工業技術研究院

技術簡介

完成Intel RealSense T265轉向角度及方位變量校正，平均誤差＜1％。修正參數包含：左/右魚眼相機、慣性感測器的內部參數，魚眼相機與慣性感測器之間的旋轉、平移矩陣。 在移動載具上的感測器振動偵測、分類及校正方法，包含固定在透明顯示器上的慣性感測器和相機，用於移動載具上的互動窗系統。 本技術用於室內/外載具虛實融合顯示的慣性感測器校正技術，提供校正參數給其他運算模組計算車體加減速、刹車、轉向角度等，以改善使用者觀看透明顯示器產生的暈眩。

Abstract

vibration detection, classification, and calibration methods for sensors in-stalled in mobile vehicles. The sensors include inertial measurement units (IMU) and cameras that are mounted on a transparent display to form an interactive window system for mobile vehicles. The technology calibrates multiple sensors and display using in both indoor and outdoor environments. The calibration parameters can be applied for vaiours scenarios including moving transportations and the giddy feeling avoidance.

技術規格

計算震動對慣性感測器、相機與透明顯示器相對方位造成的變量，平均投影誤差＜1像素 • 平均投影誤差＜1像素(解析度640x480) • 平均方位誤差＜5mm(移動範圍4x5m)

Technical Specification

• average projection error ＜ 1 pixel under the resolution of 640x480 •average location error ＜ 5 mm under the moving area of 4m x 5m

技術特色

本技術加入室內/外移動載具透明顯示器的光學參數，與相機、慣性感測器整合校正，可提供改善觀看者暈眩所需的慣性參數。

應用範圍

虛實融合顯示互動系統、視覺追蹤裝置、智慧眼鏡

接受技術者具備基礎建議（設備）

光學檢測設備

接受技術者具備基礎建議（專業）

需具備機器學習演算法之基礎能力，並可自行架設取像光學模組，即可承接技術，但為了提高辨識之準確性，針對不同環境、天候等因素則須蒐集大量當地實地影像進行訓練。

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