論文の概要: Collaborative Augmented Reality on Smartphones via Life-long City-scale Maps

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.05370v1
• Date: Tue, 10 Nov 2020 19:45:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-27 08:07:07.266067
• Title: Collaborative Augmented Reality on Smartphones via Life-long City-scale Maps
• Title（参考訳）: 生涯都市スケールマップによるスマートフォン上の協調型拡張現実
• Authors: Lukas Platinsky, Michal Szabados, Filip Hlasek, Ross Hemsley, Luca Del Pero, Andrej Pancik, Bryan Baum, Hugo Grimmett, Peter Ondruska
• Abstract要約: 本稿では,モバイル端末上での都市規模の共有拡張現実体験を実現するための,初のエンドツーエンド生産型コンピュータビジョンシステムを提案する。 本稿では,都市スケールSLAMのスケーラビリティ,堅牢性,マップ更新,オールタイム全天候性能といった重要な課題に対する効果的なソリューションとして,経験ベースマッピングフレームワークの新たな定式化を提案する。 システムはサンフランシスコで大規模に展開、テストされ、数百kmの地図化されたエリアでAR体験を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.110540459079004
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we present the first published end-to-end production computer-vision system for powering city-scale shared augmented reality experiences on mobile devices. In doing so we propose a new formulation for an experience-based mapping framework as an effective solution to the key issues of city-scale SLAM scalability, robustness, map updates and all-time all-weather performance required by a production system. Furthermore, we propose an effective way of synchronising SLAM systems to deliver seamless real-time localisation of multiple edge devices at the same time. All this in the presence of network latency and bandwidth limitations. The resulting system is deployed and tested at scale in San Francisco where it delivers AR experiences in a mapped area of several hundred kilometers. To foster further development of this area we offer the data set to the public, constituting the largest of this kind to date.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,モバイル端末上で都市規模でar体験を共有するためのエンド・ツー・エンドのコンピュータビジョンシステムについて紹介する。 そこで我々は,都市規模SLAMのスケーラビリティ,堅牢性,マップ更新,実運用システムに必要な全天候性能といった重要な課題に対する効果的なソリューションとして,経験ベースマッピングフレームワークの新たな定式化を提案する。 さらに,複数のエッジデバイスのシームレスなリアルタイムローカライズを実現するために,SLAMシステムの同期方法を提案する。 これらはすべて、ネットワークのレイテンシと帯域幅の制限がある。 システムはサンフランシスコで大規模に展開、テストされ、数百kmの地図化されたエリアでAR体験を提供する。 この分野のさらなる発展を促進するために、我々はデータセットを一般向けに提供し、これまでで最大のデータである。

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