FlutterとBack4Appを使用してAR言語没入アプリを作成する方法
このチュートリアルでは、FlutterとBack4Appを使用して拡張現実(AR)言語浸漬アプリを構築します。このアプリは、デバイスのカメラを通じてオブジェクトを認識し、翻訳をオーバーレイし、文化情報を提供し、ユーザーの進捗を追跡するためにAR技術を活用します。このチュートリアルの終わりまでに、ユーザーが実世界の文脈で新しい言語を学ぶのを助ける機能的なアプリを持つことになります。
このチュートリアルを完了するには、次のものが必要です:
- RESTful APIとDartにおける非同期プログラミングの基本的な理解。
まず、AR言語浸漬アプリを開発するための新しいFlutterプロジェクトを設定します。
ターミナルを開いて、次のコマンドを実行します:
このコマンドは、次の名前の新しいFlutterプロジェクトを作成します ar_language_immersion_app.
プロジェクトディレクトリに移動し、好みのIDE(例:Visual Studio Code、Android Studio)で開きます:
ユーザーデータ、翻訳、文化情報、ユーザーの進捗追跡を処理するために、Back4Appでバックエンドを設定します。
- Back4Appアカウントにログインします。
- 「"Create new App"」をクリックします。
- アプリ名として「"AR Language Immersion App"」を入力します。
- 「"Create"」をクリックします。
データモデルに従ってクラスを定義します:
- ユーザー
- 認識可能なオブジェクト
- 翻訳
- 文化情報
- ユーザー進捗
2.2.1. ユーザークラスを作成する
「ユーザー」クラスは、ユーザー認証を処理するためのBack4Appのデフォルトクラスです。
- Back4Appダッシュボードの「Core > Browser」に移動します。
- 「_User」クラスがすでに利用可能であることがわかります。
2.2.2. RecognizableObjectクラスを作成する
- 「クラスを作成する」をクリックします。
- 「カスタム」を選択し、名前を「RecognizableObject」にします。
- 「クラスを作成する」をクリックします。
次の列を追加します:
- 名前 (文字列)
- カテゴリ (文字列)
- ImageReference (ファイル)
2.2.3. Translationクラスを作成する
- 「Translation」という名前の別のクラスを作成します。
- 次の列を追加します:
- objectId (文字列) [デフォルト]
- ObjectID (RecognizableObjectへのポインタ)
- LanguageCode (文字列)
- TranslatedText (文字列)
- PronunciationGuide (文字列)
- AudioFileReference (ファイル)
2.2.4. CulturalInfoクラスを作成する
- クラスを作成します "CulturalInfo".
- 次の列を追加します:
- ObjectID (認識可能なオブジェクトへのポインタ)
- LanguageCode (文字列)
- ShortDescription (文字列)
- DetailedInformation (文字列)
- RelatedMediaReferences (ファイルの配列)
2.2.5. UserProgressクラスを作成します
- クラスを作成します "UserProgress".
- 次の列を追加します:
- ユーザーID (ユーザーへのポインタ)
- 認識されたオブジェクト (認識可能なオブジェクトIDの配列)
- 表示された翻訳 (翻訳IDの配列)
- アクセスされた文化情報 (文化情報IDの配列)
- 学習の連続 (数)
- 熟練度スコア (辞書)
- 次に進む アプリ設定 > セキュリティとキー.
- あなたの アプリケーションID と クライアントキー をメモしてください。FlutterアプリでParseを初期化するために必要です。
Back4Appが提供するParse SDKをFlutterプロジェクトに統合して、バックエンドと通信します。
「pubspec.yaml」を開いて、次の依存関係を追加します:
コマンドを実行します:
注意: 「augmented_reality_plugin」という公式のARプラグインは存在しないため、Android用には「arcore_flutter_plugin」、iOS用には「arkit_plugin」のようなプラグインを使用する必要があるかもしれません。ターゲットプラットフォームに応じて調整してください。
アプリの起動時に lib/main.dart で Parse を初期化します:
「 'YOUR_APPLICATION_ID' 」と 'YOUR_CLIENT_KEY' を Back4App から取得したキーに置き換えます。
ユーザー登録とログイン機能を実装します。
新しいファイルを作成します lib/screens/auth_screen.dart.
lib/main.dart, あなたの MaterialApp をルートを含めるように更新します:
デバイスのカメラを使用してオブジェクトを認識するためのAR機能を設定します。
AndroidとiOSの両方で、カメラの権限をリクエストする必要があります。
Android
次に android/app/src/main/AndroidManifest.xml, を追加します:
iOS
次に ios/Runner/Info.plist, を追加します:
新しいファイルを作成します lib/screens/ar_view_screen.dart.
注意: 完全なARオブジェクト認識の実装は複雑で、TensorFlow Liteのような機械学習モデルとの統合や、GoogleのML Kitのようなプラットフォームの使用が必要になる場合があります。このチュートリアルでは、オブジェクト認識をシミュレートします。
デモンストレーションの目的で、事前定義されたオブジェクトを表示することでオブジェクト認識をシミュレートします。
更新 ar_view_screen.dart:
Back4Appから翻訳を取得し、オーバーレイとして表示します。
に ar_view_screen.dart、翻訳を取得するメソッドを追加します:
の build メソッドを修正します:
認識されたオブジェクトに関連する文化情報を取得して表示します。
メソッドを追加する ar_view_screen.dart:
の build メソッドを修正する:
ユーザーが翻訳や文化情報を表示するたびに、ユーザーの進捗を更新する。
進捗を更新するメソッドを追加します:
で setState が selectedObject を更新する場所:
アプリがコア機能のためにインターネット接続なしで機能できることを確認します。
ローカルデータベースを使用します sqflite または hive を使用して翻訳と文化情報を保存します。
に hive 依存関係を追加します pubspec.yaml:
においてHiveを初期化します main.dart:
を更新します getTranslation メソッド:
同様の手順を繰り返します getCulturalInfo.
アプリを徹底的にテストし、デプロイメントの準備をします。
AR機能はカメラアクセスを必要とするため、実際のデバイスでアプリをテストします。
- 効率的なデータ構造を使用します。
- UIでの不必要な再レンダリングを最小限に抑えます。
- 画像やメディアアセットを最適化します。
- アプリのアイコンとスプラッシュスクリーンを更新します。
- アプリの権限を設定します。
- AndroidとiOSのリリースバージョンをビルドします。
詳細については、Flutterの公式ドキュメントの ビルドとリリース を参照してください。
おめでとうございます! FlutterとBack4Appを使用してAR言語浸漬アプリを構築しました。このアプリはオブジェクトを認識し、翻訳と文化情報を表示し、ユーザーの進捗を追跡し、オフラインで動作します。実際のARオブジェクト認識を統合し、さらに多くの言語を追加し、UI/UXを改善することで、アプリをさらに強化できます。
高度な機能に関する詳細情報については、次のことを検討してください:
- 機械学習モデルの統合: デバイス上でのオブジェクト認識にTensorFlow Liteを使用します。
- AR機能の強化: arcore_flutter_pluginやarkit_pluginなどのプラグインを利用して、より豊かなAR体験を提供します。
- テキスト読み上げの実装: flutter_ttsなどのパッケージを使用して発音ガイドのための音声合成を追加します。
- ユーザー認証の改善: ソーシャルログインや二要素認証を実装します。
このアプリを構築することで、Flutter開発、Back4Appとのバックエンド統合、オフラインデータキャッシングやユーザー進捗追跡などの基本機能に関する経験を得ました。さらに探求し、アプリを強化して、より魅力的な言語学習体験を作り出してください。