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Completato il Reverse Engineering del Modulo QTM su console New 3DS con supporto totale per i servizi e riscrittura del codice

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Il developer Tux ha trascorso le ultime due settimane dedicandosi al reverse-engineering del modulo QTM della console New 3DS. Questo modulo è cruciale per la gestione della Super-Stable 3D, il tracciamento della testa e la gestione del parallax barrier.

L’aggiornamento recente ha introdotto il supporto completo per tutti i comandi dei quattro servizi QTM: qtm:u, qtm:s, qtm:sp e qtm:c.

La nuova versione include una documentazione dettagliata sul comportamento di ciascun comando e sugli aspetti interni dell’I/O, offrendo così una comprensione più chiara e approfondita del funzionamento di questi servizi.

Il codice esistente per qtm:c in libctru presentava numerose incomprensioni; l’aggiornamento ha comportato una riscrittura completa del codice, con modifiche significative.

In particolare, è emerso che QTM non tracciava la posizione di quattro punti sul volto dell’utente come precedentemente pensato. Invece, il modulo si limita a tracciare la posizione degli occhi, senza fornire informazioni sulla direzione in cui l’utente sta guardando.

Le coordinate degli occhi vengono riportate nello spazio della fotocamera e nello spazio mondiale, presentando i dati in modo indipendente dalla console e dall’hardware.

QTM gestisce diverse funzioni chiave, tra cui:

  • Tracciamento degli occhi: Monitoraggio della posizione degli occhi, utile per la Super-Stable 3D.
  • Gestione del parallax barrier: Utilizzo del TI TCA6416A I2C->Parallel expander per la gestione continua del pattern del barrier e della sua polarità.
  • Gestione automatica del barrier: Regolazione automatica del barrier basata sui risultati del tracciamento degli occhi.
  • Gestione degli emettitori a LED IR: Funzionalità automatica e manuale per garantire il tracciamento degli occhi anche al buio.
  • Regolazione della luminosità: Trasmissione delle informazioni sulla luminosità della fotocamera a GSP per l’adattamento automatico della luminosità.

Potete trovare i dettagli del lavoro di Tux al seguente link: GitHub Commit. Un grande ringraziamento va a mtheall per il suo aiuto nella comprensione dei dati oculari.

Fonte: x.com

Alcune parti di questo articolo sono state generate con l’aiuto dell’intelligenza artificiale.

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