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Windows Mixed RealityのadstirSDK研究開発について

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MRサービス研究開発室の佐々木(竜)と申します。 MRサービス研究開発の一環としてHoloLensのアプリにおいて広告表示を行うSDKを開発しましたのでその紹介をさせていただきます。

前提知識

Windows Mixed Realityとは?

Untitled Diagram
MRは、現在一般的な仮想現実技術のAR、VRを含んだ技術です。 現実空間に仮想的なものを表示する部分から、周りのもの全てを仮想的に表示するところまでを技術範囲としています。

HoloLensとは?

Windows Mixed Realityに準じたAR端末で、端末内にPCが内蔵されており単体で動作します。 視線方向の環境データを認識して現実物体に対してオクルージョンなどの処理をしながら表示することができます。

MixedRealityToolKit-Unityとは?

HoloLensのアプリケーションを作成するときに必要となる、HoloLensデバイスの入力などを容易に制御できるようにするスクリプト群です。 これを用いることにより、Unity上で空間認識などを扱うアプリケーションを容易に開発することができます。

実際の動作動画

SDK設計

動作環境設定

開発環境 Unity 5.6.2f1
Visual Studio 2015

device
HoloLens Developer Edition
Windows10 Microsoft

Plugin
MixedRealityToolKit#Unity 5.6.2f1

Scene Hierarchy 今回はテストのため、広告を表示するのに最低限のオブジェクトのみを配置しています

機能要件

  • UnityのScene内に広告を表示します。
  • 広告は実際にadstir経由で入札を行い、案件をとってきます。
  • HoloLens側の空間認識を利用し、実際に壁にポスターのように表示します。
  • 人のタップしたジェスチャーを認識して、Edgeを起動LPを表示します。

動作フロー

広告表示フロー (2)

①空間を認識する

MixedRealityToolKit内のSpatialMapping.prefabをScene内に配置することで、HoloLensで認識した空間データをもとに、空間をメッシュ化して空間に沿ったメッシュとメッシュコライダーを配置します。作成した空間が、アプリケーションの動作上十分な数に達したとき空間のメッシュへの変換を停止します。

上記のようにコルーチンのStart処理で、マッピングの終了をハンドリングします。 そして、あらかじめ設定した空間認識の時間を過ぎたときMapping処理を止めて、空間メッシュを作成します。 空間認識の処理は重い処理となっているので、アプリケーションの要件に合わせて、空間スキャンの時間を設定します。

参照 : HoloToolkitのSpatialMappingを理解する

②広告データを取得する

①の動作と同時に広告リクエストを非同期で飛ばします。

広告をリクエストする前に、処理が終わったイベントを登録します。OnSetAdImage内では広告が読み込まれたフラグを立てる処理と、タップされたときのイベントをセットします。Unityの他のGameObjectから広告の読み込み終了を参照しやするするために、フラグとしてイベントの終了をUnity側で持っておきます。

Managed Pluginを作成するとき

UnityEditor側からDebugで動作させるときと、実際にHoloLensに配置して動作させるときでアプリケーションのrun timeが変わり、参照できるライブラリが変わってきます。 今回のSDKでは、実際にUnityのSceneに配置する前提でした。なので、UnityEditor側からある程度動作を再現したかったので下記のようなプロジェクト構成をしました。

Pluginディレクトリ構成

Pluginの実態はSharedの中に持っていて、UWP、UnityのフォルダはSharedファイルからのシンボリックリンクを張っています。また、コード内ではコンパイルを切り替えるマクロを使って、動作環境ごとのコードを書いています。

上記のように、NETFX_CORE条件内でUWP側のアプリケーションの挙動、もう一方でUnity側の挙動を記述します。 参照 : HoloLens用 Managed Pluginの作り方

③ 広告を配置する

広告のオブジェクトの読み込みが終わり、空間のデータも蓄積されたとき、広告を壁に埋め込みます。

ここでは、広告オブジェクトを配置する壁オブジェクトを決定します。 視線方向を取得して、壁のオブジェクトと視線がぶつかる位置に広告を配置します。 壁のオブジェクトが広告を配置することができない幅の壁のオブジェクトが、選択された場合は、壁オブジェクトの再配置を行います。

④LPを表示する

広告表示フロー

Sceneに配置した。IntractionManagerにTapしたイベントを登録します。IntaractionManagerは人がGestureなどをしたときにイベントをフックしてくれていて、このコンポーネントを使うことでGestureなどの処理を容易にしてくれています。 Tapをされたオブジェクトが、実際の広告のオブジェクトだった時に、ダイアログを表示して遷移するかを問い合わせます。 遷移するが選ばれたとき、アプリケーションをサスペンド状態にして、Edgeを呼び出します。

参照 : MixedRealityToolkit-UnityのInputManagerを紐解く ~Gesture編~

以上が一通りの動作となります。

まとめ

壁の認識、ジェスチャーからのインプットなどを利用したHoloLens用adstirMRSDKを作ってきました。 現状はまだ、動作環境が制限されるなど様々な課題が多く実用的なSDKとはなっていませんが、ARKit/ARCoreなどのモバイルのARフレームワークの発展とともにコンテンツが成熟してきたとき、また、広告を利用していただける機会が生まれたとき、より良いユーザー体験ができるSDKを提供していきたいと思っています。

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乱数の生成について

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こんにちは。データ解析部の西岡(敏)と申します。 広告配信の効果分析とアルゴリズム実装を担当しております。

今回は、システムで利用する乱数の生成について書きたいと思います。

乱数について

過去、コンピュータの無い時代には、サイコロを振ってその数字を記録したり、コインを投げてその裏表を調べたりすることで乱数を得ることができました。 ただし、こういった乱数は大量のデータを必要とする実験では不便であるため、現在はそのような実験を行う際にはコンピュータを利用して擬似的に乱数を生成しています。

こういった形でコンピュータを用いて生成する乱数のことを、前述のサイコロの乱数などとは区別し、算術乱数や擬似乱数と呼びます。

プログラムで使われる乱数

前述のように、疑似乱数はコンピュータから生成を行うため、乱数が本来持っているべき予測不可能性を持ちません。 ですが、出来る限りランダムであることが担保され、非常に長い周期を持てば、シミュレーションなどに利用するのに差し支えはないということになります。

疑似乱数は主にコンピュータ上で生成・使用され、そのために生成される乱数の質や周期の長さと同等に、コンピュータ上で生成される速度、プログラミングの簡素さ、使用する記憶領域の大きさが乱数生成器の評価のポイントとなっています。

以下では、システムで広く使われている代表的なアルゴリズムである、 線形合同法と、メルセンヌ・ツイスタの説明を行っていきます。

線形合同法

概要

1948年頃にレーマーが提案した方法で、今日でも広く使われている手法になります。 BASICやPascal, UNIXなどでこちらの方法が乱数生成に使われています。

基本的な算出方法は、 適当なX(0), 乗数a, 加数b, 法(modulus)Mを指定し、

X(n) = (a * X(n-1) + b) % M として、計算を行うものになります。

このとき、 bがMと互いに素 a-1がMを割り切るすべての素数の倍数 Mが4の倍数 であれば

a-1も4の倍数

という条件が、X(n)の周期が最大値Mとなる必要十分条件になります。

pythonによるプログラミング

実際にpythonで線形合同法を用いて乱数の生成を行ってみます。

線形合同法の問題点

上記のように、簡単に生成ができる一方で、この手法には 周期の限界が2^32にあること、下位ビットには周期的な偏りがあること(上記の例でも、下一桁が奇数→偶数の繰り返しになっている) などの問題点があります。 そのため、下位ビット部分を切り捨てて実装を行っている場合もあるそうです。

メルセンヌ・ツイスタ

概要

続いては、今日様々なシステムで利用されているメルセンヌ・ツイスタに関して説明を行います。 メルセンヌ・ツイスタはM系列を松本眞氏と西村拓士氏が発展させたものであり、疑似乱数生成器として現在最も高い評価を得ています。

メルセンヌ・ツイスタの説明

メルセンヌ・ツイスタの説明に当たって、まずM系列の説明を行います。

M系列

M系列とは、Xn = Xn-p + Xn-qで表現できる1ビットの数列になります。

例えば、 X0 = 1, X1 = 0, X2 = 0, p = 3, q = 1 としたとき、

X3 = X0 + X2 = 1 + 0 = 1
X4 = X1 + X3 = 0 + 1 = 1
X5 = X2 + X4 = 0 + 1 = 1
X6 = X3 + X5 = 1 + 1 = 0

という計算によって算出できます。

TGFSR

M系列を発展させたものに、 Twisted General Feedback Shift Register(TGFSR)があり、こちらは

Xn+p = Xn+q + Xn *A (p>q>0)

を用いて表現することができます。 ここで、Aはω✕ωの行列、Xはω次元の行ベクトルになります。 また、このときωは32, 64など、生成する乱数のビット数となります。

メルセンヌ・ツイスタ

さらにTGFSRを

Xn+p = Xn+q + Xn+1 *B + Xn *C (p>q>0)

として改良したものがメルセンヌ・ツイスタになります。

特に、こちらのこちらの最大周期が2^19937 – 1のときにMT19937と呼ばれ、 通常のメルセンヌ・ツイスタはこのMT19937を指します。

具体的な計算方法としては、 init_genrand関数とgenrand_int関数を準備し、 init_genrand関数を実行した後に、生成する乱数分genrand_int関数を実行するという流れになります。 それぞれの関数は以下の形式となります。

  • init_genrand 関数
    • 0 番地に種を代入する。
    • i 番地の値を得るために、i-1 番地の値を使用する。シフト、EXOR、乗算、加算の順に演算を行う。
    • 623 番地まで計算を繰り返し、値を代入する。
  • genrand_int 関数 a. (624n+1)回目の場合(n=0,1,2,…)
    • 0 番地から 227 番地まで AND、OR、EXOR 演算を行う。
    • 228 番地から 623 番地まで、別の数値を使って AND、OR、EXOR 演算を行う。
    • 再び別の数値を使って、AND、OR、EXOR 演算を行い、y に代入する。 b. 毎回共通の部分
    • y にシフト、AND、EXOR 演算を行い、生成された乱数を返す。

pythonによるプログラミング

実際にpythonで線形合同法を用いて乱数の生成を行ってみます。

以上のような形で、乱数の生成を行うことができました。 このメルセンヌ・ツイスタに関しては、線形合同法であったような、 周期が短かったり、値によっては下一桁が偶数, 奇数と交互に出現するといった問題点が発生せず、 非常に優れた擬似乱数生成器として、様々なプログラミング言語に幅広く利用されています。

まとめ

このように乱数と言っても複数の種類があり、それぞれの乱数には特徴があります。 現在は、高い精度の検証をする場合などは、線形合同法で作成されたよりもメルセンヌ・ツイスタの方が良いと言われています。 もし何かしらの実験を行っているときなどに、こういった乱数に着目すると、意外な解決策が見いだせるかもしれません。

参考

http://www.math.sci.hiroshima-u.ac.jp/~m-mat/TEACH/ichimura-sho-koen.pdf http://www.soi.wide.ad.jp/class/20010000/slides/03/sfc2002.pdf http://random.ism.ac.jp/info01/random_number_generation/node6.html http://www.utp.or.jp/book/b300859.html http://www001.upp.so-net.ne.jp/isaku/rand.html https://narusejun.com/archives/5/