增强现实中空间感知定位方法研究

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随着技术和硬件计算能力的发展,增强现实在生活中有着越来越广泛的应用,特别是移动端的增强现实应用。为了满足各种增强现实的场景需求,基于视觉信息的场景感知定位成为增强现实研发的核心,越来越受到研究人员的关注。本文主要基于移动平台,重点对构建整套同步渲染的Unity3D增强现实框架以及三种不同形式的感知跟踪定位方法展开了深入的研究,以满足不同增强现实场景的需求。本文主要工作和贡献如下:1.本文提出了一种融合检测和跟踪的Marker图片定位方法。该方法不仅保证在移动端有很好的实时性,还保证了定位的精度和稳定性,在严重倾斜,遮挡以及尺度变化的情况下还能够有效的进行跟踪定位。相比于特征点匹配的方法,加入了时间上下文信息,使得定位的结果更加平滑稳定。最后通过对比实验,也验证了所提算法的鲁棒性。2.本文提出了一种基于Marker图片快速初始化SLAM的多平面感知拓展跟踪方法。该方法不仅可以单帧直接初始化SLAM系统,并且可以引入真实的尺度信息,使得定位的位置和姿态具有绝对尺度的参考价值,精度可以达到厘米级别。多平面的感知可以检测出空间中的水平平面,垂直平面以及斜面,增强了增强现实的空间感知能力。通过丰富的场景测试以及对比实验,本文的增强现实都达到了很好的效果和体验。3.本文提出了一种自然轮廓跟踪方法,并利用边缘轮廓精确定位三维物体的位置和姿态。该方法可以精确的跟踪提取物体在视频帧中的二维自然轮廓,通过公开数据集的对比实验,验证了本文算法的召回率和跟踪精度。同时利用该边缘轮廓信息可以有效的对增强现实场景中弱纹理的三维物体进行高精度三维姿态估计,满足增强现实说明书的需求。为了实现最终增强现实的效果,本文基于Unity3D跨平台游戏引擎构建了一套增强现实开发的框架。该框架保证了同步渲染,粒子效果,背景视频渲染以及实时阴影渲染,同时封装好了接口,可以接入不同平台下的感知定位算法库。
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