首页
/ 【亲测免费】 AR Foundation 示例项目使用教程

【亲测免费】 AR Foundation 示例项目使用教程

2026-01-23 05:36:25作者:沈韬淼Beryl

1. 项目介绍

AR Foundation 示例项目是由 Unity Technologies 开发的一个开源项目,旨在为开发者提供基于 AR Foundation 的 Unity 项目示例内容。该项目展示了如何使用 AR Foundation 的各种功能,包括平面检测、图像跟踪、物体跟踪、面部跟踪、身体跟踪等。通过这些示例,开发者可以快速了解和掌握 AR Foundation 的使用方法,并将其应用到自己的项目中。

2. 项目快速启动

2.1 环境准备

  • Unity 版本: 2023.2 或更高版本
  • AR Foundation 版本: 6.0

2.2 克隆项目

首先,克隆 AR Foundation 示例项目到本地:

git clone https://github.com/Unity-Technologies/arfoundation-samples.git

2.3 打开项目

  1. 启动 Unity Hub。
  2. 点击“添加”按钮,选择克隆的项目目录。
  3. 选择项目并点击“打开”。

2.4 构建项目

  1. 在 Unity 编辑器中,打开 Build Settings(构建设置)。
  2. 选择目标平台(如 Android 或 iOS)。
  3. 点击“Build”按钮,选择输出目录并开始构建。

2.5 运行项目

将构建好的应用安装到设备上,并运行以查看 AR 效果。

3. 应用案例和最佳实践

3.1 平面检测

Assets/Scenes 目录下,打开 Simple AR 场景。该场景展示了基本的平面检测和射线投射功能。通过点击检测到的平面,可以在平面上放置一个立方体。

// 示例代码:使用 ARRaycastManager 进行射线投射
ARRaycastManager raycastManager;
List<ARRaycastHit> hits = new List<ARRaycastHit>();

if (raycastManager.Raycast(screenCenter, hits, TrackableType.PlaneWithinPolygon))
{
    var hitPose = hits[0].pose;
    Instantiate(cubePrefab, hitPose.position, hitPose.rotation);
}

3.2 图像跟踪

Assets/Scenes 目录下,打开 Image Tracking 场景。该场景展示了如何使用 AR Foundation 进行图像跟踪。通过识别预先定义的图像,可以在图像上放置虚拟物体。

3.3 面部跟踪

Assets/Scenes 目录下,打开 Face Tracking 场景。该场景展示了如何使用 AR Foundation 进行面部跟踪。通过识别用户的面部特征,可以在面部上放置虚拟物体。

4. 典型生态项目

4.1 ARCore 和 ARKit

AR Foundation 示例项目依赖于 ARCore 和 ARKit 等 XR 插件。这些插件提供了在 Android 和 iOS 设备上运行 AR 应用所需的核心功能。

4.2 OpenXR

OpenXR 是一个跨平台的 AR/VR API,支持在 HoloLens 2 和 Meta Quest 等设备上运行 AR 应用。AR Foundation 示例项目也支持 OpenXR。

4.3 Unity OpenXR

Unity OpenXR 是 Unity 官方提供的 OpenXR 插件,支持在 Unity 中开发跨平台的 AR/VR 应用。通过使用 Unity OpenXR,开发者可以轻松地将 AR Foundation 示例项目部署到不同的设备上。

通过以上教程,开发者可以快速上手 AR Foundation 示例项目,并将其应用到自己的 AR 开发项目中。

登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐

项目优选

收起
docsdocs
暂无描述
Markdown
827
5.48 K
kernelkernel
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
494
515
ops-nnops-nn
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
783
1.57 K
pytorchpytorch
作为 Ascend for PyTorch 社区的核心组件,TorchNPU 是昇腾专为 PyTorch 打造的深度学习适配插件,使 PyTorch 框架能够直接调用昇腾 NPU,为开发者提供昇腾 AI 处理器的超强算力。
Python
800
1.14 K
ops-transformerops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
970
2.28 K
kernelkernel
deepin linux kernel
C
32
16
AscendNPU-IRAscendNPU-IR
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
480
312
jiuwenswarmjiuwenswarm
JiuwenSwarm 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。
Python
3.01 K
766
cannbot-skillscannbot-skills
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Markdown
1.26 K
808
cann-learning-hubcann-learning-hub
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
647
284