Результаты поиска по 'совместная локализация':
Найдено статей: 4
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 1, с. 3-5
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 1, pp. 3-5
    Views (last year): 10.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2018, т. 10, № 3, с. 279-283
    Editor's note
    Computer Research and Modeling, 2018, v. 10, no. 3, pp. 279-283
    Views (last year): 18.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 485-489
    Editor’s note
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 3, pp. 485-489
  4. Осипов А.А., Останин М.А., Климчик А.С.
    Анализ алгоритмов совместной глобальной локализации устройств смешанной реальности на основе регистрации облаков точек
    Компьютерные исследования и моделирование, 2023, т. 15, № 3, с. 657-674

    Современные подходы локализации и построения карты для устройств дополненной (AR) и смешанной (MR) реальности основаны на извлечении локальных признаков с камеры. Наряду с этим современные устройства AR/MR позволяют строить трехмерную сетку окружающего пространства. Однако существующие методы не решают задачу глобальной совместной локализации устройства из-за применения разных дескрипторов для вычисления признаков с изображений. Используя карту пространства из трехмерной сетки, мы можем решить проблему совместной глобальной локализации устройств AR/MR. Этот подход не зависит от типа дескрипторов функций и алгоритмов локализации и картографирования, используемых на борту устройства AR/MR. Сетку можно свести к облаку точек, которое состоит только из вершин сетки. Мы предлагаем подход для совместной локализации устройств AR/MR с использованием облаков точек, которые не зависят от алгоритмов на борту устройства. Мы проанализировали различные алгоритмы регистрации облаков точек и обсудили их ограничения для задачи совместной глобальной локализации устройств AR/MR в помещении.

    Ключевые слова: совместная локализация, дополненная и смешанная реальность, регистрация облаков точек.
    Osipov A.A., Ostanin M.A., Klimchik A.S.
    Analysis of mixed reality cross-device global localization algorithms based on point cloud registration
    Computer Research and Modeling, 2023, v. 15, no. 3, pp. 657-674

    State-of-the-art localization and mapping approaches for augmented (AR) and mixed (MR) reality devices are based on the extraction of local features from the camera. Along with this, modern AR/MR devices allow you to build a three-dimensional mesh of the surrounding space. However, the existing methods do not solve the problem of global device co-localization due to the use of different methods for extracting computer vision features. Using a space map from a 3D mesh, we can solve the problem of collaborative global localization of AR/MR devices. This approach is independent of the type of feature descriptors and localisation and mapping algorithms used onboard the AR/MR device. The mesh can be reduced to a point cloud, which consists of only the vertices of the mesh. We propose an approach for collaborative localization of AR/MR devices using point clouds that are independent of algorithms onboard the device. We have analyzed various point cloud registration algorithms and discussed their limitations for the problem of global co-localization of AR/MR devices indoors.

    Keywords: co-localization, augmented and mixed reality, point cloud registration.

Indexed in Scopus

Full-text version of the journal is also available on the web site of the scientific electronic library eLIBRARY.RU

The journal is included in the Russian Science Citation Index

The journal is included in the RSCI

International Interdisciplinary Conference "Mathematics. Computing. Education"

Copyright © 2009–2024 Institute of Computer Science