In unserem Open Source Projekt beschäftigen wir uns in der Entwicklung mit VR-Commerce. Heute ist es uns gelungen, ein Navmesh für unser VR-Commerce Projekt zu erstellen. Dies ist ein Meilenstein.
Inhaltsangabe
Was ist ein Navmesh bei unserem Open-Source-Projekt?
Im Kontext von unserem Open-Source-Projekt bezieht sich ein Navmesh auf ein Navigationsnetz, das zur Wegfindung und Bewegungssteuerung in einer virtuellen Umgebung verwendet wird. Es ist ein 3D-Modell, das begehbare Bereiche und Hindernisse definiert und es KI-Agenten oder spielergesteuerten Entitäten ermöglicht, auf kontrollierte Weise in der Umgebung zu navigieren und mit ihr zu interagieren.
Das Navmesh wird in der Regel durch die Definition der Grenzen des spielbaren Bereichs und die Markierung von Hindernissen oder nicht begehbaren Bereichen erstellt. Diese Informationen werden dann von den Pfadfindungsalgorithmen verwendet, um die effizientesten Pfade für Entitäten zu berechnen, die sich von einem Punkt zu einem anderen bewegen und dabei Hindernissen ausweichen.
VR Commerce / Immersive Shopping
Immersive Shopping ist eine Art des Einkaufens, bei der die Kund:innen ein dreidimensionales Erlebnis erleben, das virtuelle Inhalte und reale Umgebungen miteinander verbindet. Dies kann durch die Verwendung von Technologien wie Augmented Reality (AR) oder Virtual Reality (VR) erreicht werden, die es den Kund:innen ermöglichen, Produkte in 3D anzuzeigen, auszuprobieren und anzupassen, bevor sie sie kaufen. Immersive Shopping bietet mehrere Vorteile sowohl für die Kund:innen als auch für die Unternehmen, wie z.B.:
- Bequemlichkeit: Die Kund:innen können eine Vorschau der Produkte erhalten, ohne physisch im Geschäft zu sein.
- Produktbewertung: Die Kund:innen können die Eigenschaften des Produkts in einem realen Kontext überprüfen und beurteilen, ob es ihren Erwartungen und Bedürfnissen entspricht.
- Personalisierung: Die Kund:innen können die Produkte im Shop individuell anpassen und in der Vorschau anzeigen.
- Wow-Effekt: Die Unternehmen können Produkte rechtzeitig zeigen und die Markenbekanntheit steigern.
- Erhöhtes Customer Engagement: Die Unternehmen können die Interaktion mit den Kund:innen verbessern und ihnen ein tieferes Verständnis von Produkten und Dienstleistungen bieten.
- Erhöhte Kaufwahrscheinlichkeit: Die immersive Erfahrung ermöglicht es den Kund:innen, in der Kaufphase mehr Bewusstsein und Vertrauen zu gewinnen.
- Verringerung der Warenkorbabbrecher und Rückgabe: Die immersive Erfahrung reduziert das Risiko von Unzufriedenheit oder Fehlkauf.
Ich hoffe, diese Antwort hat Ihnen geholfen, mehr über Immersive Shopping zu erfahren.
TensorFlow.js und VR Commerce / Immersive Shopping
Um TensorFlow.js und A-Frame in Ihre eigene Anwendung zu integrieren, müssen Sie einige Schritte befolgen:
- Laden Sie die TensorFlow.js-Bibliothek in Ihre HTML-Seite ein, indem Sie das folgende Skript-Tag hinzufügen:
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs@latest"></script>
- Laden Sie die A-Frame-Bibliothek in Ihre HTML-Seite ein, indem Sie das folgende Skript-Tag hinzufügen:
<script src="https://aframe.io/releases/1.2.0/aframe.min.js"></script>
- Erstellen Sie eine A-Frame-Szene in Ihrem HTML-Body, indem Sie das folgende Tag hinzufügen:
<a-scene>
<!-- Hier können Sie Ihre A-Frame-Elemente hinzufügen -->
</a-scene>
- Erstellen Sie ein TensorFlow.js-Modell oder laden Sie ein vorhandenes Modell, das Sie verwenden möchten. Dies können Sie entweder in einem separaten JavaScript-File oder in einem Skript-Tag innerhalb Ihrer HTML-Seite tun. Zum Beispiel:
// Erstellen Sie ein einfaches lineares Regressionsmodell
const model = tf.sequential();
model.add(tf.layers.dense({units: 1, inputShape: [1]}));
// Bereiten Sie das Modell für das Training vor
model.compile({loss: 'meanSquaredError', optimizer: 'sgd'});
// Trainieren Sie das Modell mit einigen Beispieldaten
const xs = tf.tensor2d([1, 2, 3, 4], [4, 1]);
const ys = tf.tensor2d([1, 3, 5, 7], [4, 1]);
model.fit(xs, ys, {epochs: 10}).then(() => {
// Verwenden Sie das Modell, um Vorhersagen zu machen
model.predict(tf.tensor2d([5], [1, 1])).print();
});
- Verbinden Sie Ihr TensorFlow.js-Modell mit Ihrer A-Frame-Szene, indem Sie benutzerdefinierte Komponenten oder Ereignisse verwenden. Zum Beispiel:
// Erstellen Sie eine benutzerdefinierte Komponente, die die Position eines Objekts basierend auf dem Modell ändert
AFRAME.registerComponent('tf-position', {
schema: {
x: {type: 'number', default: 0},
y: {type: 'number', default: 0},
z: {type: 'number', default: 0}
},
init: function () {
// Holen Sie sich eine Referenz auf das Objekt
const el = this.el;
// Holen Sie sich eine Referenz auf das Modell
const model = this.model;
// Erstellen Sie einen Tensor aus den Daten der Komponente
const input = tf.tensor2d([this.data.x, this.data.y, this.data.z], [1, 3]);
// Verwenden Sie das Modell, um eine Vorhersage zu machen
model.predict(input).then(output => {
// Extrahieren Sie die Vorhersagewerte aus dem Tensor
const values = output.dataSync();
// Setzen Sie die Position des Objekts basierend auf den Vorhersagewerten
el.setAttribute('position', {x: values[0], y: values[1], z: values[2]});
});
}
});
// Fügen Sie die benutzerdefinierte Komponente zu einem Objekt in der Szene hinzu
<a-box tf-position="x: 1; y: 2; z: 3"></a-box>
Dies sind nur einige grundlegende Beispiele, wie Sie TensorFlow.js und A-Frame in unsere VR Commerce / Immersive Shopping. Für weitere Informationen und Inspiration können Sie einige der folgenden Links besuchen:
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