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完美体育365:Oculus分享:为挑战性环境优化6DoF控制器追踪

  • 发表时间:2024-07-19
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本文摘要:(映维网2019年12月24日)映维网曾在九月和十一月共享了关于OculusConstellation跟踪系统的涉及细节,其中负责管理AR/VR设备输出跟踪的Facebook工程经理安德鲁·梅利姆(Andrew Melim)撰文讲解了他们是如何用基于Constellation跟踪的控制器来提升交互保真度,以及在最近版本改版中所使用的近期LED给定方案。

(映维网2019年12月24日)映维网曾在九月和十一月共享了关于OculusConstellation跟踪系统的涉及细节,其中负责管理AR/VR设备输出跟踪的Facebook工程经理安德鲁·梅利姆(Andrew Melim)撰文讲解了他们是如何用基于Constellation跟踪的控制器来提升交互保真度,以及在最近版本改版中所使用的近期LED给定方案。日前,安德鲁·梅利姆再度撰文的讲解了他们为更进一步优化和增强Oculus Insight控制器跟踪系统而代价的希望。下面是映维网的明确整理:科技快报伸延读者:了解探寻Oculus Insight如何提升跟踪保真度,保证内向外跟踪系统性能科技快报伸延读者:Oculus揭露Touch控制器跟踪技术:LED 给定科技快报Facebook更进一步讲解关于最近借以优化控制器跟踪性能的版本改版,特别是在是针对具备挑战性的跟踪环境,如包括圣诞树或假日装饰灯具的空间。由于Facebook的跟踪系统是基于检测和几何给定小簇红外光,所以假日季期间将呈现出根本性的挑战,因为它要在包括数百个光点blob的背景下准确跟踪控制器,而系统可能会将其误以为是控制器。

科技快报1. 跟踪挑战科技快报当控制器坐落于圣诞树前时,Insight跟踪系统所感官的画面将如下右图。右侧的黄点是系统检测到的所有潜在控制器LED。如你所闻,无论是来自圣诞树,装饰吊灯,还是其他有可能不存在的灯串,外部光源都会给系统定位控制器的LED带给挑战。

科技快报图中的其他光源对跟踪算法明确提出了一定的挑战:科技快报更好的光点blob不会造成拆分和给定的计算出来时间减少。科技快报若无关于控制器在上一帧中的方位信息,如果控制器介于装饰灯具的离群值范围内,则系统完全不有可能计算出来姿势。

科技快报就算不存在先前的信息,网卓新闻网,即便是单个错误的LED都会导致错误地给定,从而造成跟踪告终。科技快报由于Quest的严苛计算出来支出,计算出来时间的任何减少都有可能导致camera的丢弃帧。科技快报面临上述挑战,在假日装饰灯附近的环境中展开控制器跟踪十分艰难,并且除非用户重开灯具或将其移到其他房间,否则可能会造成错误。

但Facebook期望人们什么时候都需要在家里永Quest和RiftS的体验,所以Facebook专心于优化跟踪系统。科技快报2. 解决方案科技快报Facebook建构了两种主要方法来解决问题这个问题的有所不同方面:科技快报首先,研发了一种可以检测环境中的相同3D灯源,并用于其3D方位来协助拒绝接受这种光点blob的全新算法。同构外部点的过程类似于Insight跟踪背后的系统。

科技快报要为这种相同的离群点创立准确的同构,必须系统计算出来它们的基本几何形状并对其在3D空间中的方位展开三角测量。系统将在游玩过程创建其跟踪的标记列表。这种标记不仅存储离群点的方位,同时存储称作协方差的不确定性值。

这种不确定性可以协助提升系统当标记为相同时的辨别精度。一旦在同一方位多次看见完全相同的标记,系统就不会不予证实并在跟踪过程忽视涉及的光点blob。科技快报在下面的两边图像中,你可以看见新的算法(左侧)辨识出有粉红色标记和绿色标记。其中,粉红色为圣诞树灯具的光点blob,而绿色则为控制器LED的光点blob。

科技快报一旦绘制了相同标记,系统就不会将它们投影到camera视图,从而提供其在每一帧中的像素方位。在所述方位检测到的光点blob(通过特定阈值内的误差度量来测量)会用作给定。展开删改后,系统将取得一个十分有可能是控制器blob的非相同blob索引列表。但是,仅有跟踪相同的标记足以保证可信的跟踪。

在最不具挑战性的环境中,我们期望系统在处置之前再行去除显著不准确的光源。科技快报所以,Facebook通过内部测试分析为何不会再次发生跟踪不给定。Facebook找到一般来说的情况是,由于姿态给定,不给定的控制器blob尺寸不会错误,如假设姿态相似时blob太小。

综上所述,图像中的显式blob尺寸基本可根据以下因素展开预测:科技快报LED与摄像头的距离科技快报入射光到LED的入射角科技快报图像blob到图像中心的距离科技快报图像Blob椭圆在图像空间中的方向科技快报考虑到这种关系,Facebook尝试了有所不同的方法来将上述输出信号建模为输入。Facebook找到由于塑料的反射效应,几何建模非常不精确,而机器学习方法(特别是在是小型神经网络)能带给最低的精确度。


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