Augmented Reality without Borders: Achieving Precise Localization Without Maps

要約

視覚的位置特定は、コンピュータ ビジョンおよび拡張現実 (AR) アプリケーションにとって非常に重要であり、物理環境と正確に対話するには、カメラまたはデバイスの位置と方向を決定することが不可欠です。
従来の方法は、Structure from Motion (SfM) または Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) を使用して構築された詳細な 3D マップに依存していますが、これは計算コストが高く、動的または大規模な環境では非現実的です。
AR アプリケーション向けの新しい位置特定フレームワークである MARLoc を紹介します。これは、画像シーケンス内の既知の相対変換を使用してシーケンス内三角測量を実行し、姿勢推定と改良のための 3D-2D 対応を生成します。
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かつ効率的な位置特定を提供します。
ベンチマーク データセットと実際の実験による評価により、MARLoc の最先端のパフォーマンスと堅牢性が実証されています。
MARLoc を AR デバイスに統合することで、現実世界の屋外シナリオで正確な位置特定を実現するその機能を強調し、AR アプリケーションにおける視覚的位置特定を強化する実際の有効性と可能性を示します。

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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