具有融合定位与位姿估计的移动增强现实框架
计算机视觉与模式识别
2025-01-08 v1
摘要
作为一种新颖的信息呈现方式，增强现实(AR)使人们能够以直接且直观的方式与物理世界进行交互。尽管目前存在一些采用特定硬件实现的高成本移动AR产品，但在移动平台（如智能手机、平板电脑等）上基于软件的AR实现方法仍远未达到实用水平。由于室内环境定位不准确，基于GPS的移动AR系统通常表现不佳。以往基于视觉的位姿估计方法需要在短距离内持续跟踪预定义标记，这极大降低了用户体验。本文首先对移动平台上最先进的AR与定位系统进行了全面研究。然后，我们提出了一种有效的室内移动AR框架。在该框架中，我们开发了一种融合定位方法和一种新的位姿估计实现，以提高整体匹配率，从而提升AR显示精度。实验表明，与纯粹基于图像或Wi-Fi信号的方法相比，我们的框架具有更高的性能。当平均采样网格长度设置为0.5m时，我们实现了较低的平均误差距离（0.61-0.81m）和精确的匹配率（77%-82%）。
引用
@article{arxiv.2501.03336,
title = {Mobile Augmented Reality Framework with Fusional Localization and Pose Estimation},
author = {Songlin Hou and Fangzhou Lin and Yunmei Huang and Zhe Peng and Bin Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.03336},
year = {2025}
}
备注
10 pages, 6 figues