論文の概要: AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14846v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 08:57:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 14:41:45.338948
• Title: AR Mapping: Accurate and Efficient Mapping for Augmented Reality
• Title（参考訳）: ARマッピング:拡張現実のための正確かつ効率的なマッピング
• Authors: Rui Huang, Chuan Fang, Kejie Qiu, Le Cui, Zilong Dong, Siyu Zhu, Ping Tan
• Abstract要約: 本論文では,特定のシーンのarマップについて紹介する。1)6自由度ポーズのカラー画像,2)各画像の濃密深度マップ,3)完全点クラウドマップである。 効率的なデータキャプチャのために、バックパック走査装置に統一キャリブレーションパイプラインを提示する。 次に,走査装置から入力を受け取り,正確なARマップを生成するARマッピングパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.420264042749146
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Augmented reality (AR) has gained increasingly attention from both research and industry communities. By overlaying digital information and content onto the physical world, AR enables users to experience the world in a more informative and efficient manner. As a major building block for AR systems, localization aims at determining the device's pose from a pre-built "map" consisting of visual and depth information in a known environment. While the localization problem has been widely studied in the literature, the "map" for AR systems is rarely discussed. In this paper, we introduce the AR Map for a specific scene to be composed of 1) color images with 6-DOF poses; 2) dense depth maps for each image and 3) a complete point cloud map. We then propose an efficient end-to-end solution to generating and evaluating AR Maps. Firstly, for efficient data capture, a backpack scanning device is presented with a unified calibration pipeline. Secondly, we propose an AR mapping pipeline which takes the input from the scanning device and produces accurate AR Maps. Finally, we present an approach to evaluating the accuracy of AR Maps with the help of the highly accurate reconstruction result from a high-end laser scanner. To the best of our knowledge, it is the first time to present an end-to-end solution to efficient and accurate mapping for AR applications.
• Abstract（参考訳）: 拡張現実(ar)は、研究と産業の両方のコミュニティから注目を集めている。 デジタル情報とコンテンツを物理的な世界に重ね合わせることで、arはユーザーがより有益で効率的な方法で世界を体験できる。 ARシステムの主要なビルディングブロックとして、ローカライゼーションは、既知の環境における視覚情報と深度情報からなる事前構築された「マップ」からデバイスのポーズを決定することを目的としている。 ローカライゼーション問題は文献で広く研究されているが、ARシステムにおける「マップ」はめったに議論されていない。 本稿では,1)ポーズ6自由度カラー画像,2)画像毎の濃密深度マップ,3)フルポイントクラウドマップからなる,特定のシーンのarマップについて紹介する。 次に、ARマップの生成と評価のための効率的なエンドツーエンドソリューションを提案する。 まず、効率的なデータキャプチャのために、バックパック走査装置に統一キャリブレーションパイプラインを提示する。 次に,走査装置から入力を受け取り,正確なARマップを生成するARマッピングパイプラインを提案する。 最後に,ハイエンドレーザスキャナによる高精度な再構成結果の助けを借りて,ARマップの精度を評価する手法を提案する。 私たちの知る限りでは、ARアプリケーションの効率的かつ正確なマッピングのためのエンドツーエンドソリューションを提示するのは初めてです。

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