PTAMの解析 - 1 概要 - Pipe Render
PTAM（Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces）の解析を行っております。 正直言って非常に難しいです。 なので、とりあえず概要について説明したいと思います。 また資料として、以下のサイトを参考にさせていただきました。 masayashi：PTAMを15分でなんとなく理解する Cagylogic：PTAMのアルゴリズムを理解するのに必要な用語 ※非常に大雑把に翻訳しているので、誤りや不足があるはずです、ご注意ください。 ※また、この内容は未完成で、修正される可能性があります。 ○PTAMとは？ マーカーなしのARの手法です。 以下のような特徴があります。 初めて映す場所でも実行できる（マーカーなどの目印いらず）最初の場所から少し移動しても、トラッキングし続けることができる。（常にマップを更新）マップの更新とトラッキングを別
ARToolKitの解析 その① 変換行列の計算 - Pipe Render
安定化の次は、プログラムの高速化などをやってみようと思ってましたが、 高速化のためには、ARToolKitのソースをもっと理解していなければなりません。 そこで、次に「ARToolKitの解析」を行うことにしました。 解析のその１は、変換行列の計算アルゴリズムの解説をやってみます。 ここでいう変換行列とは、マーカー（オブジェクト）座標系から、グローバル（カメラ）座標系へ変換する行列のことです。 これは、ARToolKitの重要な仕組みの１つです。 ---- < 変換行列計算の概要 > ---- BGM：エコテロニカ（sansuiさん） OpenGLなどの３DCGでは、３Dモデルの移動・回転などを行うために、座標系の変換行列を用います。 ARToolKitの場合も、この変換行列がないと、マーカー上にモデルを表示できません。 プログラムでは、スクリーン上に映ったマーカーの画像から、この変換行列
PTAMの改良 - 2 マーカーの認識 - Pipe Render
PTAMの問題点の１つに、「マップの３Ｄ座標空間が勝手に決められてしまう」というものがあります。 ３Ｄ座標空間は、初期化完了時に出るグリッド平面で表されます。 これはＣＧにとっては「地面」を意味しているので、地面が正しい位置にないとＣＧ表示もおかしくなってしまいます。 （例えば、垂直な壁が地面になってしまう等） この問題を解決するには、地面の決定に別な方法を使う必要があります。例えば、 ユーザーのコントロールによって、地面の位置や方向を再調整する。加速度センサーでカメラの下方向を認識、そのベクトルにほぼ垂直で、面を形作っている特徴点の集合を探す地面の位置に目印を置いて、それを認識させる。などが考えられます。 ここで、上記の項目に何か見覚えがあるものが入っています。それは、「目印」の認識です。 これは、今まで散々使ってきたARToolKitを使えば簡単にできそうです。 ----- < ライセ
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