JP6215337B2 - 適応型スケールおよび/または重力推定 - Google Patents
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Description
本願は、ともに発明の名称を「Adaptive Scale and/or Gravity Estimation」とする2013年3月15日に出願された米国仮出願第61/801,741号、および2012年11月5日に出願された米国仮出願第61/722,601号に対する米国特許法第119条(e)の下の利益および優先権を主張し、発明の名称を「Adaptive Scale and/or Gravity Estimation」とする2013年8月29日に出願された米国特許出願第14/014,174号の利益および優先権を主張する。前述の米国出願は、その全体が参照により本明細書に組み込まれる。
102 ディスプレイ
104 スピーカ
105 カメラ
110 ユーザインターフェース
114 キーパッド
116 センサ
116-1 加速度計
116-2 ジャイロスコープ
116-3 マイクロホン
120 制御ユニット
122 プロセッサ
124 メモリ
126 ソフトウェア
128 ハードウェア
130 ファームウェア
132 追跡ユニット
134 拡張現実ユニット
140 補償器
150 減算器
160 アキュムレータ
170 コンパレータ(たとえば、拡張カルマンフィルタ)
180 生成器
190 遅延T
192 乗算器
194 遅延T
302 フィルタ
500 静止平面ターゲット
520 グローバル基準系(GRS)
530 ターゲット基準系(TRS)
540 カメラ基準系(CRS)
550 加速度計基準系(ARS)
600 第1の姿勢
700 第2の姿勢
810 加速度計測定値
820 ジャイロスコープ測定値
830 重力ベクトルの次の推定
832 重力ベクトルの現在の推定
840 重力ベクトルの調節された推定
850 重力のない加速度ベクトル
860 慣性を基にした姿勢
870 画像を基にした姿勢(スケールされていない)
880 画像を基にした姿勢(スケールされた)
890 スケール係数の次の推定
892 スケール係数の現在の推定
Claims (40)
- モバイルデバイスにおいて推定するための方法であって、
第1の時間においてキャプチャされた第1の画像から、ターゲットと前記モバイルデバイスのカメラの第1の位置との間の第1の姿勢を判定するステップであって、前記第1の画像は前記ターゲットを含む、ステップと、
第2の時間においてキャプチャされた第2の画像から、前記ターゲットと前記カメラの第2の位置との間の第2の姿勢を判定するステップであって、前記第2の画像は前記ターゲットを含む、ステップと、
スケール係数の第1の推定を用いて、前記第1の姿勢と前記第2の姿勢との間の画像を基にした姿勢を計算するステップと、
前記モバイルデバイスの加速度計から、前記第1の時間から前記第2の時間までの加速度信号である測定値を受信するステップと、
前記加速度計からの測定値と重力ベクトルの第1の推定とに基づいて、慣性を基にした姿勢を生成するステップと、
前記画像を基にした姿勢と前記慣性を基にした姿勢との間の差分を計算するステップと、
前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップと
を有する方法。 - 前記第1の時間において前記第1の位置から前記第1の画像をキャプチャし、前記第2の時間において前記第2の位置から前記第2の画像をキャプチャするステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記ターゲットは平面ターゲットを含むと仮定するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記ターゲットは静止ターゲットを含むと仮定するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記重力ベクトルの第1の推定は、前記ターゲットに対して垂直である、請求項1に記載の方法。
- 前記重力ベクトルの第1の推定は、ターゲット基準系(TRS)におけるZ軸に沿っている、請求項1に記載の方法。
- 前記第1の姿勢および前記第2の姿勢は、カメラ基準系(CRS)にあり、前記測定値は、加速度計基準系(ARS)にある、請求項1に記載の方法。
- 前記モバイルデバイスの回転を補償するために、前記加速度計からの測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を、累積的なジャイロスコープ測定値によって調節するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記加速度計からの測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を減算することによって、前記加速度計からの測定値を正規化するステップをさらに有する、請求項1に記載の方法。
- 前記慣性を基にした姿勢を生成するステップは、推測航法するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップは、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定を生成するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップは、前記差分に基づいて、前記スケール係数の第2の推定を生成するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップは、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定および前記スケール係数の第2の推定の両方を生成するステップを有する、請求項1に記載の方法。
- 第3の時間においてキャプチャされた第3の画像から、前記ターゲットと前記カメラの第3の位置との間の第3の姿勢を判定するステップであって、前記第3の画像は前記ターゲットを含む、ステップと、
前記スケール係数の第2の推定に基づいて、前記第2の姿勢と前記第3の姿勢との間の次の画像を基にした姿勢を計算するステップと、
前記第2の時間から前記第3の時間までの、前記加速度計からの次の測定値を受信するステップと、
前記加速度計からの次の測定値と前記重力ベクトルの第2の推定とに基づいて、次の慣性を基にした姿勢を生成するステップと、
前記次の画像を基にした姿勢と前記次の慣性を基にした姿勢との間の次の差分を計算するステップと
をさらに有する、請求項13に記載の方法。 - 前記次の差分に基づいて、前記重力ベクトルの第3の推定、または、前記スケール係数の第3の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップをさらに有する、請求項14に記載の方法。
- 前記スケール係数の推定値を、拡張現実(AR)アプリケーションに適用するステップをさらに有し、前記スケール係数の推定値は、前記スケール係数の第1の推定に基づく、請求項1に記載の方法。
- 前記重力ベクトルの推定値を拡張現実(AR)アプリケーションに適用するステップをさらに有し、前記重力ベクトルの推定値は、前記重力ベクトルの第1の推定に基づく、請求項1に記載の方法。
- モバイルデバイスにおいて推定するためのモバイルデバイスであって、
カメラであって、
ターゲットを含む第1の画像を、第1の時間および前記カメラの第1の位置においてキャプチャし、
前記ターゲットを含む第2の画像を、第2の時間および前記カメラの第2の位置においてキャプチャする
ように構成されたカメラと、
前記第1の時間から前記第2の時間までの加速度信号である測定値を提供するように構成された加速度計と、
前記カメラおよび前記加速度計に結合され、
前記第1の画像から、前記モバイルデバイスのターゲットとの間の第1の姿勢を判定し、
前記第2の画像から、前記モバイルデバイスのターゲットとの間の第2の姿勢を判定し、
スケール係数の第1の推定を用いて、前記第1の姿勢と前記第2の姿勢との間の画像を基にした姿勢を計算し、
前記測定値と重力ベクトルの第1の推定とに基づいて、慣性を基にした姿勢を生成し、
前記画像を基にした姿勢と前記慣性を基にした姿勢との間の差分を計算し、
前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成する
ように構成されたプロセッサと
を備えるモバイルデバイス。 - 前記ターゲットは平面ターゲットを含む、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記ターゲットは静止ターゲットを含む、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記重力ベクトルの第1の推定は、前記ターゲットに対して垂直である、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記重力ベクトルの第1の推定は、ターゲット基準系(TRS)におけるZ軸に沿っている、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記プロセッサはさらに、前記モバイルデバイスの回転を補償するために、前記測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を、累積的なジャイロスコープ測定値によって調節するように構成された、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記プロセッサはさらに、前記測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を減算することによって、前記測定値を正規化するように構成された、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するように構成された前記プロセッサは、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定および前記スケール係数の第2の推定の両方を生成するように構成されたプロセッサを備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記慣性を基にした姿勢を生成するように構成された前記プロセッサは、推測航法するように構成されたプロセッサを備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するように構成された前記プロセッサは、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定を生成するように構成されたプロセッサを備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するように構成された前記プロセッサは、前記差分に基づいて、前記スケール係数の第2の推定を生成するように構成されたプロセッサを備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するように構成された前記プロセッサは、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定および前記スケール係数の第2の推定の両方を生成するように構成されたプロセッサを備える、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記プロセッサはさらに、
第3の時間においてキャプチャされた第3の画像から、前記ターゲットと前記カメラの第3の位置との間の第3の姿勢を判定するように構成され、前記第3の画像は前記ターゲットを含み、
前記プロセッサはさらに、
前記スケール係数の第2の推定に基づいて、前記第2の姿勢と前記第3の姿勢との間の次の画像を基にした姿勢を計算し、
前記第2の時間から前記第3の時間までの、前記加速度計からの次の測定値を受信し、
前記加速度計からの次の測定値と前記重力ベクトルの第2の推定とに基づいて、次の慣性を基にした姿勢を生成し、
前記次の画像を基にした姿勢と前記次の慣性を基にした姿勢との間の次の差分を計算するように構成された、請求項29に記載のモバイルデバイス。 - 前記プロセッサはさらに、前記次の差分に基づいて、前記重力ベクトルの第3の推定、または、前記スケール係数の第3の推定のうちの少なくとも1つを生成するように構成された、請求項30に記載のモバイルデバイス。
- 前記プロセッサはさらに、前記スケール係数の推定値を拡張現実(AR)アプリケーションに適用するように構成され、前記スケール係数の推定値は、前記スケール係数の第1の推定に基づく、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- 前記プロセッサはさらに、前記重力ベクトルの推定値を拡張現実(AR)アプリケーションに適用するように構成され、前記重力ベクトルの推定値は、前記重力ベクトルの第1の推定に基づく、請求項18に記載のモバイルデバイス。
- モバイルデバイスにおいて推定するためのモバイルデバイスであって、
第1の時間においてキャプチャされた第1の画像から、ターゲットと前記モバイルデバイスのカメラの第1の位置との間の第1の姿勢を判定する手段であって、前記第1の画像は前記ターゲットを含む、手段と、
第2の時間においてキャプチャされた第2の画像から、前記ターゲットと前記カメラの第2の位置との間の第2の姿勢を判定する手段であって、前記第2の画像は前記ターゲットを含む、手段と、
スケール係数の第1の推定を用いて、前記第1の姿勢と前記第2の姿勢との間の画像を基にした姿勢を計算する手段と、
前記モバイルデバイスの加速度計から、前記第1の時間から前記第2の時間までの加速度信号である測定値を受信する手段と、
前記加速度計からの測定値と重力ベクトルの第1の推定とに基づいて、慣性を基にした姿勢を生成する手段と、
前記画像を基にした姿勢と前記慣性を基にした姿勢との間の差分を計算する手段と、
前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成する手段と
を備えるモバイルデバイス。 - 前記ターゲットは平面ターゲットを含む、請求項34に記載のモバイルデバイス。
- 前記重力ベクトルの第1の推定は、前記ターゲットに対して垂直である、請求項34に記載のモバイルデバイス。
- 前記モバイルデバイスの回転を補償するために、前記測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を、累積的なジャイロスコープ測定値によって調節する手段をさらに備える、請求項34に記載のモバイルデバイス。
- 前記測定値の各々について、前記重力ベクトルの第1の推定を減算することによって、前記測定値を正規化する手段をさらに備える、請求項34に記載のモバイルデバイス。
- 前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成する前記手段は、前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定および前記スケール係数の第2の推定の両方を生成する手段を備える、請求項34に記載のモバイルデバイス。
- モバイルデバイスが前記モバイルデバイスにおいて推定するための、記憶されたプログラムコードを含む非一時的コンピュータ可読記憶媒体であって、前記プログラムコードは、
第1の時間においてキャプチャされた第1の画像から、ターゲットと前記モバイルデバイスのカメラの第1の位置との間の第1の姿勢を判定するステップであって、前記第1の画像は前記ターゲットを含む、ステップと、
第2の時間においてキャプチャされた第2の画像から、前記ターゲットと前記カメラの第2の位置との間の第2の姿勢を判定するステップであって、前記第2の画像は前記ターゲットを含む、ステップと、
スケール係数の第1の推定を用いて、前記第1の姿勢と前記第2の姿勢との間の画像を基にした姿勢を計算するステップと、
前記モバイルデバイスの加速度計から、前記第1の時間から前記第2の時間までの加速度信号である測定値を受信するステップと、
前記測定値と重力ベクトルの第1の推定とに基づいて、慣性を基にした姿勢を生成するステップと、
前記画像を基にした姿勢と前記慣性を基にした姿勢との間の差分を計算するステップと、
前記差分に基づいて、前記重力ベクトルの第2の推定、または、前記スケール係数の第2の推定のうちの少なくとも1つを生成するステップと
を実行するためのコードを備える、非一時的コンピュータ可読記憶媒体。
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