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Intelligence artificielle et diagnostic| Réf : TE5920 v2
Auteur(s) : Malik MALLEM, David ROUSSEL
Date de publication : 10 févr. 2014
Relu et validé le 24 juil. 2018
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Les verrous actuels portent sur la définition d'une architecture adaptée, comme cela a été mentionné au paragraphe 3 et au suivi en temps réel, la technologie continue, bien entendu à évoluer de son côté.
Suivi et le recalage
Ils constituent les verrous les plus importants car ils doivent satisfaire les contraintes fortes de précision, de robustesse et de temps réel. Le suivi implique l'utilisation de capteurs pouvant être fixes ou mobiles.
Plusieurs technologies de capteurs sont utilisées. Après les capteurs mécaniques, puis électromécaniques, les capteurs optiques sont de plus en plus utilisés. En effet, ces derniers permettent d'accomplir un suivi rapide et précis. En revanche, cette solution demeure onéreuse. Le suivi, basé marqueurs notamment, utilisant des caméras conventionnelles est une option plus économique.
Approches hybrides
Les directions futures s'orientent vers les approches hybrides : la variété et la difficulté des tâches impliquent l'adoption de combinaisons de techniques pour pallier les manques de robustesse et de précision. En suivi, par exemple, l'approche mixte combinant vision et prédiction est à privilégier, car elle permet d'assurer la robustesse du système en présence notamment d'occultations. Le système peut fonctionner en boucle fermée dans le cas où des amers permettant la localisation de l'opérateur sont détectables. Dans le cas d'indisponibilité de ces amers, le système fonctionne en boucle ouverte sollicitant une assistance de l'utilisateur. Une technique de prédiction peut alors être appliquée afin de permettre d'obtenir un estimé initial de la localisation de l'utilisateur, et ainsi relancer le système en boucle fermée une fois les amers détectés.
Tendances
Actuellement, les applications de la RA se focalisent sur le marché destiné au grand public ou à des fins sociales :
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(1) - ABABSA (F.), MALLEM (M.) - Robust camera pose tracking for augmented reality using particle filtering framework. - Machine Vision and Applications, vol. 22(1), p. 181-195 (2011).
(2) - ABABSA (F.), ZENDJEBIL (I.), DIDIER (J.), MALLEM (M.) - Smart localization using a new sensor association framework for outdoor augmented reality systems. - Journal of Robotics, vol. 2012, p. 15 (2012).
(3) - ARON (M.), SIMON (G.), BERGER (M.) - Use of inertial sensors to support video tracking. - Computer Animation and Virtual Worlds, vol. 18 p. 57-68 (2007).
(4) - ARTH (C.), MULLONI (A.), SCHMALSTIEG (D.) - Exploiting sensors on mobile phones to improve wide-area localization. - 21st International Conference on Pattern Recognition (ICPR 2012), p. 2152-2156 (2012).
(5) - ARTH (C.), SCHMALSTIEG (D.) - Challenges of large-scale augmented reality on smartphones. - ISMAR 2011 Workshop : Enabling Large-Scale Outdoor Mixed Reality and Augmented Reality (2011).
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