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console.log("根据GPS获取局点：" + JSON.stringify(res)); }); 查看控制台输出，如果能够打印区域信息，则说明引入成功。 后续步骤 创建H5工程后，您可以继续开发AR功能。 开启AR会话，具体请参见开启AR会话。 实现AR导航，具体请参见实现AR导航。
ARNING|ASSERT|EXCEPTION|ERROR|NONE 日志级别左边包含右边的日志信息，即UPDATE级别会打印所有日志信息，使用该字段会打印HTDebug的日志，并写日志到此文件的上一级文件目录。NONE表示不保存log。 debugger_ctrl_switch：ON|OFF
即表示连接成功，单击“inspect”进入调试页面。 图1 DevTools成功连接安卓设备 在DevTools中的Console页签查看打印输出情况，在“Network”页签查看网络请求发送情况，在“Sources”页签对工程文件进行断点调试。 选择苹果手机调试。 在Mac电脑中，选择“Safari
下载点云文件 地图生产完成后，您可根据需要下载点云文件，用于绘制和生产白模。点云文件里包含scene_dense.ply，mark.kml和meta.txt三个文件。 scene_dense.ply：存储稠密点云数据，包含地图数据三维空间点的特征信息。 mark.kml：存储地理信息数据，记录地图采集过程的轨迹信息。
计费概述 通过阅读本文，您可以快速了解云地图服务（KooMap）的计费模式、计费项、续费、欠费等主要计费信息。 计费模式 KooMap提供按需计费和套餐包两种计费模式。按需计费是一种后付费模式，即先使用再付费，按照实际使用时长/使用量计费。套餐包是一种先付费再使用的计费模式，使用
使用前必读 云地图服务（ KooMap ）是提供空间处理、计算、可视、虚实交互等一站式开箱即用的云服务，赋能客户虚实融合互动的应用创新。 您可以使用本文档提供的API对云地图服务进行相关操作，如空间定位、空间导航。支持的全部操作请参见API概览。 在调用KooMap API之前，
计费样例 KooMap的计费项根据您订购的服务不同而不同： 若您购买的是AR地图运行服务，总费用 = 时空专属存储产生费用（公测时间不收取费用）+ AR地图运行服务调用费用。 若您购买的是AR地图生产服务，总费用 = 时空专属存储产生费用（公测时间不收取费用）+ AR地图生产服务费用。
最新动态 本文介绍了云地图KooMap服务各特性版本的功能发布和对应的文档动态，欢迎体验。 2024年11月 序号 功能名称 功能描述 阶段 相关文档 1 下载点云文件 在地图生产完成后，可根据需要下载点云文件，用于绘制和生产白模。 公测 下载点云文件 2 卫星影像生产服务 对原
在AR地图数据采集阶段，怎样从激光和全景两种方案中选择 您可以参考以下对全景方案（仅使用全景设备）和激光方案（使用激光设备为主，全景设备为辅）的说明，选择适合项目场景的地图数据采集方式。 方案一：全景方案（仅使用全景设备） 全景设备型号：Insta360 ONE R。 全景采集原
开发指导 开发流程 创建和开发流程如图1所示。 图1 流程图 开发过程 配置AK/SK信息。 在新建的Unity工程“Assets > HTFoundation > Scripts > BaseUtils”中找到HTStringRes.cs，并在HTStringRes.cs配置A
开发指导 开发流程 图1 开启AR会话开发流程 开发过程 获取Token。 成功获取Token后才能进行定位请求。 // 向服务器请求签名 hwar.getToken().then((res) => { // 获取成功 }).catch((err) => { //
开发指导 开发流程 图1 AR导航启动流程 开发过程 开启AR会话。 选定终点位置。 通过POI智能搜索（hwar.searchPoi）选定终点坐标。 // POI智能搜索 hwar.searchPoi({ "floor": "1F", "address": "xxx"
快速开始 创建Unity项目。 新建一个Unity Project，“Template”选择“3D”。 导入ARFoundation包，并配置ARCore XR Plugin和ARKit XR Plugin。 打开工程里自动创建的Packages文件夹目录下的manifest.json文件，在manifest
成长地图 | 华为云 云地图服务 云地图服务（ KooMap ）是提供空间处理、计算、可视、虚实交互等一站式开箱即用的云服务，赋能客户虚实融合互动的应用创新。 申请公测 图说ECS 进入控制台 立即使用 成长地图 由浅入深，带您玩转KooMap服务 弹性云服务器一 弹性云服务器二
视觉定位 功能介绍 视觉定位是根据图像耦合GPS数据确定设备的位置的一项技术。首先通过拍摄一系列具有已知位置的图像并分析它们的关键视觉特征（例如建筑物或桥梁的轮廓）来创建地图，以创建这些视觉特征的大规模且可快速搜索的索引。将设备图像中的特征与索引中的特征进行比较，可获得目标设备的位姿。
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