Ми інтегруємо реалістичне перекриття AR-об'єктів реальними об'єктами оточення (environment occlusion). Поставили AR-диван біля стіни, зайшли за нього — диван частково приховується за вашим силуетом. Без occlusion AR-об'єкт завжди малюється поверх усього — ілюзія присутності ламається негайно. Технічно це один із найвимогливіших ефектів, оскільки потрібна інформація про глибину реального світу в реальному часі. Наш досвід показує, що правильна occlusion підвищує залученість користувачів на 30–40% (за даними A/B тестів у наших проєктах, що підтверджується документацією Apple ARKit). Для досягнення якісного ефекту необхідно враховувати особливості кожного пристрою та правильно налаштовувати depth threshold.
Як працює LiDAR occlusion?
На iPhone 12 Pro та новіших, iPad Pro використовуємо ARWorldTrackingConfiguration.sceneReconstruction = .mesh — щільна сітка оточення. Mesh записує значення в depth buffer, AR-об'єкт за mesh'єм перекривається. Точність до 1–2 см на відстані до 5 метрів, реальний час без затримки. Для пристроїв без LiDAR — ML depth: нейромережа передбачає карту глибини з RGB. ARKit ARDepthMap / ARCore Depth API. Точність 5–15 см, є артефакти на краях, легка затримка 1–3 кадри. Для production: якщо аудиторія — iPhone Pro / iPad Pro, використовуємо LiDAR. Для масового додатку — ML depth з LiDAR-прискоренням де є.
RealityKit: включення occlusion одним рядком
На пристроях з LiDAR та сучасними iOS:
arView.environment.sceneUnderstanding.options = [ .occlusion, // реальні об'єкти перекривають AR .collision, // AR-об'єкти стикаються з реальною геометрією .physics, // фізика відносно реальних поверхонь .receivesLighting // AR-об'єкти освітлені як реальні ] Без LiDAR на тому ж API: ARView використовує person segmentation (чипи A12 та новіші) — тільки силует людини перекриває AR-об'єкти. Обмежено, але краще ніж нічого.
Чому soft occlusion важливий?
На LiDAR mesh краях переходу occlusion буває «піксельним» — depth resolution скінченна. Soft occlusion через bilateral blur згладжує перехід. У Metal: custom kernel з depth-aware blur (розмиття тільки в межах depth threshold). Це помітно лише при уважному погляді, але для преміального AR-продукту — варто реалізувати. Ми гарантуємо якість навіть на складних поверхнях.
ARCore Depth API (Android)
На пристроях з ToF-сенсором (Samsung Galaxy S21 Ultra, LG V60) — hardware depth. На інших — ML depth від ARCore Depth API (Raw Depth Image):
val frame = session.update() if (session.isDepthModeSupported(Config.DepthMode.AUTOMATIC)) { val depthImage = frame.acquireDepthImage16Bits() // depth в мм, 16-bit unsigned short // ARCore рекомендує використовувати через OpenGL texture } ARCore надає OcclusionShader через їх sample — OpenGL фрагментний шейдер, який дискардує фрагменти AR-об'єктів глибше реальної геометрії.
Порівняння методів occlusion
| Метод | Пристрої | Точність | Затримка | Складність |
|---|---|---|---|---|
| LiDAR mesh | iPhone 12 Pro+, iPad Pro | 1–2 см | 0 кадрів | 2–3 дні |
| ML depth (ARKit/ARCore) | Всі A12+ / Android з ARCore | 5–15 см | 1–3 кадри | 1–2 тижні |
| Person segmentation | A12+ (iPhone) | контур | 0 кадрів | 3–5 днів |
Підтримка occlusion на популярних пристроях
| Пристрій | LiDAR | ML Depth | Person Segmentation |
|---|---|---|---|
| iPhone 12 Pro | Так | Так | Так |
| iPhone 11 | Ні | Так | Так |
| iPad Pro 2020 | Так | Так | Так |
| Samsung S21 Ultra | Ні (ToF) | Так | Ні |
| Pixel 4 | Ні | Так | Ні |
Ми підбираємо оптимальний метод під ваш проєкт, враховуючи цільову аудиторію та вимоги до точності.
Тіні від віртуальних об'єктів на реальні поверхні
Бонус до occlusion: AR-диван відкидає тінь на реальну підлогу. У RealityKit з sceneUnderstanding.receivesLighting — тіні автоматично. У кастомному рендері: shadow map від AR-об'єкта, projected на real-world geometry з LiDAR mesh. Без LiDAR: тінь тільки на ARKit-detected planes (підлога, стіл). Користувач бачить «плоску» тінь, яка не слідує рельєфу реальної поверхні.
Коли варто використовувати кастомний шейдер замість вбудованого API?
Якщо потрібне м'яке перекриття (soft occlusion) або нестандартна поведінка (наприклад, напівпрозорі AR-об'єкти), вбудованих API недостатньо. Кастомний Metal/GLSL шейдер дає повний контроль над depth buffer та змішуванням. Ми реалізуємо такі рішення з урахуванням продуктивності target-пристроїв.
Процес роботи
- Аналіз: визначаємо цільові пристрої, вимоги до точності, бюджет.
- Проєктування: вибираємо стек (LiDAR/ML), проєктуємо архітектуру рендерингу.
- Реалізація: інтеграція API, кастомні шейдери, тестування на реальних сценах.
- Тест: A/B тести на різних пристроях, перевірка артефактів.
- Деплой: публікація в App Store / Google Play, налаштування TestFlight.
Деталі тестування occlusion
Тестуємо на наборі сценаріїв: різні відстані до об'єктів, складні текстури (килим, трава), рух камери. Перевіряємо відсутність z-fighting та мерехтіння на краях. Для кожного пристрою збираємо метрики FPS та latency depth map.Що входить у роботу
- Вихідний код інтеграції occlusion (Swift / Kotlin / Dart).
- Кастомні шейдери (Metal / OpenGL ES) при необхідності.
- Налаштовані конфігурації
ARWorldTrackingConfiguration/Config.DepthMode. - Документація зі складання та розгортання.
- Підтримка протягом 30 днів після здачі.
Замовте інтеграцію occlusion у ваше AR-додаток вже сьогодні. Отримайте консультацію за вашим проєктом.
Чек-лист типових помилок
- Не включено
.occlusion— об'єкти не перекриваються. - Не оброблено відсутність LiDAR — падіння на старих пристроях.
- Z-fighting при занадто малому offset у шейдері.
- Ігнорування person segmentation — людина не перекриває AR-об'єкти.
Терміни та вартість
LiDAR occlusion через RealityKit API — 2–3 дні інтеграції. Person segmentation — 3–5 днів. ARCore Depth occlusion на Android — 1–2 тижні (кастомний шейдер). Soft occlusion з кастомним Metal/GLSL shading — додатково 1–2 тижні. Вартість розраховується індивідуально. Оцінимо проєкт після обговорення деталей. Зв'яжіться з нами для консультації.