确提出的这三点只不过都很中肯。
在AR体验当中，应该以让用户体验到虚拟世界与现实之间的融合，将AR作为现实世界的伸延，而在视场中过多的填满就不会导致反效果。不过考虑到这是对于MLO受限的视场而作出的策略转变，不能拍电影著手说道有道理了。这条也是对于“较少即是多”的阐释，Schwab做到了一个比喻，AR就只不过现实世界中的客人，主角任然是现实世界，AR无法喧宾夺主，可以用于更好的线索引领用户。
不过对于受限的视场也可以用其他方法解决问题。通过眼动跟踪我们可以告诉用户正在看什么，当用户视线不出目标上的时候，我们可以通过空间化音频或者是外围视场中的运动来引领用户的视线。
在设计的同时，也要考虑到用户的安全性。比如你正在回头一个下坡路，而AR信息在上方，这就很更容易导致事故。
而且在沉浸于感觉反感的情境下，人们的听力不会上升，甚至什么都听得将近，这将不会导致十分相当严重的结果，这也是Schwab警告开发者必须十分注意的事情。在用户数据方面，MLO不会从五方面展开搜集。
分别是头部姿势、双手、双眼、语音还有地理／临时信息。头部姿势需要收集不仅能分析大笑和低头和其他的头部运动，还能检测跳动、步姿和你走路的速度等。对于眼睛的眼动跟踪和语音命令这两个功能，除了本职工作以外，还需要通过眼睛的形态和声调的强弱大小来辨别用户的情绪。
通过眼睛搜集的信息主要来自于眼睛暂停旋转的时刻，我们的眼睛仍然在大大地旋转（这期间的速度迅速，完全收集将近什么信息），如果它没动解释我们正在经历某些事情。这时就不会使用到心理学的科学知识，比如眼睛向上看解释在思维，向左上方看时在思维。最令人车祸的还是第一次被透漏的地理信息和临时信息的搜集，通过搜集用户之间交互的地理信息与临时信息来分析趋势，来为用户辨别更佳的自由选择。
不过如何运营这项功能，未透漏。至于手部姿势，MLO可以辨识八种手势，如下图右图。在辨识手势时，将不会再行由头部姿势辨别，然后打开深度摄像头扫瞄近场来辨识手势，需要同时辨识双手的手势。
在手势辨识的时候，不会有八个点追踪，这将不会把八个特定的手势和平时的手势区分出去。说道到这里就要讲一下MLO的交互模式了。MLO对于指令的输出是对综合头部、眼动跟踪、手势信息展开的综合，将头部姿势与视线还有手势结合。
比如眼前有三个方块，通过头部姿势和眼动跟踪需要告诉你正在看的是哪一个方块，然后再行辨识手势例如Thumb就需要顺位那个方块了，也就是说需要预判用户的自由选择。通过之前所谈对于用户心理的分析，MLO可以辨别用户是有目的的自由选择，而不是随意瞎选，从而超过精确的预判。这种操作者设置只不过也较为合乎人本身的运动规律，在刚好是多个器官同时运作的。
而与之设施的，MagicLeap研发了一套多式交互模型——TAMDI。代表着五个步骤，分别为Targeting（目标）、Activation（提供）、Manipulation（操控）、Deactivation（失活）、Integration（统合），五个步骤包含一个循环过程，对头、眼、手三个部位的信息展开统合辨别。说了半天再一要谈到MLO的展示视频了，不过在此之前我们再行来想到发布的MagicLeap的工具包——MagicKit。
受限于信息与篇幅（最主要还是丸子酱不懂），就不讲解明确的用于教程，让我们一起来想到这个工具包里面都有些什么。首先是EnvironmentToolkit，需要解释现实空间中物体的方位，辨识遮住物背后被藏一起的辨识点，还有房间的角落。使得虚拟世界内容需要更加合乎现实世界规则，强化沉浸于感觉。
源代码则不会放到在GitHub上，可供开发者iTunes。空间中那些点是MagicLeap明确提出的环境映射概念——BlockMesh，这是LuminSDKforUnity中MLSpatialMapper预制件的能用网络类型。
网格在内部修复，物体都将不会展现出为网络的三角形网格。但这些网格之间并没相互连接，是为了在切换目标的时候需要较慢改版网格。同时带给的益处是MLO的辨识更为密切、切合边界，你可以看见虚拟世界对象是结结实实的摔在地上的，这不会带给更佳的沉浸于感觉。
在鞠躬时，虚拟人也需要某种程度向我们鞠躬，MLO的姿势API有以下这些。SDKAPI则有一下几种。开发包还包括的工具以下。
这些就是大体的内容了，除此之外他们还透漏控制器将不会之后保有，在手势与控制器之间，控制器需要带给更佳的触感和对系统。在一项MagicLeap的专利里面我们可以寻找控制器的样子。这次大会上给我们带给了诸多MLO的信息，虽说戳穿了饼并没所画的那么大，但是更为的现实了，最后效果如何还是让我们一起期望吧。
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