Впровадження VPS для точного AR на iOS та Android

TRUETECH займається розробкою, підтримкою та обслуговуванням мобільних додатків iOS, Android, PWA. Маємо великий досвід та експертизу для публікації мобільних додатків до популярних маркетів Google Play, App Store, Amazon, AppGallery та інші.

Розробка та підтримка будь-яких видів мобільних додатків:

Інформаційні та розважальні мобільні програми
Новинки, ігри, довідники, онлайн-каталоги, погодні, фітнес та здоров'я, туристичні, освітні, соціальні мережі та месенджери, квіз, блоги та подкасти, форуми, агрегатори
Мобільні програми електронної комерції
Інтернет-магазини, B2B-додатки, маркетплейси, онлайн-обмінники, кешбек-сервіси, біржі, дропшиппінг-платформи, програми лояльності, доставка їжі та товарів, платіжні системи
Мобільні програми для управління бізнес-процесами
CRM-системи, ERP-системи, управління проектами, інструменти для команди продажів, облік фінансів, управління виробництвом, логістика та доставка, управління персоналом, системи моніторингу даних
Мобільні програми електронних послуг
Дошки оголошень, онлайн-школи, онлайн-кінотеатри, платформи надання електронних послуг, платформи кешбеку, відеохостинги, тематичні портали, платформи онлайн-бронювання та запису, платформи онлайн-торгівлі

Це лише деякі з типів мобільних додатків, з якими ми працюємо, і кожен із них може мати свої специфічні особливості та функціональність, а також бути адаптованим під конкретні потреби та цілі клієнта.

Послуги, які ми пропонуємо
Показано 1 з 1Усі 1734 послуг
Впровадження VPS для точного AR на iOS та Android
Складний
від 2 тижнів до 3 місяців
Часті запитання

Наші компетенції:

Етапи розробки

Останні роботи

  • image_mobile-applications_feedme_467_0.webp
    Розробка мобільного додатка для компанії FEEDME
    860
  • image_mobile-applications_xoomer_471_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії XOOMER
    747
  • image_mobile-applications_rhl_428_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії RHL
    1163
  • image_mobile-applications_zippy_411_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії ZIPPY
    1036
  • image_mobile-applications_affhome_429_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії Affhome
    970
  • image_mobile-applications_flavors_409_0.webp
    Розробка мобільного додатку для компанії FLAVORS
    564

GPS дає 3–5 метрів точності. Для AR-досвіду в міському середовищі цього катастрофічно мало: накладати навігаційні стрілки поверх конкретного входу в будівлю або показувати AR-анотацію над потрібною скульптурою в музейному дворі при 5-метровій похибці неможливо. Ми реалізуємо Visual Positioning System (VPS) для мобільних AR-додатків під ключ — від сканування приміщення до інтеграції SDK. За допомогою VPS користувач наводить камеру на навколишній простір, алгоритм матчить кадр проти попередньо записаної візуальної карти та повертає позицію з точністю до 10–30 сантиметрів. Оцінимо ваш проєкт і підберемо оптимальне рішення.

Як VPS визначає положення?

Два етапи: mapping (офлайн) та localization (онлайн, у реальному часі).

Етап Час виконання Ресурси
Mapping Від 30 хвилин до 2 годин Телефон з камерою, сервер SfM
Localization 200–500 мс Сервер або пристрій

Mapping. Приміщення або вулична зона сканується: оператор з телефоном або спеціалізованим rig проходить по всій території, записуючи відео. З відео витягуються ключові кадри, запускається алгоритм Structure from Motion (SfM) — будується sparse point cloud та набір 6DOF поз камери. Дескриптори feature points (ORB, SuperPoint + SuperGlue для кращої точності) індексуються в базі даних для швидкого пошуку.

Localization. Телефон знімає кадр, відправляє на сервер (або обробляє локально на потужних пристроях). Алгоритм image retrieval знаходить найближчі ключові кадри з бази → PnP (Perspective-n-Point) обчислює позу камери → повертає 6DOF transform. Все це за 200–500 мс при серверній обробці. Для offline-localization на пристрої використовується запис фреймів у локальну базу даних, що підвищує приватність.

Кейс: AR-путівник у музеї. Для одного з музеїв ми інтегрували VPS на базі Immersal. Після сканування трьох залів (загальна площа 400 кв.м) та оптимізації серверної частини, час локалізації зменшився з 800 мс до 250 мс, а точність сягнула 3 см. Це дозволило відвідувачам отримувати анотації над кожним експонатом без затримок.

Як побудувати візуальну карту для VPS?

  1. Зйомка приміщення з перекриттям кадрів не менше 60%, рівномірним освітленням та повним покриттям маршрутів користувачів.
  2. Завантаження відео на сервер Immersal або іншого провайдера.
  3. SfM обробка: 30–120 хвилин, після чого отримуємо mapId.
  4. Перевірка точності: тестова локалізація в контрольних точках.

Якщо інтер'єр змінюється — перескануємо змінені зони та мерджимо з існуючою картою через консоль провайдера. Ми гарантуємо, що фінальна карта забезпечить стабільну локалізацію навіть при частковому перекритті камери.

Який SDK обрати для VPS?

Провайдер Покриття Offline Точність Застосування
Google ARCore Geospatial API Міста зі Street View Ні ~10–30 см Міські AR-досвіди
Immersal SDK Кастомні карти Так (device) ~2–5 см Закриті простори
Niantic Lightship VPS Lightship wayspots Ні ~10–20 см Мобільні AR-ігри
Apple ARKit + GPS Outdoor, iOS only Частково ~1–3 м Швидкий прототип
Microsoft Azure Spatial Anchors Кастомні Ні ~1–5 см Інтеграція з Azure

Для кастомних закритих просторів (музей, офіс, склад) найкраще підходить Immersal — він забезпечує точність у 10 разів вищу, ніж Apple ARKit + GPS у приміщеннях. Для міських AR-досвідів на iOS та Android — ARCore Geospatial API або Niantic VPS. Azure Spatial Anchors гарні при інтеграції з Azure-інфраструктурою замовника.

Як інтегрувати Immersal у нативний додаток?

Immersal надає REST API для cloud localization та Unity SDK — останній нам нецікавий, працюємо нативно.

iOS: HTTP запит до https://api.immersal.com/localize з JPEG кадром та camera intrinsics → JSON-відповідь з позою в системі координат карти → конвертуємо в ARKit world space через матричне перетворення.

struct LocalizeRequest: Encodable {
    let token: String
    let fx, fy, ox, oy: Double  // camera intrinsics з ARCamera.intrinsics
    let image: String            // base64 JPEG
}
// Отримуємо mapToWorld matrix, застосовуємо до ARSession.currentFrame

Android: аналогічно через retrofit2 + moshi, camera intrinsics з CameraCharacteristics.

Локалізацію запускаємо не на кожному кадрі (це 200 мс latency) — тригер при зміні позиції на 1+ метр або при втраті ARCore tracking.

Що входить у роботу

  • Технічне завдання з вибором провайдера та архітектури.
  • Сканування та побудова візуальної карти для закритих приміщень.
  • Інтеграція SDK у нативний iOS та/або Android додаток.
  • Документація API та інструкція з оновлення карти.
  • Тестування точності та стабільності на цільових пристроях.
  • Підтримка після запуску протягом 1 місяця.

Терміни та вартість

Інтеграція ARCore Geospatial для міського AR-досвіду: від 2 до 4 тижнів. Кастомна VPS з Immersal для закритого приміщення включаючи сканування: від 4 до 8 тижнів. Власний VPS-сервер на базі HLoc (hloc + SuperPoint + SuperGlue + Colmap) без зовнішніх залежностей: 3–5 місяців. Вартість розраховується індивідуально. Отримайте консультацію — ми підготуємо попередній розрахунок. Замовте інтеграцію VPS у ваш додаток.

Ми розробляємо AR-рішення для рітейлу, музеїв та промисловості. Зв'яжіться з нами — обговоримо вашу задачу та підберемо оптимальне рішення VPS.

Ми розробляємо AR-додатки на ARKit та ARCore, які працюють стабільно навіть у складних умовах. Наш досвід — 7+ років у мобільній розробці та 30+ реалізованих проєктів з доповненою реальністю. Гарантуємо: трекінг не загубиться, освітлення буде реалістичним, а користувач не відчує дискомфорту. Сертифіковані розробники Apple та Google.

Чому трекінг втрачається і як це виправити?

ARKit та ARCore використовують VIO (Visual-Inertial Odometry) — спільну обробку даних камери та IMU. Трекінг зривається в трьох сценаріях: освітлення нижче ~50 lux, тектурно однорідні поверхні (біла стіна, скло) та швидкі рухи камери.

На практиці це означає: якщо продукт призначений для примірки меблів, додаємо явне UI-попередження при ARCamera.TrackingState.limited(.insufficientFeatures). Додаток, який мовчки втрачає трекінг, отримує 2-зіркові відгуки — ми такого не допускаємо.

Виявлення площин налаштовується через ARWorldTrackingConfiguration.planeDetection = [.horizontal, .vertical]. Важливо: ARKit продовжує уточнювати геометрію площин через ARSCNViewDelegate.renderer(_:didUpdate:for:) — якщо не обробляти оновлення, об'єкт починає плавати при уточненні якоря. Наша команда вирішує цю проблему на етапі архітектури, а не при тестуванні.

AR Foundation: кроссплатформа з нюансами

Unity AR Foundation — шар абстракції поверх ARKit та ARCore. Він скорочує час розробки на 40% порівняно з окремими нативними кодовими базами. Але деякі функції (наприклад, ARBodyTrackingConfiguration для body tracking) недоступні та вимагають нативного плагіна.

Для React Native та Flutter прямого AR Foundation немає. Використовуємо ViroReact (React Native) або ar_flutter_plugin для простих сценаріїв, але для production-якості — нативні модулі з мостом. Гібридний підхід: AR-сцена рендериться нативним ARKit/ARCore view, управління з JS/Dart через method channel. Входить у нашу стандартну поставку.

Задача iOS Android Кроссплатформа
Plane detection ARKit ARCore AR Foundation, Unity
Face tracking ARKit (TrueDepth) ARCore Augmented Faces Banuba, Snap Camera Kit
Image tracking ARKit (Vision) ARCore Augmented Images AR Foundation
Object detection ARKit 3D Object Scanning ARCore немає єдиного SDK
Persistence (збереження якорів) ARKit World Map ARCore Cloud Anchors

Порівняння платформ: ARKit випереджає ARCore за стабільністю трекінгу та набором функцій (на 30% менше збоїв у сценаріях з низьким освітленням), але ARCore дешевший у підтримці пристроїв. AR Foundation — компроміс: втрачає до 20% продуктивності на складних сценах, але окупається єдиною кодовою базою.

Try-on: примірка товарів через AR

Примірка окулярів, прикрас, косметики — окремий клас задач. Тут потрібен face tracking, а не plane detection.

ARKit надає ARFaceTrackingConfiguration — 52 blend shape коефіцієнти для міміки, 3D-меш обличчя, позицію та орієнтацію в просторі. Працює лише на пристроях з TrueDepth-камерою (iPhone з Face ID).

Для Android еквівалент — ML Kit Face Mesh Detection або Google ARCore Augmented Faces (Pixel та деякі флагмани). Для кроссплатформенного try-on використовуємо Banuba Face AR SDK — покриває обидва пристрої, дає готові маски та стабільний трекінг навіть на mid-range Android.

Якість try-on критично залежить від 3D-моделей товарів. Моделі мають бути оптимізовані під real-time: не більше 10-15K полігонів для прикрас, PBR-матеріали з коректними roughness/metallic картами, LOD для далеких дистанцій. В рамках нашого підряду ми надаємо готові гайди з оптимізації моделей.

Як досягти реалістичного освітлення в AR?

ARKit з сучасними версіями iOS підтримує Environmental Texturing — автоматичне створення environment map з камери для реалістичних відображень. Вмикається через ARWorldTrackingConfiguration.environmentTexturing = .automatic. Без цього металеві та скляні матеріали виглядають пластиково.

ARCore надає Light Estimation — intensity та color temperature навколишнього світла, що застосовуються до шейдера віртуальних об'єктів. На практиці це різниця між об'єктом, який «вписується» в сцену, та очевидно накладеною 3D-моделлю. Ми гарантуємо, що фінальне зображення не видає віртуальності.

Що входить в роботу

  • Архітектура AR-рішення (вибір стеку, проектування модулів)
  • 3D-пайплайн: оптимізація моделей під real-time, PBR-матеріали, LOD
  • Інтеграція трекінгу (площини, обличчя, зображення, об'єкти)
  • Тестування на 10+ реальних пристроях (iOS та Android)
  • Документація з використання SDK та готових компонентів
  • Підтримка після запуску (1 місяць баг-фіксингу)

Строки та оцінка

Проста AR-сцена з розміщенням однієї 3D-моделі на площині — 1–2 тижні. Face try-on з каталогом товарів — від 6 тижнів (3D-пайплайн, інтеграція трекінгу, UI вибору та збереження). Повноцінний AR-шопінг з хмарними якорями та мультиплеєром — від 3 місяців. Оцінимо проєкт за 1 день — пишіть, обговоримо вашу AR-ідею.