使用Kinect进行位置跟踪-如何确定封闭3D空间中的头部位置

Question

我认为kinect的标准用法是将设备放置在某个固定位置，然后对其进行计算，例如，对在其前面移动的人进行头部跟踪。

但是我的用例是不同的。 我需要做的是改变参照系-将kinect固定在头部上并开始在房间中移动。 然后，我需要计算它在房间中的位置（我已经将房间映射到内存中了）。

因此，现在应该基于设备的当前位置及其与房间墙壁，地板和天花板的关系进行跟踪。 据我了解，kinect应该能够反射来自墙壁的光并给出深度-我与墙壁的当前距离等。如果可能的话，我需要获取一些信息。

您能否为我提供一些建设性的参考资料，使我能够更深入地讨论该主题，从而能够开始实现所需的行为？

Answer 1

我建议您查看有关基于图像的室内定位的研究文章，以了解更多有关此的信息。 基础知识是：您拥有一组训练数据（房间的3D模型），并且想要查看在哪种情况下（=在哪个物理位置），输入数据更适合您的模型。

在这种情况下，需要考虑两个重要事项：

1. 考虑到您已经知道用户在前一帧中的位置，那么用户在新帧中可能的新位置是什么？ 这很重要，因为您不想测试所有可能的情况，例如蛮力（想象一下计算机必须生成多少个x，y，z和头角）。 例如，您只能将基于用户先前已知位置的10cm半径和10度旋转视为所有可能的新位置。 您可能会想到更智能的解决方案（例如，基于用户速度和移动方向）。

2. 使用3D模型测试这些不同可能场景的一致性。 这需要一个功能，该功能从可能的解决方案的角度获取现实世界的3D模型，并输入摄像机，然后以数字（或数字集）的形式告诉您这两者的区别。 因此，如果您可以针对摄像机输入对每个可能的位置运行此功能，则结果（最小差异）最小的位置是用户最有可能的位置。 现在，这些功能很多。 我会推荐SAD（绝对差异之和），因为我已经看到它在类似的项目中使用过，而且非常简单。 要更复杂，请查看基于特征的图像比较。