摄像头干扰器增强现实中的算法

    为了在增强现实（AR）空间中正确对齐真实世界和虚拟世界中的对象，必须始终跟踪摄像头的精确3D位置和方向，这就是众所周知的配准问题。传统的基于视觉或基于惯性传感器的解决方案大多是为结构良好的环境设计的，然而，这对于室外不受控制的道路导航应用是不可用的。本文提出了一种结合视觉、GPS和三维惯性陀螺仪干扰器技术的混合摄像机姿态跟踪系统。

    融合方法基于我们的PMM（parameterized model matching）算法，该算法从参考GPS绝对道路监控位置的数字地图中导出道路形状模型，并与从真实图像中提取的道路特征进行匹配。惯性数据估计初始可能的运动，并作为稳定输出的相对公差。通过在不同条件和道路类型下的实际道路试验结果，验证了本文提出的算法。描述了一种用于机器人和车辆导航屏蔽器的非常紧凑的三维距离传感器。

    相机镜头中的双孔径掩模用于将小型商用CCD摄像机转换为测距传感器。使用监控摄像头投射激光束的主动系统提供360度范围图，可用于规划机器人或自动车辆的轨迹。获得了高质量的全景强度和三维图像。讨论了精度、采集速度和成本。传统的物业管理要求园区管理与摄像助手共享手术台周围的受限空间。他的主要任务是引导区域内摄像机，使物业经理能够获得楼体部位的良好摄像机图像。我们研究的目的是实现人类助手提供的视频质量，并通过干扰屏蔽器基于知识的机器人系统超越它。