Benutzerverfolgung für Augmented Reality in Dynamischen Sensornetzwerken
Zusammenfassung der Projektergebnisse
In DySenNetz II wurden wesentliche Fortschritte hinsichtlich der Modellierung und Fortpflanzung von geometrischen Messfehlern in Sensornetzen für AR-basierte Trackingaufgaben erzielt. Fehler wurden systematisch anhand von 6x6 Kovarianzmatrizen behandelt anstatt vorschnell zu einem 1-dimensionalen isotropen Fehlermaß komprimiert zu werden. Dadurch wurden dedizierte Untersuchungen über die zu erreichende Trackinggenauigkeit in komplexen, dynamischen Anwendungen von Augmented Reality möglich. In Kombination mit dem vorangegangenen Projekt DySenNetz I wurde der formale Grundstein zum Konzept „Ubiquitous Tracking“ gelegt und in einer ersten prototypischen Version demonstriert. Die Ergebnisse wurden sowohl in der führenden internationalen Konferenz für Augmented Reality (ISMAR) als auch in der Medizin (MICCAI) präsentiert und mit großem Interesse wahrgenommen. Aufbauend auf den Erfolgen wurden Folgeprojekte auf bayerischer, deutscher und internationaler Ebene bewilligt – mit großem Interesse von industrieller Seite. Da es sich bei den erstellten grundlegenden Konzepten um Ansätze zur Erstellung von Middleware handelt, liegt Anwendungspotenzial in vielen Bereichen vor. Insbesondere wächst das Interesse von industrieller Seite, ubiquitäres, dynamisch adaptives Tracking für industrielle Anwendungen von Augmented Reality verfügbar zu machen. Dabei liegt besonderer Fokus auf der Untersuchung von Genauigkeitsaspekten. Potenzielle Anwendungenszenarien liegen sowohl im automotiven als auch im logistischen Bereich und in der Flugzeugindustrie. Auch der öffentliche Sektor (z.B.: Navigationsunterstützung in Museen oder anderen öffentlichen Gebäuden) kann von der in DySenNetz entwickelten Technologie profitieren. In zukünftigen Arbeitsthemen werden wir noch engere Verbindungen zwischen hochgenauen, drei-dimensionalen Trackinganforderungen in Augmented Reality und der großen Flexibilität in lokations-basierten Anwendungen untersuchen. Auf diese Weise können hochgenaue optische Trackingalgorithmen von ungefähren Positionsangaben ubiquitärer Sensoren während der Initialisierungsphase profitieren.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
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Predicting and Estimating the Accuracy of n-ocular Optical Tracking Systems. 5th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR’06), Santa Barbara, CA. USA, Oct. 2006
M. Bauer, M. Schlegel, D. Pustka, N. Navab, G. Klinker
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Spatial Relationship Patterns: Elements of Reusable Tracking and Calibration Systems. 5th IEEE and ACM International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR’06), Santa Barbara, CA. USA, Oct. 2006
D. Pustka, M. Huber, M. Bauer, G. Klinker
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Online Estimation of the Target Registration Error for n-ocular Optical Tracking Systems. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI’07), Brisbane, Australia, Oct. 2007
T. Sielhorst, M. Bauer, O. Wenisch, G. Klinker, N. Navab
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Tracking Errors in Augmented Reality. Dissertation. Technische Universität München, September 2007
M. Bauer
