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Real-Time Individual Tracking of Multiple Moving Objects for Projection based Augmented Visualization

다중 동적객체의 실시간 독립추적을 통한 프로젝션 증강가시화

  • Lee, June-Hyung (Dept. of Computer Software, Korea University of Science & Technology) ;
  • Kim, Ki-Hong (Virtual Reality Section, Electronics & Telecommunications Research Institute)
  • 이준형 (과학기술연합대학원대학교(UST) 컴퓨터 소프트웨어학과) ;
  • 김기홍 (한국전자통신연구원(ETRI) 가상현실연구실)
  • Received : 2014.09.20
  • Accepted : 2014.11.20
  • Published : 2014.11.28

Abstract

AR contents, if markers to be tracked move fast, show flickering while updating images captured from cameras. Conventional methods employing image based markers and SLAM algorithms for tracking objects have the problem that they do not allow more than 2 objects to be tracked simultaneously and interacted with each other in the same camera scene. In this paper, an improved SLAM type algorithm for tracking dynamic objects is proposed and investigated to solve the problem described above. To this end, method using 2 virtual cameras for one physical camera is adopted, which makes the tracked 2 objects interacted with each other. This becomes possible because 2 objects are perceived separately by single physical camera. Mobile robots used as dynamic objects are synchronized with virtual robots in the well-designed contents, proving usefulness of applying the result of individual tracking for multiple moving objects to augmented visualization of objects.

기존 증강현실 콘텐츠 경우 고정된 마커를 빠르게 이동시키면 가시화에 끊김 현상이 발생하게 된다. 따라서 동적 마커를 사용할 경우에도 콘텐츠가 끊어짐 없이 사용자에게 제공되는 방법이 요구된다. 카메라에 입력된 한 장의 이미지 내에 두 개 이상의 마커가 존재할 경우 기존의 이미지 기반 마커와 SLAM(Simultaneous Localization & Mapping) 방식을 통해서는 각각의 마커를 동시에 추적할 수 없다. 본 논문은 각 마커 위에 정합된 객체들 간의 상호작용은 불가능하다는 점을 극복함은 물론, 빠르게 움직이는 마커를 실시간으로 추적하여 그 위에 원하는 객체를 정확하게 증강 가시화하는 방법론을 제안한다. 이를 위해, 주행형 로봇과 시범 콘텐츠의 가상로봇을 동기화하여, 주행형 로봇 상에 콘텐츠가 가시화되도록 하였다. 그리고 카메라 한 대로 다중 동적객체를 추적하여 서로 상호작용하는 기술을 제안하였다. 결과적으로 가상로봇과 실제로봇을 연동하여 상호작용하도록 함으로써 실시간 동적객체 추적 및 가시화 기술의 유용성을 검증하였다.

Keywords

References

  1. Andrew. J. Davidson, MonoSLAM Real-Time Single Camera SLAM, PAMI, 2007.
  2. Andrew. J. Davidson, Real-Time Simultaneous Localisation and Mapping with a Single Camera, ICCV, 2003.
  3. E. Eade & T. Drummond, Monocular SLAM as a Graph of Coalesced Observations, ICCV, 2007
  4. E. Eade & T. Drummond, Scalable Monocular Slam, CVPR, 2006
  5. Georg Klein, Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces, ISMAR, 2007.
  6. Georg Klein, Parallel Tracking and Mapping on a Camera Phone, ISMAR, 2009.
  7. D.J. Johnston, Real-time positioning for augmented reality on a custom parallel machine, IVC, 2005.
  8. Alberto Malti'n, 3D real-time positioning for autonomous navigation using a nine-point landmark, PR, 2012
  9. M. Montemerlo, FastSLAM2.0: An improved particle filtering algorithm for simultaneous localization and mapping that provably converges., IJCAI, 2003.
  10. Randall C. Smith, On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainty, IJRR, 1986.