Оцінка можливостей бібліотеки ARCORE для визначення дистанції до об’єктів у кадрі
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Альтернативна назва
Evaluation of ARCORE library capabilities for determining the distance to objects in the frame
Анотація
Це дослідження вивчає потенціал ARCore для розробки систем навігації, призначених для мобільних додатків, які будуть працювати на швидкості пішохода, таких як допомога в навігації для людей з порушеннями зору. Оцінюючи продуктивність програми, ми виявили, що поточна точність вимірювань і похибка до 7,5% є прийнятними для цих умов. Навігаційна система на основі ARCore може значно покращити просторову орієнтацію, надаючи інформацію про відстань до об&039;єктів та перешкод у реальному часі. Інтеграція з аудіопідказками та тактильним зворотним зв&039;язком обіцяє інтуїтивну навігацію, дозволяючи людям з порушеннями зору самостійно та безпечно пересуватися як у приміщенні, так і на вулиці. Ці висновки підкреслюють потенціал ARCore для покращення якості життя за рахунок доступних та ефективних навігаційних рішень.
This research investigates the potential of ARCore for developing navigation systems specifically designed for low-speed mobility scenarios, such as aiding navigation for visually impaired individuals. Our evaluation of the application&039;s performance revealed that the current measurement accuracy and error margin of up to 7.5% are acceptable for these conditions. A navigation system utilizing ARCore could greatly enhance spatial orientation by providing real-time distance information to objects and obstacles. Integration with audio prompts and tactile feedback promises an intuitive navigation experience, enabling visually impaired users to navigate independently and safely both indoors and outdoors. These findings highlight ARCore&039;s potential to improve quality of life through accessible and effective navigation solutions.
This research investigates the potential of ARCore for developing navigation systems specifically designed for low-speed mobility scenarios, such as aiding navigation for visually impaired individuals. Our evaluation of the application&039;s performance revealed that the current measurement accuracy and error margin of up to 7.5% are acceptable for these conditions. A navigation system utilizing ARCore could greatly enhance spatial orientation by providing real-time distance information to objects and obstacles. Integration with audio prompts and tactile feedback promises an intuitive navigation experience, enabling visually impaired users to navigate independently and safely both indoors and outdoors. These findings highlight ARCore&039;s potential to improve quality of life through accessible and effective navigation solutions.
Опис
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Соколов А. А., Аврунін О.Г., Sokolov A. А. Оцінка можливостей бібліотеки arcore для визначення дистанції до об’єктів у кадрі // Оптико-електроннi iнформацiйно-енергетичнi технологiї. 2024. № 1. С. 58-65. URI: https://oeipt.vntu.edu.ua/index.php/oeipt/article/view/685.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (1)
- 1. Sokolov A., Avrunin O. and Sokolov A., "Theoretical Foundations for Designing Portable Systems for Oriented Blind People," 2022 IEEE 9th International Conference on Problems of Infocommunications, Science and Technology (PIC S&T), Kharkiv, Ukraine, 2022, pp. 379-382, doi: 10.1109/PICST57299.2022.10238588. 2. Селиванова, К. Г., Maksym Tymkovych, & Maksym Tymkovych. (2021). Conception of a Mixed Reality Eyesight Training System Based on the Parallel Robot. https://doi.org/10.1109/picst54195.2021.9772244. 3. World Health Organization: WHO, “Blindness and vision impairment,” Who.int, Oct. 11, 2018. https://www.who.int/en/news-room/fact-sheets/detail/blindness-and-visual-impairment. 4. Lupton T. and Sukkarieh S., "Visual-Inertial-Aided Navigation for High-Dynamic Motion in Built Environments Without Initial Conditions," IEEE Transactions on Robotics, vol. 28, no. 1, pp. 61-76, Feb. 2012, doi: 10.1109/TRO.2011.2163433. 5. Sokolov A, Shushliapina Nataliia, A. Sokolov, and K. Selivanova, “Overview Of Modern Augmented Reality Capabilities For Creating A Navigation Aid For The Blind,” Oct. 2023, doi: https://doi.org/10.1109/khpiweek61412.2023.10311579. 6. “Geospatial quickstart for Android | ARCore,” Google for Developers. https://developers.google.com/ar/develop/java/geospatial/quickstart (accessed Jul. 05, 2024). 7. Семеренко Ю., Селіванова К. «Можливості використання сучасних графічних бібліотек у спеціалізованих онлайн віртуальних імітаційних тренажерах». Електронна, лазерна та біотехнічна інженерія, м. Харків, 7 квіт. 2024 р. – 9 квіт. 2020 р. 2020. С. 179–180. 8. “How Visual Inertial Odometry (VIO) Works,” Welcome to The Library!, Apr. 03, 2024. https://www.thinkautonomous.ai/blog/visual-inertial-odometry/ (accessed Jun. 22, 2024). 9. Sokolov A. A. and Avrunin O. H., "Можливості бібліотеки для доповненої реальності Arcore при розробці засобів навігації для незрячих," in Proceedings of the International Scientific and Practical Conference on Modern State and Prospects of Biomedical Engineering, dedicated to the 125th anniversary of the National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", Kyiv, Ukraine, Dec. 13-14, 2023, pp. 202. 10. Selivanova K. H. and Tymkovych M. Yu., "Проєктування телемедичної системи об’єктивізованої оцінки тремору рук із зовнішнім кінестетичним впливом," in Medico-Psychological and Information Aspects of Human Rehabilitation and Habilitation: Collection of Scientific Papers, edited by O. A. Panchenko, Kyiv, Ukraine: KVITS, 2020, pp. 255-257. 11. Li M. and Mourikis A. I., “High-precision, consistent EKF-based visual-inertial odometry,” International Journal of Robotics Research, vol. 32, no. 6, pp. 690-711, May 2013. doi: 10.1177/0278364913481251. 12. Соколов А. А. Особливості просторового сприйняття в тренінгових системах, Авіація, промисловість, суспільство : матеріали ІV Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Кременчук, 18 трав. 2023 р.) / МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ, Кременчуц. льотний коледж., Наук.парк «Наука та безпека». – Харків : ХНУВС, 2023. – С. 358-361. 13. Kolisnyk, K., Deineko, D., Sokol, T., Kutsevlyak, S., & Avrunin, O. (2019, October 1). Application of Modern Internet Technologies in Telemedicine Screening of Patient Conditions. IEEE Xplore. https://doi.org/10.1109/PICST47496.2019.9061252. 14. Аврунін, О., & Бєлянінова, Г. (2023). МІЦНЕ ЗДОРОВ’Я і БЛАГОПОЛУЧЧЯ – ПРІОРИТЕТ ХНУРЕ. Grail of Science, 28, 83–87. https://doi.org/10.36074/grail-of-science.09.06.2023.11. 15. Avrunin O., Nosova T., and Semenets V.. "Experience of Developing a Laboratory Base for the Study of Modern Microprocessor Systems." Proceedings of I International Scientific and Practical Conference “Theoretical and Applied Aspects of Device Development on Microcontrollers and FPGAs” MC&FPGA-2019, Kharkiv, Ukraine, 2019. pp. 6–8. 16. Tymkovych Maksym, Avrunin Oleg, Selivanova K., A. Kolomiiets, etc. “CORRESPONDENCE MATCHING IN 3D MODELS FOR 3D HAND FITTING,” Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska, vol. 14, no. 1, pp. 78–82, Mar. 2024, doi: https://doi.org/10.35784/iapgos.5498. 17. Tymkovych Maksym et al., “3D scanning technologies by optical RealSense cameras for SIRENbased 3D hand representation,” Dec. 2023, doi: https://doi.org/10.1117/12.3022737. 18. Yusuke S., “Measuring distance with ARCore,” Medium, Feb. 16, 2020. https://shibuiyusuke.medium.com/measuring-distance-with-arcore-6eb15bf38a8f. 19. “Use the ARCore Depth API for immersive augmented reality experiences,” Google Codelabs. https://codelabs.developers.google.com/codelabs/arcore-depth/#0 (accessed Jun. 22, 2024). 20. Місоченко С. Ю., Селіванова К. Г., і Аврунін О. Г., "Дослідження використання вірогіднісних методів у сфері обробки біомедичних зображень," в Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXХ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD-2022, Харків, Україна, 19-21 жовтня 2022 р., с. 902. 21. “Improving Monocular Visual Odometry Using Learned Depth,” ar5iv. https://ar5iv.labs.arxiv.org/html/2204.01268 (accessed Jul. 05, 2024).