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深度攝影機與即時3D建模技術

創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
・2014/01/16 ・1635字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 568 ・九年級

報導/江書賢

在《關鍵報告》與《鋼鐵人》等科幻電影中,經常出現主角用手勢凌空操縱電腦資訊的場面,想必是許多人心目中對於未來科技的經典想像。不遠的未來,這種科幻技術就會實現了!運用「深度攝影機」設備,加上後端軟體演算法的開發,工研院目前正在著手研發手勢控制、即時3D建模等等技術,一步步創造出愈來愈加直覺化的人機互動介面。

「深度攝影機」(Depth Camera)和一般攝影機不同的是:目前一般的攝影機是將真實世界的三維空間影像儲存成二維XY軸的平面畫面,但是深度攝影機可以測量出每一個影像點和攝影機之間的Z軸距離,因此儲存的是三維的空間資訊。藉由深度攝影機的兩個鏡頭所擷取的影像,用演算法比較兩者的差異後就能得到影像點深度的Z軸資訊(有一些類型的深度攝影機還會在鏡頭處以紅外線等不可見光源,發射光線到拍攝目標,藉由反射回來的資訊計算各反射點與攝影機之間的距離)。

藉由深度攝影機所感測到的三維影像資訊,配合工研院研發團隊所開發的手部辨識演算法,目前已經可以讓使用者在不需要配戴任何感測元件的條件下,運用手部動作就可以進行電腦螢幕畫面中物件的抓取、移動、翻轉、縮放等操作。工研院將持續深入研發這一項技術,使辨識能力更加精細,具體的實用目標是應用在市場逐漸成長的智慧電視Smart TV上,使用者只要動一動手指,不需要遙控器,就可以進行各種複雜的操作。這一項技術也可以應用在互動大型電子看板、簡報會議系統等方面。

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工研院南分院微系統中心視覺互動技術部的陳柏戎經理表示,研究團隊開發出一項創新的深度攝影機應用方式:即時性3D建模。目前要產生3D影像模型有以下幾種不同的方式:

  1. 由3D動畫師做人工的電腦繪圖。
  2. 動作擷取系統(motion capture)
  3.  3D掃描器。

每一種方法都有各自的限制:

  1. 由動畫師做人工繪圖無法達到快速、即時的需求。
  2. 動作擷取系統,即目前許多結合實景、演員和動畫的3D電影所使用的技術,在演員身上貼上動作的感測器以擷取身體各部位的數據,這一項技術會受到器材架設、場地等等因素的限制。
  3. 3D掃描器,通常能掃描的尺寸範圍有一定的限制。陳柏戎經理表示,在研發深度攝影機的應用時,想到了可以運用深度攝影機所拍攝的三維的空間資訊來做即時性的3D建模。也就是,使用者在深度攝影機前做身體的動作,拍攝影像之後,即時由後端的軟體演算法進行辨識,並且轉化成3D的動畫模型骨架。

  這一項技術的重點在於從深度攝影機所拍攝的影像數據中進行人體動作的辨識,並且必須以足夠快的效率進行即時的運算處理,轉化成模型。研發團隊在演算法的設計上,引入牆壁、天花板等等做為參考空間平面,來更加精準的計算拍攝到的影像中運動的主體,如人、車等,在空間中的三維位置;並且特別著重於人的形狀,與手肘、膝等各部位的動作辨識的強化,肢體骨架的分析等等,來提高建模的效率。目前已經能夠達到每秒做出30張以上的圖,高於動畫所需的每秒24張的最低要求。能夠達成動畫的即時運算要求,便可能實現讓攝影機前的被拍攝者和電腦中轉換出來的3D動畫影像進行即時互動。

用深度攝影機來做3D建模,雖然目前在精細度上還比不上動作擷取系統和3D掃描器,但是具有設備輕便,而且相較之下較便宜的優點。陳柏戎經理表示,研發團隊將會持續改進系統的精細度,希望在未來這一項技術能夠取代動作擷取系統;並且在另一方面,打造出平價、用途廣的3D掃描技術,可以用來滿足未來大量成長的3D列印市場所渴望的3D模型設計圖的需求。而使用者與建模出來的3D物件進行即時互動的功能,更是未來的主要研發重點。

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工研院所開發,利用深度攝影機進行體感與手勢辨識的技術,規格可參考:

  1.  工研院網站 — 最新消息
  2. 2012/07/06 活動報導:國產體感辨識深度攝影機只要1/2成本,搶smart TV市場
  3. 參考網址:工業技術研究院
  4. 工研院電子報第10004期

技術專頁:錄影即建3D模

更多創新技術歡迎瀏覽解密國家寶藏

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創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
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由 19 個國家級產業科技研發機構,聯手發表「創新科技專案」超過 80 項研發成果。手法結合狂想與探索,包括高度感官互動的主題式「奇想樂園」區,以及分享科技新知與願景的「解密寶藏」區。驚奇、專業與創新,激發您對未來的想像與憧憬!

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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電報的發明者──惠斯登誕辰|科學史上的今天:2/6
張瑞棋_96
・2015/02/06 ・864字 ・閱讀時間約 1 分鐘 ・SR值 532 ・七年級

十九世紀初,倫敦一家樂器行走出來一位十幾歲的學徒,他握著剛領到的工資,興奮地又來到附近的舊書攤買書。這一次他的目光被一本描述伏打 (Alessandro Volta) 所作電學實驗的書給吸引住,但他身上的錢不夠,而且這是本法文書,他還得再買本辭典才能看得懂。他還是下定決心將手中的錢給老闆當訂金,並在之後攢夠錢時將書與辭典買回家。

查爾斯.惠斯登。圖/wikimedia

研讀之後,他找了哥哥一起打造書中所述的伏打電池,但只剩零錢不夠買所需的銅片。他靈光一閃,根本不用買,就拿手上的銅板便士 (penny) 取代就行啦!這就是惠斯登,從小就努力追求新知,並展露發明的天份。

他的發明橫跨不同領域。除了在自己的本行上發明六角形手風琴,他也是全世界最先發明 3D 圖片顯示裝置的人──他讓左右兩眼同時各自觀看 45 度角的反射鏡,而產生立體效果。他發現不同的金屬放電時產生的火花,透過稜鏡會呈現各自特有的光譜,為光譜學開啟了先河。他還發明一種矩陣加密法 (Playfair cipher),而廣被軍隊採用,直到第二次世界大戰初期仍被部分英軍使用。

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不過他奉獻最多的還是在電磁學方面。他將電線從中切開,接上萊頓瓶,再用快速旋轉的鏡子測量跳過電線缺口的火花延遲的時間,而估算出電流的速度。雖然他得出的數值比真正的電流速度還快了 50%,但他所發明的旋轉鏡卻在後來物理學家測量光速時派上用場。他和威廉・庫克 (William F. Cooke) 於 1837 年共同發明電報,不但成為最早的發明者,並且在兩年後沿著鐵路建造了世界上第一條商用電報線路。他改良別人的設計而發明的「惠斯登電橋」(Wheatstone bridge) 至今仍被廣泛用來測量電阻。他也是最先在發電機中用電磁鐵取代永久磁鐵,而成為能產生大電流的工業用發電機的發明人之一。

惠斯登靠著自學,從一個樂器行的學徒變成一位多產的發明家,還成為英國皇家學會的一員,可說是事在人為的最佳例證。

 

本文同時收錄於《科學史上的今天:歷史的瞬間,改變世界的起點》,由究竟出版社出版。

 

 

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張瑞棋_96
423 篇文章 ・ 1031 位粉絲
1987年清華大學工業工程系畢業,1992年取得美國西北大學工業工程碩士。浮沉科技業近二十載後,退休賦閒在家,當了中年大叔才開始寫作,成為泛科學專欄作者。著有《科學史上的今天》一書;個人臉書粉絲頁《科學棋談》。

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以「虛」補「實」,躍然紙外 — 工研院研發無圖標AR(擴增實境)自主技術
創新科技專案 X 解密科技寶藏_96
・2014/01/16 ・1906字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 509 ・六年級

報導/江書賢

在生活中各種時刻,拿起智慧型手機把所見的人事景物拍攝下來,或者透過網路攝影機和朋友視訊通話,對於許多人來說已經是生活不可或缺的部分。在不知不覺間,我們常常是透過屏幕來觀察實體世界;另一方面,我們更是經常透過屏幕來瀏覽網路等資訊世界裡的訊息。既然兩者都常常透過同樣一種媒介和我們接觸,資訊和實體兩個世界愈來愈加緊密的結合,便是一個不讓人意外的趨勢。例如我們藉由掃描印在實體物品上的QR code,來讀取連結的資訊,或者是用手機拍了照片以後,使用Line等軟體把相片加上可愛的熊大與兔兔貼圖,像這些把來自資訊世界裡的文字或者影像,附加在來自真實世界的物件影像上的需求,將會更加普遍的成長。

擴增實境(Augmented Reality,AR)是將電腦、網路等資訊世界中的虛擬影像(尤其是3D影像),和實體世界中的物品互相結合,並且實現使用者與虛擬影像物件之間互動的技術。想像我們手拿一張圖片,在手機鏡頭或Web cam前面輕輕一晃,屏幕中所顯示的影像,除了出我們手拿著實體圖片以外,還憑空長出一些3D的虛擬物件,比如說飛碟或機器人,會追著我們手拿的圖片跑,甚至我們可能可以和這些虛擬3D影像進行互動,是不是很有趣呢?又或許是拿著某個商品的包裝盒,屏幕中的包裝盒上就會浮現出盒內商品的3D影像,比起印刷在平面上的包裝照片來說,能更增加消費者和包裝商品的接觸感。擴增實境的技術,想必在未來的物聯網中將會是一項商品銷售競爭上的利器。

既然要達成虛擬物件和真實物件兩者之間的連結,就必須讓電腦具備能從攝影機所拍攝到的影像中辨識出實體物件的能力。目前比較普遍的是利用QR code標示在實體物件上,但是如果要更普遍的廣泛應用在各種物品上,大家應該不會喜歡見到隨處可見的各種物品都印上死板的黑白方框圖像吧?如果電腦能夠直接辨認出物件上本身就具有的紋理特徵,就可以讓虛實物件之間的整合更加自然而不留痕跡,這就是無圖標AR技術所要達成的目標。

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工研院南分院微系統中心視覺互動技術部的陳柏戎經理表示,先前無圖框AR的技術已在外國發展一段時間,技術由外國公司掌握,若是國內的廠商想要將無圖框AR的技術應用在商品上,必須支付很高昂的授權費用,所以目前國內很少廠商能利用這一種技術。工研院為了提供國內廠商的底層技術支援,因此著手進行無圖框AR的自主技術開發。

研發團隊目前的軟體技術開發成果,除了能達成不需要有特定邊框圖案的物件紋理特徵辨識與追蹤以外,更可以容許辨識目標物有超過30度的旋轉,並且容許辨識目標30%的遮蔽,因此電腦能夠更容易的成功辨識物件,不會因為在實用情境下,物品沒有正對著鏡頭,或著因為手拿著物件時不小心遮蔽到一部分的圖樣,就無法成功辨識物品。

相較於QR code 使用方形邊框與黑白圖樣等預先規定的特定圖樣模式來作標示,無圖框AR的技術目標是要能辨識更加自由多樣的圖案或紋理特徵,所以圖樣辨識的演算法必然會比QR code的辨識要複雜上很多,辨識的運算速度因此成為技術開發上的一大挑戰。研發團隊在開發演算法時,必須設計目標物件紋理的不同特徵部位的定義與擷取方式、權重分配,並且考慮辨識目標在各種不同的情境,如光線、旋轉角度、目標物和鏡頭間的距離時,能夠自動選用一組適合的特徵定義方式來進行辨識,才能使執行速度夠快,以符合即時性的要求。

除了目標物件特徵辨識的演算法以外,研發團隊進行的另一項技術開發重點是實體物件的辨識系統與虛擬物件的3D繪圖引擎的整合。目前市面上的3D繪圖引擎有許多不同的廠牌與版本,若國內的產品開發廠商想請國外公司提供無圖標AR技術的服務,經常會碰上兩家公司所使用的軟體不一致的情況,國外的技術廠商不一定會願意為小型的客戶處理軟體的相容性問題,因此會造成技術運用上的障礙。工研院作為促進本國創新科技的研發與技術支援單位,進行自主技術的開發,可以為國內的業者提供無圖標AR系統與其他軟體相容性問題的解決服務,作為國內產業底層技術的後盾,並且促成國內相關廠商的技術合作與整合。工研院所研發的系統目前是在PC平台上運作,現在正把開發目標朝向跨平台的技術延伸,如智慧型手機等行動裝置與嵌入式系統上。

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擴增實境(AR)技術的概念已經被提出了十幾到二十年的時間,但是過去因為取像與顯示設備的體積、重量、成本等等硬體的限制,所以仍未充分發展,但是隨著近年來這些硬體設備的快速發展,甚至如Google Glass這些隨身的穿戴式系統也開始崛起,擴增實境的技術未來將有很大的應用空間與成長機會。或許在不久後的將來,人們就可以戴著擴增實境眼鏡上街,像許多科幻電影中機器人的視野一般,眼中所見許多物品旁邊都附帶著凌空的立體虛擬圖像或者文字資訊。

技術專頁:無圖標AR技術 

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