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Alberto Tonello Luca Fardin Lorenzo Corso. Obiettivo Implementare il passive motion capture in modo distribuito Rappresentare l'incertezza nell'errore.

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Presentazione sul tema: "Alberto Tonello Luca Fardin Lorenzo Corso. Obiettivo Implementare il passive motion capture in modo distribuito Rappresentare l'incertezza nell'errore."— Transcript della presentazione:

1 Alberto Tonello Luca Fardin Lorenzo Corso

2 Obiettivo Implementare il passive motion capture in modo distribuito Rappresentare l'incertezza nell'errore di ricostruzione dei marker

3 Approccio Centralizzato o Distribuito

4 Approccio distribuito Gerarchia di comunicazione ad albero

5 Approccio distribuito Analisi nel piano Analisi nello spazio

6 Progetto nel piano Calcolo dei centri Calcolo delle rette Ricostruzione dei marker nel piano Incertezza

7 Calcolo dei centri Ingressi: Piano immagine Dimensione pixel Distanza tra serie di pixel Uscite: Posizione dei centri sul piano immagine Numero dei pixel di ogni centro

8 Algoritmo implementato Primo passaggio Secondo passaggio

9 Calcolo delle rette Equazione implicita della retta Matrice di trasformazione

10 Ricostruzione dei marker Necessità di avere almeno tre raggi per la ricostruzione Algoritmo ai minimi quadrati per la ricostruzione

11 Individuazione punto di minima distanza Minimi quadrati

12 Esiste soluzione in forma chiusa Possibilità dimplementare un algoritmo generale che processa un numero arbitrario di rette Minimi quadrati

13 Struttura della funzione Ingressi: Raggi Punti Epsilon Specifiche ambiente Uscite: Punti Raggi non utilizzati

14 Struttura della funzione Controllo che raggio non corrisponda ad un marker già ricostruito, in tal caso due approcci: i.Eliminazione raggio ii.Ricalcolo punto con tutti i raggi Ricostruzione mediante minimi quadrati Successivamente possibile media di eventuali marker ricostruiti doppi

15 Minimi quadrati pesati Riduzione errore ricostruzione pesando diversamente i residui Stima dei pesi valutando i piani immagine Peso maggiore ai raggi generati da marker più vicini alla telecamera

16 Funzione centralizzata I dati sono processati in modo centralizzato Necessità di utilizzare almeno quattro raggi Nessuna eliminazione dei raggi

17 Tipo RicostruzioneErrore medioTempo medio esecuzione Minimi Quadrati, Elimina Raggi [mm] [s] Minimi Quadrati, Mantieni Raggi [mm] [s] Minimi Quadrati Pesati Elimina Raggi [mm] [s] Minimi Quadrati Pesati, Mantieni Raggi [mm] [s] Approccio Centralizzato [mm]43 [s] Conclusioni

18 Rapporto tra numero di pixel ed errore di ricostruzione Simulazioni con dieci e con diciannove marker

19 Impossibilità di stabilire una relazione Piani immagine non adeguati Errore di ricostruzione legato alla posizione

20 Progetto nello spazio Calcolo dei centri Calcolo delle rette Ricostruzione dei marker nello spazio Incertezza

21 Calcolo dei centri Ingressi: Piano immagine Dimensione pixel Uscite: Posizione dei centri sul piano immagine Numero dei pixel di ogni centro

22 L'algoritmo è composto da due passaggi Algoritmo implementato

23 Per la prima proiezione

24 Per la seconda proiezione

25 Calcolo delle rette Ingressi: Posizione delle telecamere Matrice di rotazione utilizzando la notazione di Cardano con rotazioni successive secondi gli assi X Y Z Coordinate centri calcolate sul piano immagine Altezza e larghezza piano immagine Lunghezza focale telecamera Uscite: Coordinate dei centri riportate nel sistema di riferimento assoluto.

26 Calcolo delle rette

27 Elimina rette Mediazione marker Ricostruzione pesata Ricostruzione marker

28 Ingresso: Coordinate centri nel sistema di riferimento assoluto Posizione delle telecamere Distanza minima per la ricostruzione Distanza minima per la mediazione Numero di pixel dei raggi Uscita: Tempo di ricostruzione nei vari livelli albero Marker ricostruiti e loro distanza minima dalle rette che li hanno generati Rette non utilizzate per la ricostruzione Ricostruzione marker

29

30 Volume dincertezza

31 Algoritmo distribuito

32 Algoritmo elimina rette Algoritmo mediazione punti Algoritmo distribuito

33 Algoritmo distribuito pesato

34 Visione dallalto Algoritmo distribuito pesato

35 Algoritmo Centralizzato Ingressi Coordinate centri nel sistema di riferimento assoluto Posizione delle telecamere Distanza minima per la ricostruzione Uscita Marker ricostruiti e distanza

36 Conclusioni Possibilità di ricostruire marker in eccesso Possibilità di non ricostruire marker Algoritmo centralizzato con 16 telecamere

37 Conclusioni Errori di ricostruzione similari Variazione dei tempi desecuzione AlgoritmoTempo desecuzione Distribuito elimina raggi 0, secondi Distribuito mediazione marker 0,0548 secondi Distribuito pesato 0, secondi Centralizzato 0,0809 secondi

38 Conclusioni e sviluppi futuri Conclusioni: Minor tempo delaborazione rispetto approccio centralizzato Rappresentazione dellincertezza non soddisfacente Sviluppi futuri: Utilizzo di più rette per la ricostruzione del marker Implementazione algoritmo ai minimi quadrati Approfondimento sulla rappresentazione dellincertezza


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