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Outdoor-Augmented-Reality-Systeme verlassen sich oft auf GPS, um große Umgebungen abzudecken. Visuelle Tracking-Ansätze können genauere Standortschätzungen liefern, erfordern jedoch typischerweise ein manuelles Initialisierungsverfahren. Diese Arbeit beschreibt die Kombination beider Techniken, um ein genaues Lokalisierungssystem zu schaffen, das keine zusätzlichen Eingaben für die (Re-)Initialisierung benötigt. Die 2D-GPS-Position zusammen mit der durchschnittlichen Körperhöhe des Nutzers wird als erste Schätzung für das visuelle Tracking verwendet. Die große Diskrepanz zwischen der verfügbaren GPS-Genauigkeit und der erforderlichen Genauigkeit für die Initialisierung wird durch ein Suchverfahren überwunden, das versucht, die Suchzeit zu minimieren, indem die Wahrscheinlichkeit erhöht wird, die korrekte Schätzung frühzeitig zu finden. Die Re-Initialisierung des visuellen Tracking-Systems nach katastrophalen Ausfällen wird weiter verbessert, indem der GPS-Fehler mit einem Gaussian-Prozess modelliert wird, um eine bessere Schätzung des aktuellen Standorts zu liefern, wodurch die Suchzeit verringert wird.
Reitmayr et al. (Thu,) haben diese Frage untersucht.