vide localisation information, achi

vide localisation information, achieving localisation using
only the image data acquired from the robot’s own cam-
era in natural scenes is very appealing: the robot is making
use of the same data type as its human wearer and poten-
tial remote collaborator, and is able directly to make use of
measurements of the objects of interest themselves. Visual
annotation for augmented reality becomes natural and accu-
rate, and restrictions on user movement are removed.
Ego-motion estimation for an agile single camera mov-
ing through general, unknown scenes is a very challenging
problem when real-time performance is required — most
successful structure from motion work has been achieved
under under the off-line processing conditions. This task of
estimating camera motion from measurements of a contin-
uously expanding set of self-mapped visual features is one
of a class of problems known as Simultaneous Localisation
and Mapping (SLAM) in the robotics community.
Large scale real-time visual mapping of whole rooms,
buildings or even outdoor scenes is currently unfeasible: as
we shall see, the computational complexity of SLAM grows
with map size and this means that the hard real-time con-
straints imposed by the requirement for continuous local-
isation will be violated at some map size. We are there-
fore currently focused on real-time small-scale workspace
localisation. A workspace may be the volume of several
cubic metres in which a wearer must carry out a task.
Localisation within a workspace entails solving a series
of problems imposed by proximity. When objects are close,
perspective changes and objects’ mutual occlusions become
pronounced and frequent even under moderately small mo-
tions of the camera. Furthermore, objects can change po-
sition and orientation or even disappear, perhaps moved

Kết quả (Việt) 1:

vide localisation thông tin, đạt được bằng cách sử dụng localisationchỉ có dữ liệu hình ảnh mua lại từ cam của robot-kỷ nguyên trong cảnh tự nhiên là rất hấp dẫn: robot đang thực hiệnsử dụng các loại dữ liệu tương tự như của nó con người mặc và poten-chướng cộng tác viên từ xa, và có thể trực tiếp làm cho việc sử dụngCác số đo của các đối tượng quan tâm đến mình. Thị giácchú thích cho tăng cường thực tế trở nên tự nhiên và accu-tỷ lệ, và hạn chế về phong trào người sử dụng được loại bỏ. Chuyển động tự ngã dự toán cho một máy ảnh duy nhất nhanh nhẹn mov-ing thông qua cảnh chung, không biết là rất khó khănvấn đề khi thời gian thực hiệu suất là cần thiết-hầu hếtCác cấu trúc thành công từ chuyển động công việc đã đạt đượctheo theo các off-line chế biến điều kiện. Nhiệm vụ nàyước tính máy ảnh chuyển động từ các phép đo của một continuously mở rộng bộ tính năng trực quan được ánh xạ tự là mộtmột loại của các vấn đề được gọi là đồng thời Localisationvà lập bản đồ (SLAM) trong cộng đồng robot. Quy mô lớn thời gian thực hình ảnh lập bản đồ toàn bộ phòng,tòa nhà hoặc thậm chí hồ cảnh là hiện nay không khả thi: nhưchúng ta sẽ thấy, sự phức tạp tính toán của SLAM phát triểnvới bản đồ kích thước và điều này có nghĩa rằng con cứng thời gian thực-straints áp đặt bởi các yêu cầu liên tục local-Pháp sẽ được vi phạm một số kích thước bản đồ. Chúng tôi đang có-Fore hiện đang tập trung vào việc quy mô nhỏ thời gian thựcLocalisation. Việc có thể là khối lượng của một sốmét khối trong đó một người mặc phải thực hiện một nhiệm vụ. Localisation trong việc đòi hỏi phải giải quyết một loạt cácvấn đề áp đặt bởi khoảng cách. Khi các đối tượng được chặt chẽ,thay đổi quan điểm và các đối tượng lẫn nhau occlusions trở thànhphát âm và thường xuyên ngay cả dưới đó vừa phải nhỏ mo-tions của máy ảnh. Hơn nữa, các đối tượng có thể thay đổi po-sition và định hướng hoặc thậm chí biến mất, có lẽ di chuyển

Kết quả (Việt) 2:

thông tin nội địa vide, đạt được nội địa hóa bằng cách sử dụng
chỉ các dữ liệu hình ảnh thu được từ Căm riêng của robot
thời đại trong những cảnh thiên nhiên rất hấp dẫn: các robot được làm cho
việc sử dụng các kiểu dữ liệu giống như người mặc con người của mình và poten-
cộng tác viên từ xa tiềm, và có thể trực tiếp sử dụng các
phép đo của các đối tượng của mình quan tâm. Hình ảnh
chú thích cho thực tế tăng cường trở nên tự nhiên và accu-
tỷ lệ, và những hạn chế về di chuyển người sử dụng được loại bỏ.
ước Ego-motion cho một camera duy nhanh nhẹn mov-
ing qua nói chung, không rõ là một cảnh rất khó khăn
khi vấn đề hiệu suất thời gian thực được yêu cầu - hầu hết
cấu trúc thành công từ việc chuyển động đã đạt được
dưới theo các điều kiện xử lý off-line. Nhiệm vụ này của
ước lượng chuyển động camera từ các phép đo của một tieáp tuïc
uously mở rộng tập hợp các tính năng thị giác tự ánh xạ là một
trong một lớp học của các vấn đề được gọi là đồng thời Cục bộ hóa
và Bản đồ (SLAM) trong cộng đồng người máy.
quy mô lớn thời gian lập bản đồ trực quan toàn bộ các phòng,
các tòa nhà hay thậm chí những cảnh ngoài trời là hiện không khả thi: như
chúng ta sẽ thấy, mức độ phức tạp tính toán của SLAM phát triển
với kích thước bản đồ và điều này có nghĩa là thời gian thực con- cứng
straints áp đặt bởi các yêu cầu liên tục local-
isation sẽ bị vi phạm tại một số kích thước bản đồ. Chúng tôi là there-
fore hiện đang tập trung vào thời gian quy mô nhỏ không gian làm việc
nội địa hóa. Một không gian làm việc có thể là khối lượng của một vài
mét khối, trong đó một người mặc phải thực hiện một nhiệm vụ.
Địa phương hóa trong một không gian làm việc đòi hỏi phải giải quyết một loạt
các vấn đề áp đặt bởi sự gần gũi. Khi đối tượng là gần gũi,
những thay đổi quan điểm và đối tượng occlusions lẫn nhau 'trở thành
rõ rệt và thường xuyên ngay cả dưới mo- vừa nhỏ
tions của camera. Hơn nữa, các đối tượng có thể thay đổi tiềm
hãng cạnh tranh và định hướng hoặc thậm chí biến mất, có lẽ chuyển