要約
SLAM は、ロボット工学や AR/VR に幅広く応用できる基礎的な技術です。
SLAM シミュレーションは新しいコンセプトを評価しますが、VR HMD などのリソースに制約のあるデバイスでのテストは、高い計算コストと制限されたセンサー データ アクセスという課題に直面します。
この研究では、メッシュ ジオメトリ投影を機能として使用するスパース フレームワークを提案します。これにより、効率が向上し、センサー データへの直接アクセスが回避され、VR や数値評価を通じて実証するように SLAM 研究が前進します。
要約(オリジナル)
SLAM is a foundational technique with broad applications in robotics and AR/VR. SLAM simulations evaluate new concepts, but testing on resource-constrained devices, such as VR HMDs, faces challenges: high computational cost and restricted sensor data access. This work proposes a sparse framework using mesh geometry projections as features, which improves efficiency and circumvents direct sensor data access, advancing SLAM research as we demonstrate in VR and through numerical evaluation.
arxiv情報
著者 | Carlos Augusto Pinheiro de Sousa,Heiko Hamann,Oliver Deussen |
発行日 | 2025-01-17 17:07:31+00:00 |
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