論文の概要: LaMAR: Benchmarking Localization and Mapping for Augmented Reality

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.10770v1
• Date: Wed, 19 Oct 2022 17:58:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-20 14:55:32.513156
• Title: LaMAR: Benchmarking Localization and Mapping for Augmented Reality
• Title（参考訳）: LaMAR: 拡張現実のためのローカライゼーションとマッピングのベンチマーク
• Authors: Paul-Edouard Sarlin, Mihai Dusmanu, Johannes L. Sch\"onberger, Pablo Speciale, Lukas Gruber, Viktor Larsson, Ondrej Miksik, Marc Pollefeys
• Abstract要約: 異種ARデバイスでキャプチャされたリアルな軌跡とセンサストリームを共登録する,包括的キャプチャとGTパイプラインを備えた新しいベンチマークであるLaMARを紹介する。 私たちは、ヘッドマウントとハンドヘルドARデバイスで記録された多様な大規模シーンのベンチマークデータセットを公開します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.23361950062302
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Localization and mapping is the foundational technology for augmented reality (AR) that enables sharing and persistence of digital content in the real world. While significant progress has been made, researchers are still mostly driven by unrealistic benchmarks not representative of real-world AR scenarios. These benchmarks are often based on small-scale datasets with low scene diversity, captured from stationary cameras, and lack other sensor inputs like inertial, radio, or depth data. Furthermore, their ground-truth (GT) accuracy is mostly insufficient to satisfy AR requirements. To close this gap, we introduce LaMAR, a new benchmark with a comprehensive capture and GT pipeline that co-registers realistic trajectories and sensor streams captured by heterogeneous AR devices in large, unconstrained scenes. To establish an accurate GT, our pipeline robustly aligns the trajectories against laser scans in a fully automated manner. As a result, we publish a benchmark dataset of diverse and large-scale scenes recorded with head-mounted and hand-held AR devices. We extend several state-of-the-art methods to take advantage of the AR-specific setup and evaluate them on our benchmark. The results offer new insights on current research and reveal promising avenues for future work in the field of localization and mapping for AR.
• Abstract（参考訳）: ローカライゼーションとマッピングは、現実世界におけるデジタルコンテンツの共有と永続化を可能にする拡張現実(AR)の基礎技術である。 かなりの進歩があったが、研究者たちはいまだに現実のARシナリオを代表していない非現実的なベンチマークによって推進されている。 これらのベンチマークは、しばしば、シーンの多様性が低い小さなデータセットに基づいており、静止カメラからキャプチャされ、慣性、ラジオ、深度データのような他のセンサー入力が欠けている。 さらに、その接地精度(gt)はar要件を満たすには不十分である。 このギャップを埋めるために、lamarを紹介します。これは包括的なキャプチャとgtパイプラインを備えた新しいベンチマークで、大きな制約のないシーンで、異種arデバイスによってキャプチャされたリアルなトラジェクタとセンサストリームを共登録します。 正確なGTを確立するために、我々のパイプラインは、完全に自動化された方法でレーザースキャンに対して軌道を頑健に整列する。 その結果、ヘッドマウントとハンドヘルドARデバイスで記録された多様な大規模シーンのベンチマークデータセットを公表した。 我々は、AR固有の設定を活用するためにいくつかの最先端の手法を拡張し、ベンチマークでそれらを評価する。 この結果は、現在の研究に関する新たな洞察を与え、ARのローカライゼーションとマッピングの分野における今後の研究の道筋を明らかにする。

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