RealityScan 2.1 がダウンロード可能になりました！このリリースでは、自動化機能と高度な LiDAR 機能に重点を置き、さらに、その他の多くの強力な新機能も搭載されています。早速、確認しましょう！
自動化の強化で生産性を向上
最新バージョンの RealityScan では、自動化がレベル アップしています。Epic Games では、Epic Developer Community で、コマンドライン インターフェース (CLI) のリファレンス資料を含む、包括的な自動化ドキュメントを公開しています。このドキュメントには、使い慣れたコマンドから最新のガイド、サンプル、拡張機能まで、RealityScan 自動化ワークフローを習得するために必要なものがすべて揃っています。
レポート システムを刷新した新しいテンプレート化システムに関する詳細なドキュメントとサンプルもご用意しています。
テンプレート化により、パイプラインがレベル アップします。データ抽出、結果のフォーマット、プロジェクトからの直接のレポート生成を自動化することで、手間のかかる作業が解消されます。
RealityScan 2.1 では、一連の Python サンプルと完全な Linux サポートを備えた新しい REST プラグインおよび gRPC プラグインも導入されています。これらのプラグインを使用すると、ネットワーク上の複数の PC 間でこれまで以上に簡単に RealityScan を接続し、自動化することができます。
EDC のサンプルは、REST および gRPC のサーバーとクライアントの起動方法を示しています。どちらのプロトコルでも動作するマシンと通信可能なマルチアセット クライアントを作成することもできます。さらに、JSON ファイルを生成し、プロジェクトから構造化データを直接取得する方法を紹介するテンプレート サンプルもあります。
LiDAR の強力な新機能
RealityScan 2.1 は、LiDAR ベースのワークフローの可能性をさらに広げます。軌跡、画像、点群などの SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) データをインポートし、フォトグラメトリや地上レーザー スキャンと統合できるようになりました。
SLAM は、ロボット、ドローン、車両が GPS に依存することなく、未知の環境のマップを作成しながら、そのマップ内で自身の位置を追跡できるようにする技術です。
SLAM データの使用には多くの利点があります。SLAM により、リアルタイムのトラッキングと対象範囲のビジュアライゼーションによる迅速なデータ取得が可能になり、スキャン時の進捗状況を把握し、欠落領域を埋めることができます。また、フォトグラメトリでは問題のあるサーフェス上のジオメトリをよりクリーンにすることもできます。
SLAM データのインポートに加えて、RealityScan 2.1 には、LAS 形式および LAZ 形式の分類済み点群のインポート機能が追加されています。
分類済み点群により、RealityScan はよりクリーンなメッシュを生成することができます。特定のクラスのオブジェクトを選択的にメッシュ化することで、処理時間を短縮し、車や木などの不要な要素を自動的に削除するなど、さまざまな処理を実行できます。
これらの追加機能により、RealityScan は LiDAR のプロフェッショナル ユーザーにとってより柔軟で強力なツールになります。
これだけではありません！
RealityScan 2.1 には、操作性を向上させるさまざまな更新とクリエイティブ ツールも搭載されています。
OpenCV 形式などの登録用のエクスポート オプションが拡充されました。テクスチャ付きモデルだけでなく法線にも対応した、カメラの正確な位置から歪みを再現したレンダリングが可能になりました。さらに、UV 用の新しいカラー チェッカー マップにより、アンラップの視覚化と調整が容易になりました。
RealityScan 2.1 を今すぐ使ってみましょう！
RealityScan 2.1 には、操作性を向上させるさまざまな更新とクリエイティブ ツールも搭載されています。
OpenCV 形式などの登録用のエクスポート オプションが拡充されました。テクスチャ付きモデルだけでなく法線にも対応した、カメラの正確な位置から歪みを再現したレンダリングが可能になりました。さらに、UV 用の新しいカラー チェッカー マップにより、アンラップの視覚化と調整が容易になりました。
RealityScan 2.1 を今すぐ使ってみましょう！
RealityScan 2.1 を今すぐダウンロードしましょう！
RealityScan 2.1 では、反復タスクの自動化、SLAM データの処理、分類された点群のインポートなど、強力な自動化機能と高度な LiDAR 機能を活用できます。