酷炫的VR选座，阿里大麦背后的技术堪称豪华

作者|??阿里文娱无线开发专家?王璟瑶

责编 | 夕颜

出品 | CSDN（CSDNnews）

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行业现状

实景VR目前的行业应用案例逐渐增多，在使用720°全景相机拍摄，部分厂商基于多实景照片进行多叉数建模，在链家等房产行业获得广泛应。在票务行业，场馆选座的国内外的同类产品中也有试点落地，国外的有TicketMaster、Stubhub等，国内尝试落地的有摩天轮，针对大型场馆，目前的实现思路偏向于使用3D建模+后渲染输出基于 ECB 的全景照片，下发后用于大前端多端展示。

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大麦解法

大麦落地全景VR主要是为用户的选座决策提供辅助和沉浸式体验，目前综合考虑选座页面用户交互和落地成本，采用大场馆建模+全景渲染和小场馆实景VR拍摄节奏。

2.1?落地策略

• 大场馆-3D建模+渲染

• 小场馆-实景VR

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2.2?建模全链路流程

场馆建模经过输出白模、材质纹理贴图等流程进行输出建设，基于经典 3dmax 进行近似建模。

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2.3?全链路流程

整体流程按大节点分成：建模/拍摄→?生产→?选座基础平台→?大前端主要环节，建模部分目前使用 3dmax 的常规方案，并调研基于3D激光雷达?+ SLAM 的量产方案。

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3D场馆

3.1?模型纹理加载

针对建模输出的场馆模型，3dmax 导出后容量在50M~200之间，采用 glTF 模型压缩，再配合 LOD 多层次细节纹理，可有效提升基于 three.js 的超大纹理场馆的打开速度。

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?LOD效果图展示

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VR

4.1?VR?Engine

VR整体方案选择使用基于 ECB 球体坐标的投影方案，渲染合成 2:1 的全景图片，图片本身经过 moz-jpeg压缩、智能降噪和超分重建，供 VR Engine渲染，也为为全景图片展示秒开打下基础。大前端 VR Engine层面，App侧android/ios较为成熟，选用 google/apple 自带方案，h5侧 engine 性能和集成度差异较大，调研了目前市面上常见的几款 engine，最终选择使用? Pannellum 作为首选引擎。支持罗盘指示、全景漫游、全景标注、多清晰度等扩展功能。

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VR视图及优化

透视视图、鱼眼视图、立体视图、建筑视图、潘尼尼观、小行星等。GVR进行了优化封装，包括但不限于：

a.?镜头失真校正（Lens?distortion?correction）

b.?空间音频（Spatial?audio）

c.?头部跟踪（Head?tracking）

d.?3D校准（3D?calibration）

e.?并排渲染（Side-by-side?rendering）

f.?立体几何配置（Stereo?geometry?configuration）

g.?用户输入事件处理（User?input?event?handling）

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全链路量产

全面落地，需要建模和拍摄的场馆较多，针对VR落地应用，需要进行量产操作，按照梳理，核心步骤大致分为以下几步：

??→?拍摄：专业camera +?大麦B端??=??遥控拍照?+?携带座位信息

??→?生产：绑定、fov倾角计算、压缩、超分重建）

??→?选座基础平台:?底图保护-暗水印、流式加密)

??→?大前端：三端 VR Engine、渐进式加载、流式加密

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总结

针对上线的图片，进行了合成优化以及基于Lanczos/hpx的图像压缩，以及流式密码加密，以保障用户的秒开和数据安全。3D/VR的持续建设是智慧场馆重要的一环，也为用户购买决策提供了可视化手段，量产阶段后继续探索基于大场景点云渲染建模和商业化营销能力，以期为用户带来更好的沉浸式体验。

【End】

《原力计划【第二季】- 学习力挑战》

正式开始

即日起至 3月21日

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