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光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究

罗斌 王涌天 刘越

罗斌, 王涌天, 刘越. 光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究. 自动化学报, 2010, 36(9): 1239-1249. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
引用本文: 罗斌, 王涌天, 刘越. 光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究. 自动化学报, 2010, 36(9): 1239-1249. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
LUO Bin, WANG Yong-Tian, LIU Yue. Multi-sensor Data Fusion for Optical Tracking of Head Pose. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(9): 1239-1249. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
Citation: LUO Bin, WANG Yong-Tian, LIU Yue. Multi-sensor Data Fusion for Optical Tracking of Head Pose. ACTA AUTOMATICA SINICA, 2010, 36(9): 1239-1249. doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239

光学头部姿态跟踪的多传感器数据融合研究

doi: 10.3724/SP.J.1004.2010.01239
详细信息
    通讯作者:

    王涌天

Multi-sensor Data Fusion for Optical Tracking of Head Pose

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    Corresponding author: WANG Yong-Tian
  • 摘要: 精确的头部姿态跟踪是室内增强现实系统实现高精度注册的关键技术之一. 本文介绍了使用传感器数据融合原理实现高精度的光学头部姿态跟踪的新方法. 该方法使用多传感器数据融合中的扩展卡尔曼滤波器和融合滤波器, 将两个互补的单摄像机Inside-out跟踪和双摄像机Outside-in跟踪的头部姿态进行数据融合, 以减小光学跟踪传感器的姿态误差. 设计了一个典型实验装置验证所提出的算法, 实验结果显示, 在静态测试下的姿态输出误差与使用误差协方差传播法则计算得到的结果是一致的; 在动态跟踪条件下, 与单个Inside-out或Outside-in跟踪相比, 所提出的光学头部姿态数据融合算法能够使跟踪器获得精度更高、更稳定的位置和方向信息.
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出版历程
  • 收稿日期:  2009-07-01
  • 修回日期:  2010-03-29
  • 刊出日期:  2010-09-20

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