Projektbeschreibung
Eine SLAM-Lösung für die reale Welt
Sei es bei Smartphones oder Anwendungen mit erweiterter Realität – die simultane Positionsbestimmung und Kartenerstellung (Simultaneous Localization and Mapping, SLAM) verspricht, bahnbrechend zu sein. Auf diese Weise kann die Position und Ausrichtung unseres Gerätes festgestellt und eine Karte der Umgebung basierend auf Kamerabildern erstellt werden. Das EU-finanzierte Projekt SLAM4AR wird neue Algorithmen für Kamerabewegungen und zur genauen dreidimensionalen Rekonstruktion der beobachteten Umgebung entwickeln. Diese neue Technologie kann es außerdem möglich machen, Gegenstände in 3D-Umgebungen einzufügen. Es gibt auch zahlreiche Anwendungen in der realen Welt, von der Bildung (man kann Medizinstudierenden die dreidimensionale Lage von Knochen und inneren Organen zeigen) über die Industrie (Automechanikerinnen und -mechaniker können sich die innere Struktur von Motoren ansehen) bis hin zur Kultur (Reisende können ihren Weg zu einem bestimmten Ort in einem Museum finden).
Ziel
The PoC Project SLAM4AR is focused on developing technological foundations for advanced augmented reality (AR) applications on smartphones. According to a recent study of Hampleton & Partners, the market value for AR applications is expected to break the $170 billion barrier by 2022. And a significant share of this market value will come from smartphone applications. In the PoC project SLAM4AR, we will build up on state-of-the-art algorithms for visual Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) that we developed in the ERC CoG “3D Reloaded”. These algorithms allow one to recover the motion of a camera and a 3D reconstruction of the observed environment at unprecedented precision, robustness and large-scale capability (among existing real-time capable algorithms). We will reformulate and streamline these algorithms so that they can run on smartphones. They will leverage the smartphone’s camera and inertial sensor in order to compute in real-time both the location of the phone and a 3D map of the environment. In several AR applications, we will demonstrate that our algorithms with their superior precision and robustness serve as a key enabler for advanced AR technology. For example, we can perform object insertion (beyond Pokemon Go) in a way that dynamic objects interact more naturally and faithfully with a complex 3D environment – they accurately sit on chairs or tables, or they convincingly roll down slopes, etc. This will enable numerous AR applications such as teaching medical students about the 3D location of bones and inner organs, training novice car mechanics in the inner structures of a motor. Or navigating tourists to a desired location in a museum or a church. There is a rapidly growing market for AR applications on phones and we are convinced that our smartphone-based visual SLAM technology will serve as a key enabler.
Wissenschaftliches Gebiet
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringelectronic engineeringsensorsoptical sensors
- engineering and technologyelectrical engineering, electronic engineering, information engineeringinformation engineeringtelecommunicationsmobile phones
- natural sciencescomputer and information sciencessoftwaresoftware applicationssimulation software
Programm/Programme
Thema/Themen
Finanzierungsplan
ERC-POC-LS - ERC Proof of Concept Lump Sum PilotGastgebende Einrichtung
80333 Muenchen
Deutschland