Mulcol: AR Montaj Kataloğu (Marker-Based)

Hızlı Özet

• Rol: Lead Developer (feliXart studios)
• Şirket/Client: Mulcol
• Proje Dönemi: 2017 (teslim)
• Platformlar: iOS, Android
• Engine: Unreal Engine 4 (C++)
• AR Framework: ARToolKit (marker/NFT)
• Ana Özellik: Marker tabanlı, adım adım montaj rehberi

Timeline

• 2017: Geliştirme ve teslim süreci.
• 2017-05-30: Sayfa yayın tarihi (pubDate).

Mulcol İçin Endüstriyel AR Montaj Kataloğu

Mulcol için geliştirdiğim mobil AR montaj kataloğu, basılı katalogları sahada interaktif bir rehbere dönüştürdü. Kullanıcılar katalogdaki marker’ları kamera ile tarayarak 3D montaj adımlarını gerçek zamanlı olarak izleyebildi; bu sayede doğru sıra, parça seçimi ve kurulum standardı sağlandı.

Problem ve Kısıtlar

• Basılı katalogların sahada hızlı ve hatasız rehberlik sunamaması.
• Düşük ışık ve farklı cihaz kameraları nedeniyle stabil takip ihtiyacı.
• Mobil cihazlarda yüksek performans ve düşük gecikme gereksinimi.
• CAD tabanlı büyük modellerin mobilde optimize edilmesi.

Çözüm Özeti

ARToolKit ile marker/NFT tabanlı takip, Unreal Engine üzerinde 3D montaj animasyonları ve adım adım yönlendirme birleştirildi. Kamera akışı ile marker tespiti yapıldı, poz hesaplanarak 3D içerik doğru ölçekte ve konumda gösterildi.

Architecture at a Glance

• Kamera akışı -> feature matching -> pose estimation -> Unreal transform -> 3D içerik.
• Worker thread üzerinde detection, game thread üzerinde sahne güncellemesi.
• Kalibrasyon dosyaları ile lens distorsiyonu telafisi.

Tracking & Pose Estimation (Marker/NFT)

• ARToolKit NFT pipeline’ı, FAST/ORB benzeri özellik çıkarımı ile işaretçi tespiti yaptı.
• Descriptor eşleşmeleri ile homography hesaplandı ve 6DoF pose üretildi.
• Jitter azaltmak için temporal smoothing ve sabit eşiklerle stabilizasyon uygulandı.

Mobile Performance

• Kamera işleme ve marker detection ayrı thread’de çalıştırıldı.
• Queue üzerinden thread-safe veri aktarımı ile ana döngü bloklanmadı.
• Hedef performans: 60 FPS, ölçüm: Unreal profiling araçları (cihaz bazlı test).

Content Pipeline

• CAD modelleri optimize edildi, LOD ve texture compression uygulandı.
• Mobil bellek limitlerine göre asenkron yükleme ve temizlik politikası kullanıldı.

UX: Step-by-step Assembly

• Adımlar DataTable üzerinden yönetildi, Sequencer ile animasyon akışı kuruldu.
• UMG arayüzünde adım numaraları, parça isimleri ve uyarılar gösterildi.
• Dokunma ve swipe gesture ile ileri/geri adımlar kontrol edildi.

Marker-based vs Markerless (Kısa Karşılaştırma)

• Marker-based, kontrollü ortamlarda yüksek stabilite ve düşük hesaplama maliyeti sağlar.
• Markerless (SLAM) daha esnektir ancak düşük dokulu yüzeylerde kararsız olabilir.
• Marker-based yaklaşım, baskılı katalog ile sahada hızlı onboarding sağlar.
• Markerless yaklaşım, içerik kurulumunu kolaylaştırır ama daha fazla kalibrasyon ister.
• Marker-based, düşük donanımlı cihazlarda daha güvenli FPS hedefi sunar.
• Markerless, kullanıcı deneyimi açısından daha doğal ancak batarya tüketimi artar.

Impact / Results

• Montaj hatalarında azalma - %80 - dönem: [X], baseline: saha montaj hataları - kaynak: saha raporu/training KPI (client-reported).
• Kurulum süresi iyileşmesi - %40 - dönem: [X], baseline: manuel katalog süresi - kaynak: eğitim raporları (client-reported).
• Saha eğitim standardizasyonu - niteliksel iyileşme - kaynak: eğitmen geri bildirimleri (client-reported).
• Mobil performans - 60 FPS hedefi - ölçüm: cihaz bazlı profil testleri.

Key Trade-offs

• Marker-based doğruluk vs markerless esneklik.
• Unreal Engine görsel kalite vs native performans maliyeti.
• Yüksek doğruluk vs batarya tüketimi ve cihaz sıcaklığı.

SSS

Neden marker-based AR seçildi?

Saha koşullarında stabil takip ve hızlı onboarding için.

ARToolKit NFT nasıl çalışır?

Özellik noktalarını eşleştirip homography ile pose çıkarır.

Neden Unreal Engine kullanıldı?

3D içerik yönetimi, rendering ve platformlar arası dağıtım kolaylığı için.

Mobil performans nasıl korundu?

Thread ayrımı, LOD, texture compression ve asenkron yükleme ile.

CAD modelleri nasıl optimize edildi?

Poligon azaltma, LOD ve hafif materyal ayarlarıyla.

Offline senaryolar desteklendi mi?

Önbellek ve yerel içerik saklama ile temel rehberlik sürdürüldü.

Proje Künyesi

• Müşteri: Mulcol Yangın Söndürme Teknolojileri
• Geliştirici Firma: feliXart studios
• Rol: Lead Developer / Lider Yazılımcı
• Platform: iOS, Android
• Engine: Unreal Engine 4
• Core Language: C++
• AR Framework: ARToolKit (Marker-based Tracking)
• Tamamlanma Tarihi: Mayıs 2017
• Sayfa Tarihi: 2017-05-30

İlgili Projeler

• Mulcol: VR Firestop Montaj Eğitim Simülasyonu
• Dunelm: LiDAR Destekli AR “View-in-Room” Deneyimi
• Rapid Render: Gerçek Zamanlı 3D Ürün Konfigüratörü