Tennis de table Leap Motion en réalité augmentée
Leap Motion propose un tout nouveau jeu pour les premiers testeurs de son casque de réalité augmentée Project Northstar: le tennis de table. Le jeu exploite non seulement le casque lui-même, mais également un nouveau contrôleur à palette, et est livré avec sa propre IA. adversaire, donc tout ce dont vous avez vraiment besoin est une table. Dans la démonstration, nous voyons le porteur du casque faire rebondir une balle virtuelle entre des raquettes et jouer pleinement avec une raquette numérique flottante à l'extrémité opposée de la table. Mieux encore, ils n'auront jamais besoin d'aller chercher la balle lorsqu'elle tombe de la table.
La réalité augmentée n’a peut-être pas encore reçu la même impulsion que la réalité virtuelle – certains pensent que nous sommes encore dans quelques années de son adoption par le grand public – mais de nombreuses entreprises y travaillent. HoloLens de Microsoft en est un exemple frappant, mais celui de Leap Motion
Projet Northstar a fait tourner les têtes plus tôt cette année grâce à la conception étendue de son casque et son développement se poursuit à un rythme soutenu.Vidéos recommandées
Même si la démonstration de tennis de table ressemble à une façon amusante de passer du temps en réalité augmentée, l'ingénieur logiciel de Leap Motion Johnathon Selstad a dit qu'il considère cela davantage comme un exemple de formation aux compétences en réalité mixte. Il voit le plus grand potentiel de la réalité augmentée pour aider les gens à apprendre des choses dans un espace en partie numérique. Des compétences qu’ils peuvent ensuite appliquer au monde réel. Dans le cas du tennis de table, pratiquer simplement un jeu avec des mouvements réels avec une I.A. votre adversaire pourrait vous aider à améliorer votre jeu sans avoir besoin de jouer avec des personnes du monde réel.
C'est en forgeant qu'on devient forgeron
"En VR, nous pouvons façonner l'expérience pour optimiser l'apprentissage d'une tâche ou d'un comportement", a expliqué Selstad. « La RA élève ce potentiel avec des environnements réels familiers, nous permettant de contextualiser les compétences acquises. En superposant des indicateurs virtuels et des heuristiques au point de vue de l’utilisateur, nous pouvons même l’aider à développer une intuition plus profonde du système.
Dans le contexte d’un jeu de tennis de table, des projections physiques de la destination de la balle peuvent être présentées au joueur pour l’aider à comprendre intuitivement comment elle se comportera. Même si une telle leçon ne s’applique pas à 100 % au monde réel, elle est certainement plus utile que de jouer à un jeu similaire avec une manette ou sans environnement réel autour de vous.
C’est particulièrement vrai lorsqu’il s’agit de l’IA. adversaires. Comme nous l'avons vu avec les humains contre I.A. confrontations dans des jeux comme Go, quand une IA presque parfaite Lorsque vous jouez contre des joueurs humains de premier plan, les humains perdent généralement mais s'améliorent en apprenant de leurs adversaires artificiels. La RA a le potentiel de rendre un tel gameplay plus applicable au monde réel.
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