Figur 1: Exempel på utdata från vårt system, genererad i realtid med en handhållen Kinect djupkamera och ingen annan sensorinfrastruktur. Normala kartor (färg) och phong-skärmade återgivningar (gråskala) från vårt täta återuppbyggnadssystem visas. Till vänster för jämförelse är ett exempel på levande, ofullständiga och bullriga data från Kinect-sensorn (används som ingång till vårt system). Vi presenterar ett system för noggrann realtidsmappning av komplexa och godtyckliga inomhusscener i varierande ljusförhållanden, med endast en rörlig lågkostnadsdjupkamera och grafikmaskinvara. Vi kopplar ihop alla djupdata från en Kinect-sensor till en global implicit ytmodell av den observerade scenen i realtid. Den nuvarande sensorposen erhålls samtidigt genom att spåra den levande djupramen i förhållande till den globala modellen med hjälp av en grov-till-fine iterative närmaste punkt (ICP) algoritm, som använder alla observerade djupdata tillgängliga. Vi demonstrerar fördelarna med att spåra mot den växande full yta modellen jämfört med ram-till-ram spårning, erhålla spårning och kartläggning resultat i konstant tid inom rumsstora scener med begränsad drift och hög noggrannhet. Vi visar också både kvalitativa och kvantitativa resultat relaterade till olika aspekter av vårt spårnings- och kartläggningssystem. Modellering av naturliga scener, i realtid med endast råvarusensor och GPU hårdvara, lovar ett spännande steg framåt i augmented reality (AR), i synnerhet, gör det möjligt att täta ytor rekonstrueras i realtid, med en nivå av detaljrikedom och robusthet bortom någon lösning som ännu presenteras med hjälp av passiv datorseende.
Newcombe m.fl. REF nyligen visat med sin berömda KinectFusion strategi att tät rekonstruktion är möjligt i realtid med hjälp av en Microsoft Kinect sensor.
KinectFusion: Real-time dense surface mapping and tracking
{'venue': '2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'journal': '2011 10th IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}