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최근 몇 년 동안 절대 카메라 포즈 추정에서 상당한 개선이 이루어져, 마커 없는 증강 현실(AR)의 확산을 위한 길이 열렸습니다. 그러나 정확한 절대 포즈 추정 기술은 계산량과 저장량이 많아 계산 오프로드가 필요합니다. 따라서 AR 시스템은 서버에 요청할 때 장치의 상대 포즈를 추적하기 위해 비주얼-관성 오도메트리(VIO)에 의존합니다. 그러나 VIO는 드리프트가 발생하여 빈번한 절대 재위치 설정이 필요합니다. 본 논문에서는 절대 포즈 회귀기(APR)와 지역 VIO 추적 시스템을 결합한 모바일 대규모 마커 없는 모바일 AR을 위한 새로운 프레임워크인 MobileARLoc을 소개합니다. 절대 포즈 회귀기(APRs)는 정확도 감소의 대가로 장치 내에서 빠른 포즈 추정을 제공합니다. APR 정확도를 해결하고 VIO 드리프트를 줄이기 위해 MobileARLoc은 VIO 포즈 추정이 APR 예측을 개선하는 피드백 루프를 생성합니다. VIO 시스템은 APR의 신뢰할 수 있는 예측을 식별하여 VIO 드리프트를 보상하는 데 사용됩니다. 우리는 데이터셋 시뮬레이션을 통해 MobileARLoc을 종합적으로 평가합니다. MobileARLoc은 기본 APR과 비교하여 오차를 절반으로 줄이며, 빠른(80ms) 장치 내 추론 속도를 달성합니다.
Liu et al. (Mon,)은 이 문제를 연구하였습니다.