Pokemon，我想已经都不用兔斯霁来解释了，新老司机都上过这趟车。从板砖一样的初代 GameBoy 再到现在的纤薄的 Smart Phone，硬件的迭代也让游戏方式不断“进化”。而这次的 Pokemon Go 作为独立于现有玩法的 Pokemon 系列游戏，继承 Ingress 的游戏模式，从开始就被贴上了 LBS＋AR 的标签。那么，这款游戏到底是用了哪些 AR 技术，后续又有可能用到哪些技术？兔斯霁简单地跟大家分享一些观点。

基于地理信息的现实增强

在进入游戏之后，我们会看到基于真实地理信息来绘制的地图以及玩家的定位，部分热门地点还会是 Pokemon Stop（然而国内并没有? ）。玩家需要走到指定的地点，才能去触发相关的操作。这就好像，真实世界是一个图层，Pokemon 的世界是一个图层，将两者结合起来就达到了增强现实的效果。当然，目前玩家只能透过手机才能看到 Pokemon 这个虚拟世界，并与之进行交互。

不过，这种方式 AR 效果，还只处于人的思想中，需要人去主观地理解它。更自然的增强现实效果，应当是直接能通过眼睛看到 AR 效果。比如像下图中的那样

《Pokemon20: Pokémon Super Bowl Commercial》

基于计算机视觉的增强现实

上面的图片看着很炫，不过这个只是视频特效罢了，真实的游戏画面比较坑。只是简单地把模型跟相机的画面结合起来，并通过陀螺仪简单模拟的画面移动时的空间感。Pokemon Go 只是做了非常非常非常非常基础的 AR 效果。所以，我们可以看到一只小火龙很违和地飘在空中，而不是站在桌面或者地面上。

所以在视觉上的 AR 效果，Pokemon Go 只是处于这样的阶段。之前还有报道说这个游戏可以通过摄像头识别草地、水面，并出现对应的属性的小精灵，其实那只能通过地理信息中获取到的植被与河流信息而已，报导完全出了偏差（得有人负责哦）。

那么，还有哪些技术才能让虚拟的小精灵跟现实世界融合地更加自然，达到更好的效果呢？

1.SLAM（Simultaneous localization and mapping，即时定位与地图构建）

它能达到什么效果呢？举个例子，如果上图中的内容，那么小火龙可以在地面上走，也可以跳到桌面上，投掷的精灵球如果撞到椅子则会反弹回来。这一切都更趋近于真实。

Hololens 的效果就是依靠 SLAM 实现的，定位和跟踪都非常稳定，虚拟物体与环境地融合度非常高。

2.环境的语义认知

这部分其实牵扯到深度学习相关技术，目标就是让机器能过像人一样去认知真实的环境。

如果真的想要在河里出现水系小精灵，那么“机器”需要认识周围环境，知道这里是河流，然后就可以为玩家送去杰尼龟了。

另外有一篇针对 Pokemon Go 的技术分析文章，是我们公司的 SLAM 工程师写的?

https://zhuanlan.zhihu.com/p/21593807