eCAR：面向大 indoor 环境的边缘协作增强现实框架

我们提出一种新颖的边缘辅助多用户协作增强现实框架，用于大型室内环境。协作增强现实中，同步虚拟物体的数据通信具有大量网络流量和高网络延迟。由于漂移偏差，缺乏持续数据通信进行坐标系对齐的协作增强现实应用会导致虚拟物体不一致。此外，随着协作设备数量的增加，针对在线虚拟物体更新的同步消息延迟较高。为解决此问题，我们实现了称为 eCAR 的协作增强现实框架，该框架利用边缘计算持续匹配设备坐标系，同时降低网络流量。进一步，我们将边缘服务器的可见性图扩展，以通过同步局部图来维持相邻设备中虚拟物体的时空一致性。我们在公开数据集和物理室内环境中对系统进行定性和定量评估。eCAR 利用边缘服务器与设备之间进行坐标系对齐通信，网络流量和延迟均显著降低。此外，协作增强现实同步算法能够快速准确地协调和解决虚拟物体。该系统持续对大型室内环境中的多个设备进行坐标系对齐，并共享增强现实内容。通过本系统，用户可与虚拟物体交互，并与邻近用户共享增强现实体验。