지연 측정 시스템을 이용한 헤드 마운티드 디스플레이의 자기 보정 기반 최적 센서 융합 및 예측 기술
Self-Calibration-based Optimal Sensor Fusion and Prediction Techniques for Head Mounted Displays using Latency Measurement System
- 주제(키워드) 헤드 마운티드 디스플레이 , 가상 현실 , 측정 장비 , 지연 시간 , 예측 필터 , 자기 보정기법
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 강석주
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2018. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000062789
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
본 논문은 헤드 마운티드 디스플레이의 모션-투-포톤 레이턴시를 저감하기 위한 예측 시스템을 제안한다. 예측 시스템은 크게 예측 정도를 파악하기 위한 모션-투-포톤 레이턴시 측정, 현재 자세를 정밀하게 추정 가능한 자기 보상 기반 최적 센서 융합, 그리고 헤드 마운티드 디스플레이에 특화된 예측 기술로 구성된다. 먼저 제안하는 시스템은 운동 예측을 통하여 미리 영상을 렌더링하여 레이턴시를 저감한다. 따라서 상용화된 헤드 마운티드 디스플레이의 레이턴시를 통해 예측 정도를 산출한다. 본 논문에서는 새로운 헤드 마운티드 디스플레이의 레이턴시 측정 시스템을 통해 이를 측정하였고 정밀한 예측 정도를 추론할 수 있다. 다음으로 정밀한 예측을 위해서는 현재 자세 추정이 중요하다. 하지만 헤드 마운티드 디스플레이는 다양한 한계로 자세 추론 정밀성이 떨어진다. 따라서 쉽게 적용할 수 있는 자기 보정 기법을 통해 더욱 정밀한 자세를 추정하는 방법을 제안하였다. 마지막으로 헤드 마운티드 디스플레이에서 특화된 예측 기술을 통해 레이턴시 감소 기술을 제안한다. 기존 방법은 정밀성이 높으나 헤드 마운티드 디스플레이 환경에서 적절하지 않다. 따라서 낮은 연산량과 인지적 정밀성이 높은 예측 기술을 통해 결과적으로는 제안한 시스템은 헤드 마운티드 디스플레이의 레이턴시을 저감 시킨다.
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