Найти тему
Один Rust не п...Rust

AR и VR на Rust + Unity

Оглавление

Для чего нужна данная статья? :


Создать AR VR Unity-приложение для визуализации данных:

  • Для поиска компромисса между визуализацией Unity и оборудованием: Quest 2, Valve Index, HTC Vive.

Реализовать основной функционал 🏙

🎭 VR-режим (Полное погружение)

✅ Полноценный киберпанковый город в VR
✅ Поддержка
контроллеров и рук через OpenXR
Физика объектов (гравитация, столкновения)
✅ Поддержка
нейросети для диалогов с NPC
✅ Поддержка
NFT-скинов для кастомизации аватара

📱 AR-режим (Дополненная реальность)

Голограммы (персонажи, элементы интерфейса)
Распознавание объектов (например, AR-навигатор)
AR-квесты (например, поиск секретных точек в реальном мире)
Реальные улицы превращаются в киберпанк-город
AI-хакер (наведение камеры на код и его анализ через GPT)

🌐 Мультиплеер (Общий мир VR и AR)

AR-игроки видят VR-игроков в виде голограмм
VR-игроки могут оставлять AR-метки в реальном мире
✅ Голосовой чат в реальном времени (WebRTC + Opus)
✅ Поддержка
NFT и блокчейн-транзакций (Solana, Metaplex)

Зачем Вам это уметь? :

1. Библиотеки и движки с поддержкой AR/VR

🕹 Bevy + bevy_xr

  • Bevy – современный ECS-движок для игр и симуляций на Rust.
  • bevy_xr – плагин для работы с OpenXR.
  • Плюсы: Простота, модульность, нативная поддержка VR.
  • Минусы: В стадии разработки, AR-поддержка ограничена.

🎮 Godot 4 + godot-rust

  • Godot 4 – мощный игровой движок с VR-поддержкой через OpenXR.
  • godot-rust – биндинги Rust для Godot.
  • Плюсы: Готовый редактор сцен, поддержка ARKit и ARCore через плагины.
  • Минусы: Тяжелее интегрировать чистый Rust-код.

🎲 Fyrox

  • Fyrox – нативный игровой движок на Rust.
  • Пока что VR/AR не поддерживает напрямую, но возможна интеграция с OpenXR.

2. Использование OpenXR

🔹 openxr – Rust-обертка над OpenXR API, которое является стандартом VR/AR.
🔹
openxrs – альтернативная библиотека для OpenXR.
🔹
Плюсы: Прямой доступ к OpenXR API, кроссплатформенность.
🔹
Минусы: Требуется много ручной работы, нужен движок для рендеринга (например, wgpu, Vulkan, Bevy).

3. WebXR с WebAssembly (WASM)

🔹 WebXR API – стандарт для VR/AR в браузере.
🔹
Библиотеки:

  • wgpu – рендеринг в WebXR.
  • web-sys – биндинги для WebXR API.
  • three-d – 3D-графика в WebAssembly.
  • rust-webxr – биндинги WebXR для Rust.
    🔹
    Плюсы: Кроссплатформенность, запуск прямо в браузере.
    🔹
    Минусы: Ограничение по производительности.

4. Unity + Rust

Можно использовать Rust для логики и Unity для рендеринга AR/VR через FFI (Foreign Function Interface).
🔹
uniffi – упрощает взаимодействие.
🔹
cbindgen – генерация C-оберток для интеграции.
🔹
Плюсы: Гибкость, Unity хорошо поддерживает ARKit и ARCore.
🔹
Минусы: Требуется C# для работы с Unity.

5. OpenCV + OpenGL/Vulkan

🔹 opencv – обработка изображений для AR.
🔹
glutin – работа с OpenGL.
🔹
ash – обертка над Vulkan.
🔹
Плюсы: Позволяет работать с камерой, SLAM, отслеживанием.
🔹
Минусы: Нужно много кода для полноценного AR-движка.

Приведем пример кода, который мог бы быть частью серверной логики приложения для управления данными продуктов:

use std::collections::HashMap;
struct Product {
id: u32,
name: String,
description: String,
price: f32,
// Путь к файлу 3D модели
model_path: String,
}
struct ProductCatalog {
products: HashMap<u32, Product>,
}
impl ProductCatalog {
fn new() -> Self {
Self {
products: HashMap::new(),
}
}
fn add_product(&mut self, product: Product) {
self.products.insert(product.id, product);
}
fn get_product(&self, product_id: u32) -> Option<&Product> {
self.products.get(&product_id)
}
}
fn main() {
let mut catalog = ProductCatalog::new();
// Добавление продукта в каталог
catalog.add_product(Product {
id: 1,
name: "Виртуальные Очки VR".to_string(),
description: "VR с высоким разрешением".to_string(),
price: 299.99,
model_path: "models/vr_goggles.glb".to_string(),
});

// бы получить информацию о продукте
if let Some(product) = catalog.get_product(1) {
println!("Продукт: {}", product.name);
}
}
Для начала, вам необходимо скомпилировать ваш Rust код в библиотеку, которую можно вызывать из Unity. Для этого нужно создать новый проект типа cdylib в Cargo:

[lib]
name = "product_catalog"
crate-type = ["cdylib"]

Добавьте функции, которые вы хотите вызвать из Unity, используя extern "C" для обеспечения совместимости ABI. Пример функции, возвращающей количество продуктов:

#[no_mangle]
pub extern "C" fn get_product_count() -> u32 {
// Ваша логика для получения количества продуктов
}

После компиляции Rust проекта в библиотеку (например, product_catalog.dll на Windows, libproduct_catalog.so на Linux, или libproduct_catalog.dylib на macOS), переместите полученный файл в папку Assets/Plugins вашего Unity проекта.

В Unity создайте C# скрипт, который будет использовать P/Invoke для вызова функций из вашей Rust библиотеки:

using System.Runtime.InteropServices;
using UnityEngine;

public class ProductCatalogInterop : MonoBehaviour
{
[DllImport("product_catalog")]
private static extern uint get_product_count();

void Start()
{
Debug.Log("Количество продуктов: " + get_product_count());
}
}

Теперь вы можете использовать данные, полученные из Rust, для управления объектами в Unity. Например, вы можете динамически создавать 3D объекты на сцене в соответствии с данными о продуктах. Unity скрипт может запрашивать информацию о продуктах (имя, описание, цена) и использовать эту информацию для создания интерактивных 3D моделей на сцене.

Обратите внимание, что этот процесс требует тщательного планирования интерфейсов между Rust и C# кодом и может потребовать дополнительной обработки данных, например, передачи строк и сложных структур данных между Rust и Unity.

AR/VR-игра с AI и мультиплеером:

VR для полного погружения (с OpenXR)
AR для дополненной реальности (с OpenCV)
AI для голосового ассистента
NFT для кастомизации
WebRTC для голосового чата
Мультиплеер для онлайн-взаимодействия

1️⃣ VR-разработка

  • Оборудование: Quest 2, Valve Index, HTC Vive
  • API: OpenXR + Bevy
  • Тестирование: cargo run --features openxr

2️⃣ AR-разработка

  • Оборудование: Смартфон с камерой (iOS / Android)
  • API: OpenCV + WebRTC
  • Тестирование: cargo run --features ar

3️⃣ Мультиплеер

  • Сервер: Dedicated сервер на Rust
  • Сетевой движок: bevy_renet
  • Тестирование: Поднятие локального сервера (cargo run --features server)

use bevy::prelude::*;

use bevy_xr::prelude::*;

use bevy_renet::renet::{RenetServer, ServerEvent};

use bevy_rapier3d::prelude::*;

use opencv::{prelude::*, videoio, highgui, aruco};

use web_sys::RtcPeerConnection;

use solana_sdk::pubkey::Pubkey;

use deepseek_ai::chatbot::Chatbot;

use std::collections::HashMap;

use rodio::{Decoder, OutputStream, Sink};

use std::io::Cursor;

fn main() {

App::new()

.add_plugins(DefaultPlugins)

.add_plugins(XrPlugin) // Подключаем OpenXR для VR

.add_plugins(RapierPhysicsPlugin::<NoUserData>::default()) // Физика

.add_startup_system(setup.system())

.add_startup_system(network_setup.system())

.add_startup_system(ai_npc_setup.system())

.add_system(ar_tracking.system())

.add_system(multiplayer_update.system())

.add_system(nft_marketplace.system())

.add_system(ai_npc_interaction.system())

.run();

}

// === VR/AR СЕТАП ===

fn setup(mut commands: Commands) {

commands.spawn(Camera3dBundle::default()); // Камера для VR

commands.spawn(RigidBody::Dynamic);

}

// === МУЛЬТИПЛЕЕРНЫЙ СЕРВЕР ===

fn network_setup(mut commands: Commands) {

let server = RenetServer::new(5000, "127.0.0.1:5000");

commands.insert_resource(server);

}

fn multiplayer_update(mut events: EventReader<ServerEvent>) {

for event in events.iter() {

match event {

ServerEvent::ClientConnected { client_id } => {

println!("Клиент {} подключился", client_id);

}

_ => {}

}

}

}

// === AR: Отслеживание маркеров ===

fn ar_tracking() -> opencv::Result<()> {

let dictionary = aruco::get_predefined_dictionary(aruco::PREDEFINED_DICTIONARY_NAME::DICT_6X6_250)?;

let mut cap = videoio::VideoCapture::new(0, videoio::CAP_ANY)?;

let mut frame = Mat::default();

loop {

cap.read(&mut frame)?;

let mut marker_corners = VectorOfVectorOfPoint2f::new();

let mut marker_ids = Mat::default();

aruco::detect_markers(&frame, &dictionary, &mut marker_corners, &mut marker_ids, &Default::default(), &mut Default::default())?;

aruco::draw_detected_markers(&mut frame, &marker_corners, &marker_ids, Scalar::all(255.0))?;

highgui::imshow("AR Tracking", &frame)?;

if highgui::wait_key(1)? == 27 { break; }

}

Ok(())

}

// === NFT Marketplace ===

fn nft_marketplace() {

let nft_owner = Pubkey::new_unique();

println!("NFT принадлежит: {:?}", nft_owner);

}

// === AI NPC ===

struct AiNpc {

chatbot: Chatbot,

memory: HashMap<String, String>,

emotion: String,

}

fn ai_npc_setup(mut commands: Commands) {

let chatbot = Chatbot::new("cyberpunk_npc_model");

let memory = HashMap::new();

let emotion = "neutral".to_string();

commands.spawn().insert(AiNpc { chatbot, memory, emotion });

}

fn ai_npc_interaction(mut query: Query<&mut AiNpc>) {

for mut npc in query.iter_mut() {

let input = "Привет, как тебя зовут?";

let response = npc.chatbot.ask(input);

npc.memory.insert("last_interaction".to_string(), response.clone());

// Анализ ответа для определения эмоции

if response.contains("рад") {

npc.emotion = "happy".to_string();

} else if response.contains("злой") {

npc.emotion = "angry".to_string();

} else {

npc.emotion = "neutral".to_string();

}

println!("AI NPC ({}) отвечает: {}", npc.emotion, response);

play_voice_response(response);

}

}

fn play_voice_response(text: String) {

// Пример: генерация голосового ответа (заменить на реальную TTS API)

let (_stream, stream_handle) = OutputStream::try_default().unwrap();

let sink = Sink::try_new(&stream_handle).unwrap();

let audio_data = generate_speech(text); // Заглушка для TTS

let cursor = Cursor::new(audio_data);

let source = Decoder::new(cursor).unwrap();

sink.append(source);

sink.sleep_until_end();

}

fn generate_speech(text: String) -> Vec<u8> {

// Временная заглушка, необходимо интегрировать TTS API

vec![0; 1024] // Генерируем пустой аудиофайл

}

Графика bevy + wgpu

VR/AR openxr + bevy_xr + opencv

Мультиплеер bevy_renet (RakNet-стиль)

Физика rapier

ИИdeepseek (AI-ассистент)

Трекинг AR tesseract (распознавание текста) + aruco (маркерный трекинг)

Голосовой ввод whisper-rs (STT)

Голосовой чат opus + webrtc-rs