Augmented Reality without Borders: Achieving Precise Localization Without Maps

要約

視覚的なローカライゼーションは、コンピュータビジョンや拡張現実（AR）アプリケーションにとって非常に重要であり、カメラやデバイスの位置や向きを決定することは、物理的な環境と正確に相互作用するために不可欠である。従来の方法は、Structure from Motion (SfM)やSimultaneous Localization and Mapping (SLAM)を用いて構築された詳細な3Dマップに依存しており、計算コストが高く、動的な環境や大規模な環境では実用的ではありません。MARLOCは、画像シーケンス内の既知の相対変換を利用してシーケンス内三角測量（Intra-sequence triangulation）を行い、ポーズ推定と精密化のための3D-2D対応関係を生成する、ARアプリケーションのための新しいローカリゼーションフレームワークです。MARLOCは、事前に構築されたSfMマップの必要性を排除し、動的な屋外環境に適した正確で効率的なローカリゼーションを提供します。ベンチマークデータセットと実世界の実験による評価は、MARLOCの最先端の性能と堅牢性を実証しています。MARLOCをARデバイスに組み込むことで、実世界の屋外シナリオで正確なローカライゼーションを達成する能力を強調し、その実用的な有効性とARアプリケーションにおける視覚的ローカライゼーションを強化する可能性を示します。

要約(オリジナル)

Visual localization is crucial for Computer Vision and Augmented Reality (AR) applications, where determining the camera or device’s position and orientation is essential to accurately interact with the physical environment. Traditional methods rely on detailed 3D maps constructed using Structure from Motion (SfM) or Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), which is computationally expensive and impractical for dynamic or large-scale environments. We introduce MARLOC, a novel localization framework for AR applications that uses known relative transformations within image sequences to perform intra-sequence triangulation, generating 3D-2D correspondences for pose estimation and refinement. MARLOC eliminates the need for pre-built SfM maps, providing accurate and efficient localization suitable for dynamic outdoor environments. Evaluation with benchmark datasets and real-world experiments demonstrates MARLOC’s state-of-the-art performance and robustness. By integrating MARLOC into an AR device, we highlight its capability to achieve precise localization in real-world outdoor scenarios, showcasing its practical effectiveness and potential to enhance visual localization in AR applications.

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