Augmented Reality an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Augmented Reality an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

Edge- (Difference)- Based Approaches


Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

challenges for augmented reality

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

Limitations of current HMDs


Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

Issues of current HMDs

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

what is the problem with the video-see-through model and how can it be solved?

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

how is the outside-in tracking realized?

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

how often is calibration necessary?    

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

what are the methods to calibrate a stereo HMD?

Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

what are the calibration options for

Video see-through displays?


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what are the calibration options for

oprical see-through displays?

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defintion of AR

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Beispielhafte Karteikarten für Augmented Reality an der TU München auf StudySmarter:

Augmented Reality

Edge- (Difference)- Based Approaches


• Edge detection works by finding large differences between neighboring pixels → „edgels“ (first or second derivative of image function) • Edge detectors can be described by masks; convolution is a general scheme to apply masks to every pixel – Masks for simple edge detectors

• Edgels alone are not enough; to determine higher level
image structures (edges), edgels need to be smoothed
and combined → robust edge detection
– Integration (smoothing) vs. differentiation (sharpening)
• Higher level shape descriptors (e.g. lines) can be fitted
to edges

Augmented Reality

challenges for augmented reality

• Mobile user
– Local (inside-out) tracker (here: camera in user‘s hand or on HMD)
– Fast, erratic motions (esp. rotations)
• Unprepared environment:
– No markers
– No 3D scene description (3D model)
– No external (outside-in) observing system
• Even worse:
– Moving (changing) objects
– Changing illumination
– Very large area

Augmented Reality

Limitations of current HMDs


• Resolution • Field of View • Contrast • Weight • Cables

Augmented Reality

Issues of current HMDs

– User safety
– User comfort
– Shared views for collaborative discussions

Augmented Reality

what is the problem with the video-see-through model and how can it be solved?

Perceived viewpoint is always the same as the camera



– Try to move camera as closely as possible to eyes
– Choose camera with approx. same viewing angle as display

Augmented Reality

how is the outside-in tracking realized?

• Idea: use video camera for tracking – but only during calibration
• Using Hand-Eye calibration, the video camera does not need to track
the same object as the tracker
– but transformations must not change!

Augmented Reality

how often is calibration necessary?    

– for every user
– when HMD is moved

Augmented Reality

what are the methods to calibrate a stereo HMD?

calibrate the two displays individually


use Stereo-SPAAM

– Show crosshair in both displays simultaneously
→ crosshair also has a 3D position
– User has to align crosshair with reference point in 3D
→ creates valid correspondences for both displays
– Then use normal matrix estimation to estimate PL and PR
separately
– Drawback: correct alignment in 3D is difficult

Augmented Reality

what are the calibration options for

Video see-through displays?



– Inside-Out tracking using see-through camera: Camera calibration
– Outside-In tracking: Hand-eye calibration

Augmented Reality

what are the calibration options for

oprical see-through displays?

– Single Point Active Alignment Method (SPAAM)
• Collect >15 points by simple user interaction
• Easy to implement
– Display Relative Calibration (DRC)
• Offline-phase requires complicated laboratory setup
• More advanced model
• In reality, does not produce better results
– INDICA
• Detect eye position automatically, using an eye-tracking camera
• No user interaction required → no user-dependent error
• Continuous re-calibration possible

Augmented Reality

defintion of AR

• Real + virtual
• Interactive in real-time
• Registered in 3 Dimensions

Augmented Reality

technology-oriented definition of AR

Provides users with computer information within their real
environment
– Three-dimensional
– Immersive
– Interactive
– In real-time
– Mobile

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