АЛГОРИТМ УТОЧНЕНОГО ПОЗИЦІОНУВАННЯ В НАВІГАЦІЙНИХ СИСТЕМАХ ДОПОВНЕНОЇ РЕАЛЬНОСТІ

Автор(и)

  • Володимир Валентинович Олійник КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • Євгеній Анатолійович Яременко КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.33.2018.164675

Ключові слова:

навігаційна система, методи позиціонування та орієнтації, доповнена реальність

Анотація

Розвиток технологій доповненої реальності та можливостей і потужності мобільних пристроїв призвів до виникнення окремого класу мобільних навігаційних систем доповненої реальності, що мають значні додаткові можливості відображення інформації та її використання. Основною вимогою до таких систем є необхідність синхронізації позиції та маршруту користувача з об’єктами навколишнього середовища, що потребує високої точності позиціонування та орієнтації користувача у просторі. В статті проведений аналіз існуючих методів визначення позиції в просторі, та запропоновано алгоритм, що надає суттєвий приріс точності позиціонування в системах доповненої реальності.

Біографії авторів

Володимир Валентинович Олійник, КПІ ім. Ігоря Сікорського

к. т. н., доцент кафедри технічної кібернетики, КПІ ім. Ігоря Сікорського.

Євгеній Анатолійович Яременко, КПІ ім. Ігоря Сікорського

бакалавр, студент кафедри технічної кібернетики КПІ ім. Ігоря Сікорського.

Посилання

ARCore [Eлектронний ресурс] // ARCore. 2018. URL: https://developers.google.com/ar/.

Dilek U., Erol M. Detecting position using ARKit // Physics Education. 2018. Т. 53. №. 2.

Rettenmund D. Accurate visual localization in outdoor and indoor environment exploiting 3D image spaces as spatial reference // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing & Spatial Information Sciences. 2018. Т. 42. №. 1.

Narzt W., Pomberger G., Ferscha A. Augmented reality navigation systems // Universal Access in the Information Society. 2006. C. 177-187.

How Mapbox work [Eлектронний ресурс] // Mapbox. 2018. URL:

https://www.mapbox.com/help/how-mapbox-works/.

Robert M. Leishman C. Multiplicative Extended Kalman Filter for Relative Rotorcraft Navigation // Journal of Aerospace Information Systems. 2014. C. 728– 744

Madigan D. Bayesian indoor positioning systems //24th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies. Proceedings IEEE. 2005. C. 1217-1227.

Cong Chao, An Innovative Indoor Location Algorithm Based on Supervised Learning and WIFI Fingerprint Classification // International Conference On Signal And Information Processing, Networking And Computers. 2017. C. 238-246.

Аверин И.М. Позиционирование пользователей с использованием инфраструктуры локальных беспроводных сетей // IV Всероссийская конференция «Радиолокация и радиосвязь». 2010.

Neumeier R., Ostermayer G. Analysis of compass sensor accuracy on several mobile devices in an industrial environment // International Conference on Computer Aided Systems Theory. Springer, Berlin, Heidelberg, 2013. С. 381-389.

Welcome to AR City [Eлектронний ресурс] // Blippar. 2018. URL:

https://www.blippar.com/blog/2017/11/06/welcome-ar-city-future-maps-and-navigation.

Пантелеев А.С., Олейник В.В. Метод визуального мультитрекинга в реальном времени на основе корреляционных фильтров // Міжвідомчий науково-технічний збірник "Адаптивні системи Автоматичного Управління", К: Політехніка. 2018. Т.1, №32. С. 97-106.

##submission.downloads##

Опубліковано

2018-12-01