論文の概要: A Flexible-Frame-Rate Vision-Aided Inertial Object Tracking System for Mobile Devices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12476v1
• Date: Sat, 22 Oct 2022 15:26:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 18:58:28.614471
• Title: A Flexible-Frame-Rate Vision-Aided Inertial Object Tracking System for Mobile Devices
• Title（参考訳）: モバイルデバイス用フレキシブルフレームレートビジョン支援慣性物体追跡システム
• Authors: Yo-Chung Lau, Kuan-Wei Tseng, I-Ju Hsieh, Hsiao-Ching Tseng, Yi-Ping Hung
• Abstract要約: 本稿では,モバイルデバイス用フレキシブルフレームレートオブジェクトポーズ推定とトラッキングシステムを提案する。 高速トラッキングのためにクライアント側で慣性計測ユニット(IMU)ポーズ伝搬を行い、サーバ側でRGB画像ベースの3Dポーズ推定を行う。 我々のシステムは120FPSまでのフレキシブルフレームレートをサポートし、ローエンドデバイス上での高精度かつリアルタイムなトラッキングを保証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.4836209951879957
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Real-time object pose estimation and tracking is challenging but essential for emerging augmented reality (AR) applications. In general, state-of-the-art methods address this problem using deep neural networks which indeed yield satisfactory results. Nevertheless, the high computational cost of these methods makes them unsuitable for mobile devices where real-world applications usually take place. In addition, head-mounted displays such as AR glasses require at least 90~FPS to avoid motion sickness, which further complicates the problem. We propose a flexible-frame-rate object pose estimation and tracking system for mobile devices. It is a monocular visual-inertial-based system with a client-server architecture. Inertial measurement unit (IMU) pose propagation is performed on the client side for high speed tracking, and RGB image-based 3D pose estimation is performed on the server side to obtain accurate poses, after which the pose is sent to the client side for visual-inertial fusion, where we propose a bias self-correction mechanism to reduce drift. We also propose a pose inspection algorithm to detect tracking failures and incorrect pose estimation. Connected by high-speed networking, our system supports flexible frame rates up to 120 FPS and guarantees high precision and real-time tracking on low-end devices. Both simulations and real world experiments show that our method achieves accurate and robust object tracking.
• Abstract（参考訳）: リアルタイムオブジェクトのポーズ推定とトラッキングは、新しい拡張現実(AR)アプリケーションには不可欠である。 一般に、最先端の手法はディープニューラルネットワークを用いてこの問題に対処する。 しかしながら、これらの手法の計算コストが高いため、現実のアプリケーションが通常行われるモバイルデバイスには適さない。 さらに、ARメガネのようなヘッドマウントディスプレイは、運動障害を避けるために少なくとも90〜FPSを必要とするため、この問題はさらに複雑になる。 本稿では,モバイルデバイス用フレキシブルフレームレートオブジェクトポーズ推定とトラッキングシステムを提案する。 クライアントサーバアーキテクチャを備えた単眼のビジュアル慣性ベースのシステムである。 高速トラッキングのためにクライアント側で慣性計測ユニット(IMU)のポーズ伝搬を行い、RGB画像に基づく3Dポーズ推定をサーバ側で行い、正確なポーズを得る。 また,追跡障害の検出と不正確なポーズ推定を行うポーズ検査アルゴリズムを提案する。 高速ネットワークにより,120fpsまでのフレキシブルフレームレートをサポートし,ローエンドデバイスの高精度かつリアルタイムトラッキングを実現する。 シミュレーションと実世界実験の両方で,本手法が正確かつ堅牢な物体追跡を実現することを示す。

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