3D kamera takibi için eylemsizlik sensörü verilerinin genişletilmiş kalman filtresinde birleştirilmesi

İsim 3D kamera takibi için eylemsizlik sensörü verilerinin genişletilmiş kalman filtresinde birleştirilmesi
Yazar Erdem, Tanju, Ercan, Ali Özer
Basım Tarihi: 2015-02
Basım Yeri - IEEE
Konu Ataletsel sensör füzyonu, Genişletilmiş Kalman filtresi, 3D kamera takibi, atalet ölçüm birimi, İvmeölçer, Jiroskop
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane: Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 1057-7149
Kayıt Numarası e9c60303-0810-44a0-877d-6146c663f85c
Lokasyon Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri
Tarih 2015-02
Notlar Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin Genişletilmiş bir Kalman filtresi (EKF) çerçevesinde 3 boyutlu ego-hareket tahmin etmek için kamera ölçümlerinin kullanıldığı bir kurulumda, atalet sensörlerinin (yani ivmeölçerler ve jiroskoplar) kamera hızlı harekete geçtiğinde özellikle yararlı olduğu iyi bilinmektedir. Atalet sensör verileri, düzeltme aşamasında (ölçüm girişleri olarak) veya tahmin aşamasında (kontrol girişleri olarak) EKF'de kamera ölçümleriyle birleştirilebilir. EKF'de literatürde genel olarak tek tip atalet sensörü kullanılmaktadır veya her ikisi birden kullanıldığında ikisi de aynı aşamada birleştirilir. Bu yazıda, farklı hareket hızlarında toplanan aynı veri setini kullanarak kontrol veya ölçüm girdileri olarak kaynaştırılan ivmeölçer ve jiroskop verilerinin olası her kombinasyonunun kapsamlı bir performans karşılaştırmasını sunuyoruz. Özellikle, literatürde yaygın olarak bulunan kamera yeniden projeksiyon hatalarına ek olarak, 3 boyutlu poz hatalarına dayalı farklı yaklaşımların performanslarını karşılaştırıyoruz; bu, farklı yaklaşımların güçlü ve zayıf yönleri hakkında daha fazla bilgi sağlıyor. Hem simüle edilmiş hem de gerçek verileri kullanarak, ölçüm aşamasında her iki sensörü birleştirmenin her zaman daha iyi olduğunu ve özellikle ivmeölçerin 3D konum izleme doğruluğunda daha fazla yardımcı olduğunu, jiroskopun ise 3D yönelim izleme doğruluğunda daha fazla yardımcı olduğunu gösteriyoruz. Ayrıca, genel olarak hem kamera hem de atalet ölçüm birimi ölçümlerini içeren izleme algoritmalarının tasarımı ve doğrulanması için yararlı olan simüle edilmiş bir veri oluşturma yöntemi de öneriyoruz.
DOI 10.1109/TIP.2014.2380176
Cilt 24
Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru Özyeğin Üniversitesi

3D kamera takibi için eylemsizlik sensörü verilerinin genişletilmiş kalman filtresinde birleştirilmesi

Yazar Erdem, Tanju, Ercan, Ali Özer
Basım Tarihi 2015-02
Basım Yeri - IEEE
Konu Ataletsel sensör füzyonu, Genişletilmiş Kalman filtresi, 3D kamera takibi, atalet ölçüm birimi, İvmeölçer, Jiroskop
Tür Süreli Yayın
Dil İngilizce
Dijital Evet
Yazma Hayır
Kütüphane Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası 1057-7149
Kayıt Numarası e9c60303-0810-44a0-877d-6146c663f85c
Lokasyon Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Bilimleri
Tarih 2015-02
Notlar Telif hakkı kısıtlamaları nedeniyle bu makalenin tam metnine erişim yalnızca abonelik yoluyla mümkündür.
Örnek Metin Genişletilmiş bir Kalman filtresi (EKF) çerçevesinde 3 boyutlu ego-hareket tahmin etmek için kamera ölçümlerinin kullanıldığı bir kurulumda, atalet sensörlerinin (yani ivmeölçerler ve jiroskoplar) kamera hızlı harekete geçtiğinde özellikle yararlı olduğu iyi bilinmektedir. Atalet sensör verileri, düzeltme aşamasında (ölçüm girişleri olarak) veya tahmin aşamasında (kontrol girişleri olarak) EKF'de kamera ölçümleriyle birleştirilebilir. EKF'de literatürde genel olarak tek tip atalet sensörü kullanılmaktadır veya her ikisi birden kullanıldığında ikisi de aynı aşamada birleştirilir. Bu yazıda, farklı hareket hızlarında toplanan aynı veri setini kullanarak kontrol veya ölçüm girdileri olarak kaynaştırılan ivmeölçer ve jiroskop verilerinin olası her kombinasyonunun kapsamlı bir performans karşılaştırmasını sunuyoruz. Özellikle, literatürde yaygın olarak bulunan kamera yeniden projeksiyon hatalarına ek olarak, 3 boyutlu poz hatalarına dayalı farklı yaklaşımların performanslarını karşılaştırıyoruz; bu, farklı yaklaşımların güçlü ve zayıf yönleri hakkında daha fazla bilgi sağlıyor. Hem simüle edilmiş hem de gerçek verileri kullanarak, ölçüm aşamasında her iki sensörü birleştirmenin her zaman daha iyi olduğunu ve özellikle ivmeölçerin 3D konum izleme doğruluğunda daha fazla yardımcı olduğunu, jiroskopun ise 3D yönelim izleme doğruluğunda daha fazla yardımcı olduğunu gösteriyoruz. Ayrıca, genel olarak hem kamera hem de atalet ölçüm birimi ölçümlerini içeren izleme algoritmalarının tasarımı ve doğrulanması için yararlı olan simüle edilmiş bir veri oluşturma yöntemi de öneriyoruz.
DOI 10.1109/TIP.2014.2380176
Cilt 24
Özyeğin Üniversitesi - Tarihî eser, arşiv ve süreli yayın arama motoru
Özyeğin Üniversitesi yönlendiriliyorsunuz...

Lütfen bekleyiniz.