1 / 38

Motion capture distribuito

Motion capture distribuito. Alberto Tonello Luca Fardin Lorenzo Corso . Obiettivo. Implementare il passive motion capture in modo distribuito Rappresentare l'incertezza nell'errore di ricostruzione dei marker. Approccio . Centralizzato o Distribuito.

zaza
Download Presentation

Motion capture distribuito

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. Motioncapture distribuito Alberto Tonello Luca Fardin Lorenzo Corso

  2. Obiettivo • Implementare il passive motioncapturein 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 • Matrice di trasformazione • Equazione implicita della retta

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

  11. Minimi quadrati • Individuazione punto di minima distanza

  12. Minimi quadrati • Esiste soluzione in forma chiusa • Possibilità d’implementare un algoritmo generale che processa un numero arbitrario di rette

  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: • Eliminazione raggio • 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. 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 markernello 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. Algoritmo implementato L'algoritmo è composto da due passaggi

  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. Ricostruzione marker • Elimina rette • Mediazione marker • Ricostruzione pesata

  28. Ricostruzione marker • 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

  29. Ricostruzione marker

  30. Volume d’incertezza

  31. Algoritmo distribuito

  32. Algoritmo distribuito Algoritmo elimina rette Algoritmo mediazione punti

  33. Algoritmo distribuito pesato

  34. Algoritmo distribuito pesato Visione dall’alto

  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 d’esecuzione

  38. Conclusioni e sviluppi futuri • Conclusioni: • Minor tempo d’elaborazione rispetto approccio centralizzato • Rappresentazione dell’incertezza non soddisfacente • Sviluppi futuri: • Utilizzo di più rette per la ricostruzione del marker • Implementazione algoritmo ai minimi quadrati • Approfondimento sulla rappresentazione dell’incertezza

More Related