开发背景

如今数字化技术已逐渐成为工业建设生产的“标配”，三维数字化平台也早已为电厂、工厂赋能提效。但仍存在平台展示效果差、数据不易量化等问题，这也成为了不少企业望“数”却步的理由。图为技术借助项目需求进行研发，针对三维展示与应用中的难点，开发了三维互动平台与AR系统。

（精细化交互模型及触屏界面展示）

一个优秀的三维互动展示平台不仅可以直观展示工业“数字化”成果，更可以深化应用，进行如设备拆装，工艺模拟等功能拓展，为企业安全运维与员工培训提供辅助。

（爆炸图效果展示）

图为技术三维互动平台以生动，直观，全面的方式，展现专业数据模型、图纸，辅以设计人员的解说脚本，将生硬枯燥的设计模型和数据，转化为生动全面的二、三维视频、交互模型，为各种工业，厂区的对外展示提供一个积极的窗口。

另一方面，三维互动平台利用AR技术突破传统交互局限性，跳过按钮，鼠标，键盘等硬件操作，直接拟真日常交流模式。通过对语音与手势的识别读取，使交互者沉浸式体验交互素材，使信息展示更加简便和直接。

技术难点与突破

在三维互动平台与AR系统开发中，观看者的交互体验是重中之重，如何自然的引导观众开始交互操作，提升交互效果成为团队必须思考的问题。加之最终平台有着移动端平板触摸、PC端键鼠、AR语音手势等多终端要素，多终端的结合也对交互技术提出了一定的挑战。

针对三维动画制作、交互动画制作、触屏交互、空间向量侦测、手势识别、语音识别等关键技术，图为技术团队在研发中取得了一定的突破与创新。

触屏交互——多端技术融合、多点触控创新

以往在开发移动端软件和PC端软件是属于两种开发模式，不同的开发模式匹配相应的载体终端来达到软件的正常运行。而此次的触屏交互软件属于两种载体的结合，在充分了解触摸展示屏的特性以及原理值后，通过技术研讨对PC平台和移动平台的开发技术进行融合，并开发成可执行程序进行测试，最终完成了软件在触屏上交互的功能。

（触屏交互演示——双指点触屏幕激发功能效果）

手势识别——深度学习

人手特征分为基于图像外观的特征和基于人手模型的特征。基于图像外观特征简单易操作，基于人手模型特征可以识别更复杂的人手动作，但有着深度图像的要求，最终算法的准确性由特征良好性决定。利用机器深度学习构建的模型具有多层结构，原样本空间经过对海量数据的训练逐层转换为一个新的特征空间，从而能学习出更有用的特征。使AR识别手势更精准，提高使用者的交互体验。

空间向量侦测——SLAM算法

SLAM算法，就是通过传感器获取环境的有限信息，比如视觉信息、深度信息、自身的加速度和角速度等来确定自己的相对或者绝对的位置，并完成对于地图的构建。并且知道眼镜的空间坐标和相对于室内各个障碍物的位置。在 AR 方面，根据 SLAM 得到地图和当前视角对叠加虚拟物体做相应渲染，这样做可以使得叠加的虚拟物体更沉浸和逼真。

（空间向量侦测——空间定位展示）

结语

图为技术利用目前最流行的触摸交互，与增强现实（AR）交互的方式，以多角度，全方位展示项目主要设备，主要系统，加上动画与语音解说，可以最大化的展现数字化成果，激发观赏者的兴趣。T-Plant 平台在三维可视化层面的展示性能得到进一步拓展，从而拥有更深更广的应用潜力。

本三维互动与AR交互系统已经嵌入图为技术平台，并在核电、火电等多个项目中实际运用。通过三维交互与AR的真实体验，让模型展示效果与用户体验进一步提升，获得了一致好评。