מציאות רבודה
תשתית טכנולוגית לטובת יישומי מציאות רבודה (AR) > שיטות ודוגמאות להצגת פריטי מידע מעוגנים למציאות הפיזית

הנושא מפותח ביישומים למטוסי קרב והוא מומש בכמה גישות שונות.
כאשר מדובר בטילי אוויר-אוויר המתבייתים על חום, ברוב המטוסים המודרניים הטייס יכול לאפשר לעין הטיל לעבור למצב שבו היא עוקבת אחרי מטוס המטרה באופן עצמאי, כאשר הטיל עדיין תלוי על האווירון. במצב זה, על גבי התצוגה העילית, מוצג כיוון הסתכלות עין הטיל כשהוא מוטל על גבי המציאות המשתקפת דרך "זכוכית חצי שקופה", ולמעשה עין הטיל היא "פריט מידע מעוגן למציאות הפיזית", מכיוון שעין הטיל רואה את "חום" המטרה, ולכן היא אמורה להצביע בדיוק רב על מטוס המטרה, גם כאשר הדינמיקה היחסית בין המטוסים משתנה. סכום ההשהיות במקרה זה תלוי בעיקר בזמני תרגום הזוויות, ומדובר בזמני השהיה קצרים מאוד (סדר גודל של עשרים מילישניות), והתצוגה המתקבלת לעיני הטייס מדויקת באופן "כמעט הרמטי".
כאשר אותה פונקציה מוקרנת על גבי משקף כוונת הקסדה (תצוגת קסדה עילית), מצטרפים לטעויות הכיוון כל השגיאות שמקורן בדיוקי העקיבה אחרי זוויות הקסדה בתוך תא הטייס. מדידת זוויות אלו נשענת על סלילים אלקטרומגנטיים, עיבוד תמונה של מצלמות ה"מסתכלות" על הקסדה, או באמצעות מחבר פיזי המחובר לקסדה. ברוב היישומים, הדיוק הזוויתי בשיטה זו פחות טוב מאשר בעת ההצגה על גבי תצוגה עילית ויתרון השיטה הוא בעיקר בעובדה שהיא מאפשרת תצוגה כמעט כדורית, ולכן יכולה לתמוך בהרבה יותר מצבי ירי.
באופן דומה, במטוסי קרב מודרניים, כאשר המכ"ם נעול על מטרת אוויר-אוויר, מוצגת לטייס "קופסת ציון מטרה" שאמורה להיות מוקרנת בדיוק על מטוס המטרה - Target Designation Box, TDB. גם תפקוד זה מצטיין בדיוק רב ובזמני השהיה קצרים.
כדי להציג "קופסת ציון מטרה" המוקרנת כך שתהיה חופפת לנקודה קרקעית מסוימת משתמשים בחישוב המביא בחשבון את דיוק נ"צ המטרה, את דיוק המיקום העצמי של המטוס ואת הזוויות המרחביות של המטוס (והקסדה- כאשר מתבצע שימוש בכוונת קסדה). במטוסים שבהם ישנה מערכת אינרציאלית משולבת ב-GPS, וכאשר נ"צ המטרה ידוע בסדר גודל של 10 מטר דיוק ומעלה, ניתן לקבל "קופסת ציון מטרה" שתישאר "דבוקה" למטרה האמיתית כפי שהיא נראית דרך התצוגה העילית או כוונת הקסדה.
כאשר ההסתכלות על המציאות הפיזית מתבצעת דרך מצלמה אלקטרו-אופטית, ניתן לעשות שימוש במגוון אלגוריתמים שתכליתם לזהות את המטרה בתמונה עצמה ולאפשר מעקב אוטומטי אחריה. אלגוריתמים אלה מכונים "עוקבים". גישות אלו כוללות שיטות של "השוואת תמונות נוף", "זיהוי קצה" (Edge detection), "זיהוי שטח", "זיהוי תנועה". בשנות האלפיים נעשים ניסיונות לעקיבה על בסיס "רשתות נוירונים רבודות" (Deep learning) ואולם גישות אלו גורמות, בדרך כלל, לזמני השהיה של עשרות מילישניות, ולכן הן מתאימות רק לחלק מהתרחישים.
בשוק הטלוויזיה המסחרית, כאשר "זירת הצילום" ידועה מראש, כמו למשל במקרה של מגרשי ספורט, כן התפתחו יישומים המאפשרים להציג פרסומות או "סימנים מוסכמים", כאילו שהיו מצוירים על המגרש עצמו על ידי שימוש ב"עיגון" מוקדם של המגרש (טרם שהמשחק התחיל) או "פתרון בזמן אמיתי" של המגרש על בסיס אלגוריתמי עיבוד תמונה. הישג זה מאוד משמעותי משום שקבוע זמן "הפתרון", מקצה לקצה, צריך להיות טוב מ 16 מילישניות כדי להבטיח יכולת שידור בקצב של שישים מסגרות בשנייה.
בשוק האלקטרוניקה לצרכנים, כמו למשל יישומים המבוססים על "סמארטפונים" ו"טאבלטים", נעשו ניסיונות לממש את שתי הגישות. בחלק מהמשחקים - היישום עושה שימוש בחיישני "המצב המרחבי" של המכשיר, ב"ג'י פי אס" ובאלגוריתמי עיבוד תמונה כדי להבין את הזוויות המרחביות של המכשיר בצורה רגעית ורצופה. יישומים הכוללים הצגת "פריטי מידע מעוגנים" הנשענים על שיטות אלו בדרך כלל יתקשו מאוד לשמור את הדיוק הזוויתי בדינמיקות קשות ובהתאם, הם טרם זכו לתפוצה רחבה.
הגישה שאולי תאפשר דיוקים גבוהים, ככל הנראה, תחייב "עוקבים" מדויקים וגם אם יפותחו כאלה, לא ברור עדיין אם יהיה מפגש בין עלות הפתרונות למחירים שצרכנים רגילים יהיו מוכנים לשלם.