ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО МЕТОДА ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ГЕОПОЗИЦИОННОЙ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ

DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-396-407

Посмотреть или загрузить статью (Rus)

Об авторах

Колесников А.А.

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия,
E-mail: alexeykw@mail.ru

Кикин П.М.

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия,
E-mail: it-technologies@yandex.ru

Середович С.В.

Сибирский государственный университет геосистем и технологий,
ул. Плахотного, д. 10, 630108, Новосибирск, Россия,
E-mail: npcip@yandex.ru

Аннотация

Наибольшим сегментом рынка систем дополненной реальности является сегмент приложений для мобильных устройств. Ключевыми компонентами приложения геопозиционной дополненной реальности являются данные, получаемые с различных датчиков устройства, на котором оно работает, а также методы по обработке этих данных. Минимально необходимым набором данных для реализации систем геопозиционной дополненной реальности являются данные компаса, гироскопа и GPS/ГЛОНАСС.

Однако используемые устройства имеют ряд недостатков, вытекающих из их мобильности и малых габаритов. Таковыми являются: ограниченный заряд портативного источника питания, низкая, в сравнении со стационарными системами, вычислительная мощность, слабая система охлаждения, ограниченный набор встроенных датчиков и сенсоров.

Вследствие этих недостатков точность получаемых данных не всегда удовлетворяет заданным требованиям, а их обработка требует существенных вычислительных ресурсов, что негативно влияет на энергопотребление и общую производительность приложения. Видимые проявления этих недостатков заключаются в низкой стабильности позиционирования трехмерных объектов в виртуальном пространстве, выражающейся в их заметном «дрожании», а также в быстром расходе энергии батареи устройства.

Данная статья детально рассматривает возможные способы решения этих проблем путем использования различных методов анализа и обработки получаемых данных. В качестве основной платформы исследования используется среда разработки 3D приложений Unity. В статье приведен ряд рекомендаций по методам обработки данных с использованием различных алгоритмов сглаживания и уменьшения шумов. Проведен анализ данных, получаемых с датчиков смартфона, с целью определения удельного веса каждого из них по отношению энергопотребления к вносимой погрешности в результаты измерений. Рассмотрены преимущества применения алгоритмов распознавания активности пользователей в целях уменьшения энергопотребления, а также проанализированы возможности использования нейронных сетей в целях детекции и сегментации объектов на изображениях.

Ключ. слова

геопозиционная дополненная реальность, смартфон, гироскоп, акселерометр, компас

Список литературы

  1. Кикин П.М., Колесников А.А., Комиссарова Е.В., Грищенко Д.В. Анализ данных датчиков смартфона при разработке приложения геопозиционной дополненной реальности // Междунар. науч.-практ. конф. «От карты прошлого — к карте будущего», 28–30 ноября 2017, г. Пермь — г. Кудымкар. С. 95–105.
  2. Колесников А.А., Кикин П.М., Комиссарова Е.В. Программирование для ГИС в рамках подготовки студентов, обучающихся по специальности «Информационные системы и технологии» // Актуальные вопросы образования. Ведущая роль университета в технической и кадровой модернизации российской экономики: Сб. материалов Междунар. науч.-методич. конф. В 3-х ч. Ч. 1. Новосибирск: СГУГиТ, 2015. С. 87–90.
  3. Колесников А.А., Кикин П.М., Комиссарова Е.В. Создание виртуальных моделей месности и зданий // Интерэкспо ГЕО-Сибирь-2016. XII Междунар. науч. конгр., 18–22 апреля 2016 г., Новосибирск. Междунар. науч. конф. «Раннее предупреждение и управление в кризисных ситуациях в эпоху больших данных»: Сб. материалов. Т. 2. Новосибирск: СГУГиТ, 2016. С. 37–40.
  4. Яковлев Б.С., Пустов С.И. Классификация и перспективные направления использования технологии дополненной реальности // Изв. ТулГУ. Технические науки. 2013. № 3.
  5. Adler S., Schmitt S., Wolter K., Kyas M. A survey of experimental evaluation in indoor localization research // Proceedings of the IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). Banff, Alberta, Canada, October 2015. P. 1–10.
  6. Bonnet S., Bassompierre C., Godin C. et al. Calibration methods for inertial and magnetic sensors // Sensors and Actuators A: Physical. 2009. V. 156, No 2. P. 302–311.
  7. Chen D., Cho K., Shin K.G. Mobile IMUs Reveal Driver’s Identity From Vehicle Turns. CoRR, abs/1710.04578, arXiv technical report 2017.
  8. Chen X. Human Motion Analysis with Wearable Inertial Sensors. PhD Dissertation, University of Tennessee, Knoxville, 2013.
  9. Colomar D.S., Nilsson J.-O., Handel P. Smoothing for ZUPT-aided INSs // Proceedings of the IEEE International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation (IPIN). Sydney, Australia, November 2012. P. 1–5.
  10. Groves P.D. Principles of GNSS, Inertial, and Multisensor Integrated Navigation Systems, 2nd ed.: Artech House, Boston and London, 2013.
  11. Kok M., Hol J.D., Sch T.B. Using Inertial Sensors for Position and Orientation Estimation. CoRR, abs/1704.06053, arXiv technical report 2017.
  12. Quan M., Piao S. Robust visual-inertial {SLAM:} combination of {EKF} and optimization method. CoRR, abs/1706.03648, arXiv technical report 2017.
  13. Reaserch Report “Global Augmented Reality (AR) Market Forecast by Product (HMD, HUD, Tablet PC, Smartphone) for Gaming, Automotive, Medical, Advertisement, Defense, E-learning & GPS Applications (2011–2016)”, Market and Markets, 2011.
  14. Restuccia F., Ghosh N., Bhattacharjee S. et al. Quality of Information in Mobile Crowdsensing: Survey and Research Challenges. CoRR, abs/1709.03583, arXiv technical report 2017.
  15. Wu Y., Pei L. Gyroscope Calibration via Magnetometer. CoRR, abs/1707.07082, arXiv technical report 2017.
  16. Wu Y., Shi W. On Calibration of Three-axis Magnetometer // IEEE Sensors Journal. 2015. T. 15. P. 6424–6431.
  17. Wu Y., Zou D., Liu P., Yu W. Dynamic Magnetometer Calibration and Alignment to Inertial Sensors by Kalman Filtering // IEEE Trans. on Control System Technology. 2016.

Для цитирования: Колесников А.А., Кикин П.М., Середович С.В. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ СИНЕРГЕТИЧЕСКОГО МЕТОДА ДЛЯ УЛУЧШЕНИЯ ТОЧНОСТИ ГЕОПОЗИЦИОННОЙ ДОПОЛНЕННОЙ РЕАЛЬНОСТИ. Материалы Международной конференции «ИнтерКарто. ИнтерГИС». 2018;24(2):396–407. DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-396-407

For citation: Kolesnikov A.A., Kikin P.M., Seredovich S.V. USING THE SYNERGY METHOD FOR IMPROVEMENT OF THE ACCURACY OF LOCATION BASED AUGMENTED REALITY. Proceedings of the International conference “InterCarto. InterGIS”. 2018;24(2):396–407 DOI: 10.24057/2414-9179-2018-2-24-396-407 (in Russian)