增強現(xiàn)實中基于視覺和慣性傳感器的混合跟蹤研究.pdf

1、增強現(xiàn)實(Augmented Reality)是在虛擬現(xiàn)實(Virtual Reality)基礎(chǔ)上產(chǎn)生的一門新的計算機應(yīng)用與人機交互技術(shù),通過跟蹤用戶在現(xiàn)實場景中所處的位置,將計算機生成的圖形圖像以及聲音等虛擬信息疊加在用戶感知的真實世界之中,利用輔助的虛擬信息增強用戶對真實場景的感知能力。其中跟蹤配準技術(shù)在增強現(xiàn)實系統(tǒng)中起著至關(guān)重要的作用,它通過獲取用戶相對于真實場景的姿態(tài)角和位置信息,從而將虛擬信息和真實場景進行虛實配準。在基于標志

2、物的視覺跟蹤系統(tǒng)中,本文對真實場景中標志物的選取和識別、攝像機標定、以及虛實物體配準等相關(guān)問題進行了論述和實現(xiàn)。通過實驗分析表明:當攝像機移動過快或者標志物被遮擋時,基于視覺的跟蹤技術(shù)存在跟蹤失效的問題。針對以上問題,本文采用一種基于視覺和慣性傳感器數(shù)據(jù)融合的方法,解決當視覺傳感器失去效用時無法獲取其相對于真實場景中標志物的姿態(tài)角和位置信息問題。該方法在完成視覺和慣性傳感器之間固定6D姿態(tài)標定之后,分別建立姿態(tài)角和位置的時間動態(tài)模型,應(yīng)

3、用非線性卡爾曼濾波器(EKF)和離散卡爾曼濾波器(DKF),在攝像機短時失去效用時分別對視覺傳感器相對于標志物的姿態(tài)角和位置進行預測和修正,以便實現(xiàn)實時虛實配準。通過一系列6D信息數(shù)據(jù)和實驗效果圖對比看出,該方法不僅改善了基于視覺跟蹤的魯棒性與快速性,同時提高了基于慣性跟蹤的精度。最后,在基于AR的設(shè)備維護系統(tǒng)中分別引入單純視覺跟蹤和基于視覺和慣性的混合跟蹤技術(shù),通過二者實驗效果圖和實驗數(shù)據(jù)的對比可以看出,基于視覺和慣性的混合跟蹤技術(shù)在