Implementation To capture the geome

Implementation

To capture the geometric structure of a room, application users fulfil an interaction similar to capturing a panoramic photograph - considered to be relatively familiar to many potential operators.

Standing approximately in the centre of the space, the user points the device camera at key features located at ground level, namely floor-wall corners and points along the floor-wall intersection (see Figure 1). As the user rotates, denoting key features, a 2D plan view polygon is constructed.

For each point denoted by the user, the device orientation (azimuth, pitch and roll) is computed according to the device’s accelerometer gravity vector, Magnetometer and gyroscope. Two-dimensional coordinates of points with respect to the device are then estimated using trigonometry, assuming a fixed, user selected, device height across all points.

During the capture process the user also collects at least one pair of corresponding ceiling-level and floor-level points from which the room height can be estimated, again using trigonometry. A point submission also triggers the capture of a photograph for association with the location.

Finally, the model is geographically located by the user with translation, rotation and scaling actions against Google Maps imagery layer. The resulting points are extruded to form a 2.5D polygon.

This simple modeling approach contains a variety of sources of error based on several key assumptions: an accurate height measurement for the device, an unobstructed view of key features, a single-level floor and ceiling and a reasonably accurate orientation estimate.
These issues contribute to irregularities apparent in the resultant 2D polygon.

To compensate for them we regularize to a Manhattan-world where all key points are orthogonal to or parallel with each other using constrained least-squares.

結果 (繁體中文) 1:

執行要捕獲一個房間的幾何結構，應用程式使用者履行類似于捕捉一張全景相片-視為相對熟悉的許多潛在的運營商互動。站大約在空間的中心，在使用者指向設備相機位於地面，即地面和牆壁的角落和沿地面和牆壁相交點的關鍵功能 （見圖 1）。當使用者旋轉時，表示關鍵特徵，構造二維平面圖視圖多邊形。由使用者表示每個點，根據設備的加速度計重力向量、 磁強計和陀螺儀計算裝置的方向 （方位角、 俯仰和滾轉）。關於設備點的二維座標然後估計跨所有點使用三角，假設固定、 選定使用者、 設備高度。在捕捉過程中使用者還收集了至少一對對應的天花板和地板層麵點，從中可以估計房間高度，再次使用三角學。點提交也觸發一張照片給協會與位置的捕獲。最後，該模型在地理上位於由具有平移、 旋轉和縮放的行動，打擊谷歌地圖圖像層的使用者。由此產生的點數被擠壓以形成一個 2.5 D 多邊形。這個簡單的建模方法包含各種來源的幾個關鍵的假設基礎的錯誤 ︰ 設備、 無障礙物阻擋的視線的主要功能、 單水準地板和天花板和合理準確定位估計準確的高度測量。這些問題有助於明顯在由此產生的二維多邊形中的違規行為。為了彌補他們我們正規化曼哈頓世界上所有的關鍵點正交或與對方使用平行約束最小二乘。

結果 (繁體中文) 2:

實施要捕捉室的幾何結構，應用程序的用戶實現類似捕捉全景照片的相互作用-被認為是比較熟悉的許多潛在的運營商在空間的中心大約站立，用戶點主要功能設備攝像頭設在地面上，即地板壁拐角和沿著地板壁交叉點（見圖1）。作為用戶旋轉時，表示關鍵特性，二維平面圖多邊形構造。對於由用戶表示的每個點，該裝置的方向（方位角，俯仰和滾轉）是根據該設備的加速計重力矢量，磁力計和陀螺儀來計算。相對於該設備的點的二維坐標，然後使用三角學，假設一個固定的，用戶選擇的，設備的高度在所有的點估算。在捕獲過程中，用戶也收集至少一對相應的天花板級和落地式的級分從該室高度可以推定，再次使用三角。一個點提交也觸發了與位置相關聯的照片的拍攝。最後，該模型是由地理與平移，旋轉和對谷歌地圖的圖像縮放層的行動用戶位置。所得到的點擠壓成2.5D多邊形這個簡單的建模方法，包含了各種基於幾個關鍵假設誤差來源：該設備的精確高度測量的主要特點一覽無遺，單級地板天花板和相當準確的定位估計。這些問題有助於凹凸在所得的二維多邊形顯而易見。為了彌補他們我們正規化到曼哈頓世界其中所有要點是正交或相互使用 ​​約束最小二乘平行。

結果 (繁體中文) 3:

實施為了捕捉一個房間的幾何結構，應用程序的用戶實現一個相互作用類似捕捉全景照片-被認為是比較熟悉的許多潜在的運營商。站在空間的中心，用戶點的設備監視器位於地面的關鍵功能，即地面的角落和點沿平面交叉點（見圖1）。當用戶旋轉，表示關鍵特徵，二維平面多邊形的構造。對於每一個由用戶表示，設備的方向（方位，俯仰和滾動）是根據該裝置的加速度計重力向量，磁力計和陀螺儀計算。二維座標點相對於裝置然後估計使用三角函數，假設一個固定的，用戶選擇，裝置的高度在所有點。在捕獲過程中用戶也收集至少一對從房間高度可估計的上限水准和相應的地面點，再利用三角。點提交還觸發了與位置關聯的照片的捕獲。最後，該模型在地理位置上的用戶與翻譯，旋轉和縮放行動，對穀歌地圖影像層。由此產生的點被擠壓成2.5D的多邊形。這個簡單的建模方法包含了各種錯誤的基礎上的幾個關鍵假設：一個準確的高度量測裝置，一個通暢的視圖的關鍵功能，一個單一的水准地板和天花板和一個合理的準確方向估計。這些問題有助於在所得到的二維多邊形的違規行為。為了彌補我們規範到曼哈頓世界所有的關鍵點或與其他使用約束最小二乘正交並聯。