We present a system for accurate re

We present a system for accurate real-time mapping of complex and
arbitrary indoor scenes in variable lighting conditions, using only a
moving low-cost depth camera and commodity graphics hardware.
We fuse all of the depth data streamed from a Kinect sensor into
a single global implicit surface model of the observed scene in
real-time. The current sensor pose is simultaneously obtained by
tracking the live depth frame relative to the global model using a
coarse-to-fine iterative closest point (ICP) algorithm, which uses
all of the observed depth data available. We demonstrate the advantages
of tracking against the growing full surface model compared
with frame-to-frame tracking, obtaining tracking and mapping results
in constant time within room sized scenes with limited drift
and high accuracy. We also show both qualitative and quantitative
results relating to various aspects of our tracking and mapping system.
Modelling of natural scenes, in real-time with only commodity
sensor and GPU hardware, promises an exciting step forward
in augmented reality (AR), in particular, it allows dense surfaces to
be reconstructed in real-time, with a level of detail and robustness
beyond any solution yet presented using passive computer vision.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอระบบสำหรับการแม็ปที่จริงถูกต้องของจำนวนเชิงซ้อน และฉากภายในกำหนดในไฟ ใช้เฉพาะเป็นการย้ายต้นทุนต่ำลึกกล้องและสินค้าฮาร์ดแวร์กราฟิกเราฟิวส์ข้อมูลความลึกที่ส่งกระแสข้อมูลจากเซนเซอร์ Kinect เข้าทั้งหมดเดียวโลกนัยผิวแบบของฉากที่พบในแบบเรียลไทม์ ก่อให้เกิดการเซ็นเซอร์ปัจจุบันจะได้รับโดยพร้อมกันกรอบสดลึกสัมพันธ์กับแบบจำลองส่วนกลางใช้ในการติดตามการซ้ำปรับหยาบใกล้จุด (ICP) อัลกอริทึม ซึ่งใช้มีความลึกที่พบข้อมูลทั้งหมด เราแสดงให้เห็นถึงข้อดีติดตามกับแบบเต็มผิวเติบโตเปรียบเทียบมีการติดตามเฟรมต่อเฟรม การได้รับการติดตาม และผลลัพธ์ของการแม็ปในเวลาที่คงภายในห้องขนาดฉากกับดริฟท์จำกัดและความแม่นยำสูง เรายังแสดงทั้งเชิงคุณภาพ และเชิงปริมาณผลลัพธ์เกี่ยวข้องกับแง่มุมต่าง ๆ ของการติดตามของเรา และการแม็ประบบแบบจำลองของฉากธรรมชาติ ในเวลาจริงกับสินค้าเท่านั้นเซ็นเซอร์ และฮาร์ดแวร์ GPU สัญญาที่น่าตื่นเต้นก้าวไปข้างหน้าในความเป็นจริง (AR), โดยเฉพาะ จะช่วยให้พื้นผิวที่หนาแน่นไปจะพลาดในเวลาจริง ด้วยระดับของรายละเอียดและเสถียรภาพนอกเหนือจากการแก้ปัญหาใด ๆ ยังมีการนำเสนอโดยใช้วิสัยทัศน์คอมพิวเตอร์แฝง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอระบบสำหรับการทำแผนที่ในเวลาจริงที่ถูกต้องของความซับซ้อนและฉากในร่มโดยพลการในสภาพแสงตัวแปรโดยใช้เพียงการย้ายต้นทุนต่ำกล้องความลึกและสินค้าฮาร์ดแวร์กราฟิก. เราหลอมรวมข้อมูลทั้งหมดของความลึกสตรีมจากเซ็นเซอร์ Kinect เข้าเดียวรูปแบบพื้นผิวนัยทั่วโลกของฉากที่สังเกตได้ในเวลาจริง เซ็นเซอร์ปัจจุบันก่อให้เกิดจะได้รับพร้อม ๆ กันโดยการติดตามญาติกรอบความลึกอยู่กับรูปแบบการใช้ทั่วโลกหยาบต่อการปรับจุดที่ใกล้ที่สุดซ้ำ(ICP) อัลกอริทึมที่ใช้ทั้งหมดของข้อมูลเชิงลึกที่มีอยู่สังเกต เราแสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบในการติดตามกับรูปแบบพื้นผิวเต็มรูปแบบการเจริญเติบโตเมื่อเทียบกับการติดตามเฟรมต่อเฟรมที่ได้รับการติดตามและผลการทำแผนที่ในเวลาคงที่อยู่ในฉากขนาดห้องที่มีดริฟท์จำกัดและมีความแม่นยำสูง นอกจากนี้เรายังแสดงให้เห็นทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณผลที่เกี่ยวข้องกับแง่มุมต่าง ๆ ของการติดตามและระบบแผนที่ของเรา. การสร้างแบบจำลองฉากธรรมชาติในเวลาจริงกับสินค้าโภคภัณฑ์เพียงเซ็นเซอร์และฮาร์ดแวร์ GPU สัญญาว่าเป็นขั้นตอนที่น่าตื่นเต้นไปข้างหน้าในความเป็นจริงเติม(AR) โดยเฉพาะอย่างยิ่ง จะช่วยให้พื้นผิวที่มีความหนาแน่นสูงที่จะถูกสร้างขึ้นในเวลาจริงกับระดับของรายละเอียดและความทนทานเกินกว่าการแก้ปัญหาใดๆ ที่นำเสนอโดยใช้คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เรื่อย ๆ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอระบบแผนที่แบบเรียลไทม์ที่ถูกต้องของความซับซ้อนและ
ฉากในร่มหนึ่งในตัวแปรสภาพแสง ใช้เพียง
ย้ายกล้องความลึกต้นทุนต่ำและกราฟิกสินค้าฮาร์ดแวร์
เราฟิวส์ทั้งหมดของข้อมูลความลึกสตรีมจากเซ็นเซอร์ Kinect เข้าไป
เดียวทั่วโลกโดยปริยาย พื้นผิวแบบสังเกตฉากใน
แบบเรียลไทม์ ท่าเซ็นเซอร์ปัจจุบันพร้อมกันได้โดย
ติดตามอยู่ลึก กรอบที่สัมพันธ์กับรูปแบบทั่วโลกโดยใช้
หยาบปรับซ้ำจุดใกล้ ( ICP ) อัลกอริทึมซึ่งใช้
ทั้งหมดของสังเกตความลึกของข้อมูล . เราแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการติดตามกับการเติบโตเต็ม

ผิวแบบเปรียบเทียบกับกรอบการติดตามกรอบ , การได้รับผลติดตามและการทำแผนที่
ในช่วงเวลาคงที่ภายในห้องขนาดฉากกับดริฟท์
จำกัดและมีความถูกต้อง นอกจากนี้เรายังแสดงผลลัพธ์ทั้งเชิงปริมาณและเชิงคุณภาพ
เกี่ยวข้องกับด้านต่างๆของระบบติดตามและแผนที่ของเรา .
การจำลองฉากธรรมชาติในเวลาจริงกับเฉพาะสินค้า
เซ็นเซอร์และ GPU ฮาร์ดแวร์สัญญาน่าตื่นเต้นก้าวไปข้างหน้า
ในความเป็นจริง Augmented ( AR ) โดยเฉพาะ จะช่วยให้ผิวหนา

ถูกสร้างขึ้นในแบบเรียลไทม์ กับระดับของรายละเอียดและความทนทาน
นอกเหนือจากการแก้ปัญหายังนำเสนอการใช้คอมพิวเตอร์วิสัยทัศน์เรื่อยๆ .