32
правки
Изменения
Нет описания правки
=== Оптические методы ===
Оптические методы представляют собой совокупность алгоритмов [https://ru.wikipedia.org/wiki/Компьютерное_зрение компьютерного зрения] и отслеживающих устройств, в роли которых выступают камеры видимого или инфракрасного диапазона, стерео-камеры и камеры глубины. Оптический трекинг основан на том же принципе, что и стереоскопического зрения человека. Когда человек смотрит на объект с помощью бинокулярного зрения, он в состоянии определить приблизительно на каком расстоянии объект находится. Не достаточно просто установить пару камер для имитации стереоскопического зрения человека. Камеры должны определить расстояние до объекта и его положения в пространстве, так что необходимо откалибровать.[https://ru.wikipedia.org/wiki/Оптическая_система Оптические системы] надежны и относительно не дорого дешевы, но это их трудно калибровать. Кроме того, система требует прямой линии света без закупорки, в противном случае мы получаем неправильные данные.
В зависимости от наличия специальных оптических маркеров выделяют отдельно:
*Без маркерный трекинг как правило строится на сложных алгоритмах с использованием двух и более камер, либо стерео камер с сенсорами глубины. Используется наибольшим образом в автомобилях с автопилотам и иными системами помощи водителю.
*Трекинг с использованием маркеров предполагает заранее заданную модель объекта, которую можно отслеживать даже с одной камерой. Маркерами обычно служат источники инфракрасного излучения (как активные, так и пассивные), а также видимые маркеры наподобие ]https://ru.wikipedia.org/wiki/QR-код QR]-кодов. Такой вид трекинга возможен только в пределах прямой видимости маркера.
=== Задача Perspective-n-Point (PnP) ===
[[File:Pnp.gif|400px|right]]
При оптическом отслеживании для определения положения объекта в пространстве решается так называемая задача PnP (Perspective-n-Point),когда по перспективной проекции объекта на плоскость сенсора камеры необходимо определить положение объекта в 3D-пространстве.
Для заданной 3D-модели объекта и 2D-проекции объекта на плоскость камеры решается система уравнений. В результате чего получается множество возможных решений. Количество решений зависит от числа точек в 3D-модели объекта.\ Однозначное решение для определения 6-DoF положения объекта можно получить как минимум при 4 точках. Для треугольника получается от 2 до 4 возможных решений, то есть положение не может быть определено однозначно[[File:triangles.gif|400px|right]]
Решение предлагается достаточно большим количеством алгоритмов, реализованных в виде библиотек:
#[http://sv-journal.org/2015-4/09/index.php?lang=ru POS] (Pose from Orthography and Scaling), аппроксимирующий перспективную проекцию с помощью масштабированной ортогональной проекции и находящий матрицу поворота и вектор сдвига объекта путём решения линейной системы
#[https://github.com/opencv/opencv/wiki/Posit POSIT] (POS with ITerations), который использует в цикле аппроксимацию нахождения положения POS для нахождения более хорошей масштабированной ортогональной проекции особых точек, а затем применяет POS к этим точкам, а не к исходным. POSIT сходится к точному решению за несколько итераций.
#
