地毯作为非发光显示器的应用分析

图形和视觉计算6（2022）200045技术部分地毯表面山本拓美，杉浦裕太223-8522，横滨市东北区日吉3-14-1，庆应ar t i cl e i nf o文章历史记录：2021年12月6日收到收到修订版，2022年3月4日接受，2022年2022年3月25日在线提供关键词：新型显示I/Oa b st ra ct在这项研究中，我们提出了一个系统，它使用地毯作为一个非发光显示器，通过利用的现象，其中不同的阴影的痕迹，可以通过使用电机改变纤维的方向创建。这种方法的优点是可以与现有的布料一起使用，不需要墨水进行绘图，并且可以多次重写。这项工作的贡献是（1）能力以高分辨率和灰度显示图像，以及（2）自动绘制大图片的能力。版权所有2022作者。爱思唯尔有限公司出版这是CC BY-NC-ND下的开放获取文章许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。1. 介绍有两种类型的视觉显示：发光和非发光.发光可视显示器通常用作计算机图形的输出设备。这样的显示器能够以比人眼更高的分辨率来表现图像，具有高的图像更新性能，并且能够按比例缩小尺寸。因此，它们被用于各种目的。非发光显示器在上述方面具有较差的性能，但是非发光显示器对于人眼来说更自然。它们已经被积极地用于使用了很长时间的设备中，例如移动电子书设备。除了市场上广泛使用的显示器之外，还有其他非发光显示器，例如这种电子书终端。例如，已经有许多工作通过使用各种真实世界材料（诸如沙子[1]、水[2]、草[3]和苔藓[4]）来构建非发光显示器。这种使用真实物体的显示器可以以更自然的方式呈现信息，同时融入环境。在这项研究中，我们专注于布料的使用。布料通常用于生活空间，例如地毯。地毯占地面积大，具有缓冲、美观等多种功能。在这项研究中，我们设计了一个机器人系统，把现有的地毯变成一个非发光显示器。该系统的原理是使用马达改变纤维的方向，并利用纤维对地毯呈现不同色调通过这一点，我们可以建立一个这篇文章是由傅洪波推荐出版*通讯作者。电子邮件地址：imuka06x17@keio.jp（T.Yamamoto），sugiura@keio.jp（Y.Sugiura）。https://doi.org/10.1016/j.gvc.2022.200045显示器可以重写多次，而不需要墨水或修改现有的地毯。虽然Sugiura等人已经提出了在地毯上绘制的系统。[5]，但这项研究有两个贡献。第一个是显示器能够以高分辨率表示连续的亮区和暗区，这增加了生活空间中可以呈现的信息量，使得更多的信息能够以更可理解的方式传达，并产生吸引人的情感表达。第二个是在大面积上自动绘制图片的能力。在以前的研究中，人类手动绘制图片，但这可能直接导致定位错误。我们的系统需要较少的人为干预，是强大的定位错误，并能够更稳定的大规模渲染。我们的系统也可以用于公共空间，通过大规模渲染来增加演示的面积。2. 相关作品人们利用自然物体和人工制品的特性，对它们的视觉信息进行研究。这些技术可以作为新的计算机图形输出系统2.1. 对物体或环境进行有各种各样的静态印刷技术，固定在环境中的视觉信息。基于墨水的打印技术长期以来被用作用于向现实世界输出二维信息的设备。传统的喷墨打印机是固定的，但便携式打印机，如RICOHPixelroller [7]是一种使用墨水在墙上绘制图像和文本Kawana [8]开发了dotanco，一种邮票装置2666-6294/©2022作者。由Elsevier Ltd.发布。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）。可在ScienceDirect上获得目录列表图形与视觉计算期刊首页：www.elsevier.com/locate/gvcT. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000452具有电子可控的表面形状，并提出通过向邮票的静态表面形状添加时间轴来创建可缩放性和新的交互。Shader打印机[9]是一种将两种类型的热致变色油墨应用于物体表面，然后应用激光束来固定图案的研究。Jin等人[10]设计了一种使用光致变色油墨的印刷技术，当被特定波长的光照射时，油墨从透明变成彩色。光致变色地毯[11]是一个研究项目，通过将光致变色油墨涂在地板上并固定图案来在地板上呈现信息。人们还在研究使用油墨以外的材料的印刷技术Sustainabot [12]是一种小型机器人打印机，可以将熟悉的材料（如食品和粉末）粘附成一定的图案。通过手机控制，材料根据机器人的动作施加该研究不像上述方法那样将物体固定在环境中，而是通过提升现有地毯的毛皮来呈现视觉信息。与上述方法相比，本研究的优点是不需要墨水，而且可以方便地多次改写。2.2. 动态非发光显示技术还提出了可以动态重写视觉信息的非发光显示器配置方法许多使用液体（如水）的显示器已经被提出; Nagafuchi等人[2]提出了波尔卡，它像洒水器一样通过湿润沥青或土壤来吸引。其他示例包括通过使液体穿过管来呈现信息的显示器[13]，使用冷凝的交互式显示器[14]，以及通过在水面上产生波浪来改变显示器上的对象的显示器[15]。对于使用沙子的显示器，已经提出了BeachBot [1]，这是一种自推进机器人，其通过用伺服电机在沙子上做标记来在沙子上绘制。也有植物和木材制成的显示器。MOSS-xels [4]是一种苔藓显示器，旨在呈现信息并环保。它利用了砂藓（Racomitriumcanescens）的叶子吸水时张开的现象。Sweepscreen [16]通过在磁泳表面上移动由一排电磁铁组成的设备来生成自由形式的图像GhostTouch [17]是一个研究项目，它使用超声相控阵将普通表面变成交互式画布，使用户能够用沙子，液体等进行绘画。也有研究把布变成显示器。Wakita等人[18]提出了一种类似织物的模块化纺织品，由导电纤维和液晶墨水组成，可以改变颜色。Furukawa等人[19]开发了一种柔软的材料，通过在毛发中嵌入振动电机来生成毛发纹理。也有使用形状记忆合金来控制头发运动的例子[20，21]。Horishita等人。[22]使用螺线管来提升布料的皮毛，以使用与本研究相同的现象来创建视觉呈现，其中创建了不同色调的痕迹这些显示器需要使用特殊材料或将致动器并入材料中。然而，对这项研究影响最大的葡萄皮[5]可以在现有地毯上不进行任何特殊处理的情况下呈现信息提出了三种类型的设备：笔，长距离力照射，和辊，使用的现象，其中不同的阴影的痕迹时，纤维是颠倒的。Graffic Fur强调用户绘图本身的重要性使用类似的原理，也提出了一种将草坪变成公共展示的方法[3]然而，有两个问题与Graffy Fur。首先，可以绘制的图像的分辨率低。当分辨率较低时与传统的灰度毛发相比，本研究实现了高分辨率、抖动着色的大规模绘制。虽然我们的方法比GrafficFur需要更多的时间来绘制，但它增加了可以呈现的信息量。Graffic Fur的第二个问题是在绘制大区域时可能会出现用户干预，这可能会导致绘制结果不对齐。这是由于当绘制多行时，用户需要在绘制一行后手动移动设备本身。在这种情况下，GrafficFur仅根据量计算要绘制的下一个图像行旋转编码器的旋转。对齐行的过程依赖于人眼，这会导致绘图错误。 此外，如果旋转编码器由于空转而不能正确测量行进的距离，则上下图像之间会有间隙。依赖于视觉观察或编码器的旋转量进行定位过程会导致绘制误差，这可能在用作例如通过绘制消息来传送信息的介质在本研究中，我们的目标是减少用户的干预，并创建一个系统，按下一个按钮，自动完成所有的大型绘图虽然目前的流程中有多个流程需要用户干预，但在绘制过程中用户干预的次数和持续时间在我们的研究中，就像在Graffic Fur中一样，用户需要在绘制一行后手动移动机器人本身。在这种情况下，Graffiti Fur依靠目视检查或旋转编码器进行定位过程。相比之下，在我们的系统中，一旦机器人被放置在任意位置，就可以在那里绘制要绘制的图案，不包括已经绘制的部分因此，我们的研究的第二个贡献是，它可以自动绘制，而无需用户手动定位机器人的细节。虽然这项研究的绘制时间比Graffy Fur长2.3. 在真实世界制造在本研究中，我们估计机器人本身的位置并将其对准。在本节中，我们描述了估计设备本身位置的研究。由Rivers等人[23]开发的切割支持工具具有 摄像机附接到所述装置以执行自定位。FreeD [24]是一种使用磁性运动跟踪系统来辅助切割3D模型的设备，强调人类对切割的享受，并且仅在用户试图切割与预期模型显著不同的区域时提供机器辅助。在这项研究中，我们使用固定在环境中的摄像头来估计机器人本身的位置，类似于Phybots [25]。Phybots是交互设计师和HCI研究人员轻松制作机器人原型的工具。它通过从固定在环境中的摄像机读取附着在机器人上的标记来估计机器人的位置。这种方法的优点是易于实现，同时保持一定的精度水平，并且实现成本低廉。3. 拟议系统我们的系统自动渲染（1）高分辨率，（2）连续的亮区和暗区，（3）大规模的图像。在T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000453Fig. 1. 系统的整体视图。下面，我们将描述每个目标的系统要求。首先，为了获得高分辨率，必须使纤维精细地竖立起来。这可以通过使伺服电机的头部更薄来实现，但Graffy Fur [5]具有连接16个伺服电机的机制。在这种情况下，分辨率取决于伺服电机的机制。有可能通过改进机制来提高分辨率，但这是有限度的。因此，在这项研究中，一个单一的伺服电机控制的线性致动器，使分辨率不依赖于机制，我们成功地实现了高分辨率。要绘制具有连续亮度和暗度的图像，详细地考虑了控制纤维角度的方法。然而，作为测试伺服电机的纤维控制的结果，我们发现很难详细控制纤维的角度。为了解决这个问题，我们创建了一个伪阴影图像来绘制具有连续亮区和暗区的图像为了绘制更大规模的图像，我们的系统需要感知机器人的位置。虽然有使用基于相机的自定位或运动跟踪系统的方法，但我们选择在环境中使用固定相机，因为与这些方法相比，它更便宜，相对容易实现，并且保持一定程度的准确性。3.1. 整个系统我们的系统包括一个会画画的机器人，一个能识别机器人图二. 机器人的全貌。图三. 系统连接图。绘制模式的机器人（图。①的人。首先，用户加载要在软件应用程序上绘制的图像，并将机器人放置在绘制区域内。摄像头直接放置在地毯上方，拍摄整个绘图区域和机器人的图像。摄像头识别固定在机器人上的AR标记，这使得软件能够获取机器人的位置和旋转。该软件根据所获取的机器人的位置和旋转从整个绘制区域获取可以在机器人的当前位置处绘制的部分图像。机器人绘制所获取的局部图像，并在绘制局部图像之后移动其轮子。用户可以通过重复该过程绘制超过机器人尺寸的图像 获取局部图像，绘制它们，并移动机器人。3.2. 机器人绘图装置3.2.1. 设备配置对于绘图，我们使用了如图所示的机器人。二、这个机器人由一个绘图机部分的布上绘制和移动的位置运动部分。它基于XY绘图机机器人套件。机器人和主计算机之间的连接如图所示。3 .第三章。绘图仪部分由Makeblock Orion控制，运动部分由Arduino Uno控制。通过从主计算机向每个主板发送命令，驱动每个致动器。绘图仪部分由两个线性执行器和一个绘图部分组成。致动器可用于将拉伸部件移动到二维的期望位置 如图 4、一个伺服T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000454××××见图4。 机器人绘图部分。图五. 按图绘制的原则见图6。 机器人电机连接到绘图部分。伺服电机上安装有用于绘图的接头。如图5所示，伺服电机移动机头部分，使布料的纤维反向，从而做出不同色调的标记。运动部分由两个步进电机组成。在步进电机上，我们安装了由3D打印机制造的轮子。步进电机的旋转使机器人移动其位置。机器人的腿由四个轮子组成。如图6、两个步进电机连接在前轮上，两个自由旋转的轮子连接在后轮上3.2.2. 确定像素大小和像素这项研究的贡献之一是实现高分辨率。一个伺服电机的位置在绘制时由线性致动器移动，因此分辨率不依赖于伺服电机的机构，并且实现了高分辨率。由于伺服电机的机制，使纤维站起来，一个像素没有一个正方形的大小。地平线-见图7。 用户界面.垂直方向取决于针在集管部分的厚度。在这项研究中，我们调整了这些因素，以便我们可以尽可能精细地绘制。结果，一个像素的大小是矩形。很难测量单个像素的大小。 相反，为了避免重叠像素，我们直观地调整了每个像素的移动量，并绘制了100100像素，它们都是黑色的图像。 作为测量边长的结果，矩形的大小为34.7 cm28.2厘米。将其除以100的结果是像素之间的距离因此，像素之间的间隔为3。47 mm二、82毫米3.3. 软件3.3.1. 用户界面该应用程序使用Processing实现。1.图表-图7中示出了应用程序的标准用户界面（GUI）。通过按下图像按钮，用户可以输入图像并对图像应用诸如抖动方法的图像处理。接下来，在定位机器人之后，用户可以通过按下剪辑按钮来获取局部图像。最后，用户按下发送按钮向Makeblock Orion发送串行通信，机器人绘制部分图像。在绘制完成之后，机器人移动其位置并且再次重复获取和绘制局部图像的过程。其他按钮包括“角”按钮，用于绘制绘图区域的四个角。还有一个显示机器人当前位置和旋转的位置按钮，以及一个移动轮子和机器人位置的移动按钮3.3.2. 大型绘图在这项研究中使用的机器人的线性致动器的运动范围是390毫米310毫米。要显示在地毯上大于这个范围，有必要画它，同时移动机器人我们的系统通过估计机器人的位置来实现超出机器人尺寸的绘制。当机器人的位置移动时，用户不需要自己确定精确的定位，只需使用应用程序即可在地毯上绘制局部图像。如图8所示，我们已经实现了大规模的绘图，通过重复获取和绘制局部图像的基础上，机器人像素的轴向取决于图1和图2与图1https://processing.org/之间的距离T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000455×−×+3.3.2.1. 系统在这项研究中，我们采用了一种方法，使用固定在环境中的相机。原因是它是不昂贵的，并且相对容易实现，只需要标记和网络摄像头。摄像头（罗技C920s PRO HD网络摄像头2）已修复直接在地板表面上方，尽可能少地倾斜到地毯。调整视角，使得整个地毯在捕获的图像中可见。用户在程序中输入要绘制的图像的大小，并确定范围要在相机中绘制的图像。在保持机器人位置不变的情况下，通过对图像中可同时绘制的四个角进行这使得我们能够从输入图像获得可以在当前机器人位置处绘制的部分图像。通过将多个AR标记固定到机器人，即使当机器人旋转时，也可以减少绘制范围的误差。此外，为了避免即使在要绘制的区域重叠时也覆盖先前绘制的区域3.3.2.2. Procedure. 我们将解释用户使用该软件绘制的过程，如图所示。 八、首先，用户使用图像按钮上的图像按钮输入要绘制的整个图像。UI.然后，用户将机器人移动到相机可以读取两个AR标记的位置。根据当前位置，机器人获取要在该位置绘制的部分图像最后，当按下发送按钮时，机器人绘制部分图像。当机器人完成绘制部分图像时，它水平移动。移动后，机器人获取并绘制新的局部图像。通过重复该过程，当机器人进行水平绘制时，它可以以这种方式自动进行。然而，机器人只能在水平方向上移动。在所有的水平行都画好之后，用户需要垂直移动机器人在垂直方向上手动移动机器人一次后之后，机器人以与之前相同的方式水平绘制通过重复这个过程，我们可以绘制一个遍布整个地毯的图像。总之，对于单个水平行，用户在第一次将机器人放置在相机的视角内之后不需要触摸机器人。当绘制多行时，Graffic Fur要求用户手动将设备精确定位在前一行旁边。此过程会导致重叠，并在绘制过程中导致错误本研究的创新之处在于，通过使用标记来获取机器人换句话说，当手动移动机器人时，用户不需要精确地定位机器人以匹配相邻行的边缘，而只需要将机器人放置在粗略的位置。即使该位置与相邻行重叠，系统也可以自动获取部分图像以避免重叠绘制。3.3.3. 伪灰度抖动方法是仅使用黑白的二进制值的伪灰度的滤波过程。在这项研究中，我们使用了系统的抖动方法的半色调过程。该方法的算法描述如下。首先，像素2https://www.logitech.com/en-us/products/webcams/c920s-pro-hd-webcam.960-001257.html图八、 绘制超 过 机 器 人 尺 寸 的大型图像的 过 程 。图第九章摄 影 机和光源相对于布料的仰角。在图像中被分成4个4的块。假设每个像素由256个阴影表示。接下来，将块中的像素与抖动图案进行比较，如果像素等于或大于（对应抖动图案的值16 8、判断为白色，否则判断为黑色。如前所述确定的黑色和白色的局部密度可以用于仅使用二进制值来表示图像的阴影4. 摄像机和光源位置这项研究通过改变织物表面的反射特性来呈现视觉信息。织物表面的反射特性由双向反射分布函数（BRDF）描述，BRDF定义为入射辐照度与反射辐照度的比率。这是一个由四个变量决定的函数：凝视的方向和光线的方向。换句话说，取决于观看和光线方向，显示器可能由于阴影差异而不能用作显示器。在下文中，我们将研究我们的显示器可以在什么光源位置和视点位置使用。Graffy Fur [5]也被用于实验中，以研究视点与光源位置之间的关系，并且据报道，当入射角和反射角分别为60°和20°时，获得了高对比度。在仰角方向上研究了梯度，但在本研究中，我们将研究方位角方向。这潜在地使我们能够获得关于用户相对于其中图像可见的地毯的位置的知识。4.1. 实验条件在这个实验中，布料、光源和相机的位置都是固定的，布料被相机拍摄下来。 对比度是从所捕获的图像计算的。如图所示，相机的仰角设置为30度，光源的仰角设置为60度。9在这项研究中二十个不同T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000456⃝×图10. 方位角与织物和纤维起毛状态的关系。表1相机、光源位置和对比度之间的关系。相机光一BCDE一1.071.411.090.931.15B1.531.491.691.191.54C1.262.021.410.981.20D0.821.230.970.801.00见图11。输入方格图案和绘图结果。从视点的四个（A、 B、 C、 D）不同方位角和光源的五个（A、 B、 C、 D、 E）不同方位角拍摄图像这些位置如图所示。10. 光源是LED光源，相机是单反相机，佳能Kiss X9。3拍摄是在黑暗的房间里进行的，以避免环境光线的影响计算对比度图12个。 输入图像“GVC ”和绘图结果。图十三. 抖动方法过程。输入图像（左上）、抖动图像（左下）、抖动图像的绘制结果（右）。通过将亮度值除以和2002年1991年，5. 高分辨率、连续亮暗和2，分别使用Adobe Photoshop。根据这个定义，对比度越大，与周围区域相比，直立纤维看起来越暗4.2. 实验结果与讨论实验结果示于表1中。当视点位置为C时观察到最大对比度，光源位置为B。导致对比度低于1.1的视点和光源的组合是（视点，光源）=（D，A）、（A，A）、（A，C）、（D，C）、（A，D）、（C，D）、（D，D）和（D，E）。根据结果，确认了取决于照明条件和视点位置，图像可能变得不可见。此外，当光线从上方照射在布料上时，当视点位置设置为D时，它不起显示作用。这是本研究显示的局限性通过将光源放置在位置B，在任何视点位置处的对比度都大于1.2，并且显示器可以独立于视点位置而起作用。3https://global.canon/en/c-museum/product/dslr865.html图片绘制5.1. 显示分辨率本研究的贡献之一是提高了分辨率。为了显示这一点，应该显示像素的大小。然而，本研究中的显示器是基于纤维的显示器，目前尚不清楚一个像素中应包含多少根凸起纤维周围的纤维因此，很难测量每个像素的分辨率。因此，我们在一个小区域上显示像素艺术，以直观地显示分辨率的提高。图图11示出了8 8图案，图12示出了8 8图案。第12章一个前 图的示例。根据这些结果，我们可以从视觉上和定量上确认分辨率的提高。5.2. 绘制抖动方法图像我们使用灰度梯度图像作为输入图像来绘制抖动图像。图13示出输入图像和抖动图像以及绘制结果。证实了抖动方法可以用于创建伪灰度图像。图图14和图15示出了绘制二值化图像和抖动图像的结果。所绘制图像的分辨率T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000457×∼×××见图14。 二值化绘图结果。图15. 抖动方法绘制结果。设置为100 100。抖动图像在表示灰度（例如阴影）方面优于二值化图像，并且认为它在绘制具有连续亮区和暗区的图像方面是成功的然而，抖动图像的对比度低于二值化图像的对比度这可能是因为抖动方法即使在亮度分别非常高和非常低的情况下也会绘制黑点和白点。6. 大型绘图6.1. 对准精度在这项研究中，AR标记被附着在机器人上，并通过固定在机器人正上方的摄像头进行定位，实现了超出机器人尺寸的大规模渲染。在下文中，我们测试了定位的准确性。由于没有真正的定位值，我们设置了一个参考点，测量了与该点的距离，并检查了距离的变化。实验过程如下。1 将机器人放置在随机位置，同时确保角在绘图区域内。2 画下角3 测量角与预先固定在布上的参考点之间的距离。表2标记大小与标准差之间的关系标记尺寸（直径）15厘米20厘米标准偏差4.7 mm2.8 mm图16. 大型绘图结果。参考点事先用针固定在布上。摄像机的高度设置为1.8米。机器人被手动放置在随机位置。对直径为15 cm和20 cm的每个标记物进行10次13，并计算每个标记物尺寸的标准差。其结果示于表2。标准偏差为4.7 15 cm标记为0.28 mm，20 cm标记为0.28 cm。根据这些结果，确认了标记越大，定位变得越精确。此外，确认了当标记尺寸为约15cm时发生4.7mm的变化，并且当标记尺寸为约20cm时发生2.8mm的变化。此外，即使当标记尺寸为20 cm时，也存在约1个像素的变化。6.2. 拉拔试验我们使用该系统进行了绘图测试。结果示于图十六岁所用地毯的尺寸为150厘米 200厘米，但由于相机的视角，无法在整个表面上绘制，实际用于绘制的尺寸约为130厘米170厘米。因此，我们能够实现超过机器人尺寸的大型绘图。图16表明，我们的结果有一个更高的分辨率和更逼真的比Sugiura等人的研究[5]的文件。6.3. 使用自动移动机器人图17示出了在绘制过程中的自移动机器人，图18示出了使用自移动机器人绘图的结果。在该示例中，输入图像是二值图像，因此图像被绘制为二值化图像而没有任何抖动方法图像处理。虽然机器人只能在一维上移动，但通过限制输入图像在垂直方向上的宽度并创建水平图像，我们能够在机器人移动时绘制图像，而无需用户移动机器人。图像的实际尺寸为118 cm 22 cm。通过在酒店或家庭入口处的垫子上画画，用户可以表达对入住酒店的客人或来访者的欢迎。T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000458×图十七岁自 动 移动机器人在绘图过程中。图十八岁自 走式机器人绘图结果及应用实例。7. 限制和讨论所提出的方法的一个局限性是，它需要很长的时间来绘制。实际上，当绘制100像素的100像素图像时，其中所有像素都是黑色的，需要大约52分钟。图16所示的图像的绘制时间大约为8小时30分钟。由于绘图需要很长时间，目前的用例仅限于在半夜运行机器人一般来说，分辨率和绘制时间之间存在权衡，在本研究中，我们专注于提高分辨率。然而，即使在本研究中通过移动带有线性致动器的伺服电机来执行绘图，也有可能通过实施优化绘图顺序的算法并通过改进机器人来缩短绘图时间，以便它可以同时移动多个线性致动器。我们使用AR标记和相机作为大规模绘图的定位系统，因为它们价格便宜，易于实现，并且保持一定的准确性。然而，实验表明AR标记的准确性不好。改变标记尺寸不会显著提高准确性。相机视角也有限制使用磁跟踪器（如FreeD [24]中使用的器械）或具有高采集精度的器械（如光学标记和OptiTrack V120：Trio，4等）。可以考虑。另一种可能的方法是将摄像头固定在设备上，并将AR标记固定在地毯上以获取自身位置，如[23]所示。今后，我们将研究既有精度又有大范围应用的跟踪方法。在绘制部分图像之后，机器人移动其轮子。然而，本研究中的机器人只能在一维中移动因此，当绘制多行时，需要在完成一行的绘制后手动改变机器人的位置。这是非常繁琐和耗时的。我们相信，在未来进一步实施车轮控制将使我们能够完全自动化绘图过程。有一个方向，地毯上的皮毛有不同的灰色色调。如果机器人在产生不同色调的标记的方向上旋转这个问题可以通过以下方式得到改善：4 https://optitrack.com/cameras/v120-trio/在绘图区安装另一个机构，并改变伺服电机的角度，使其保持可以在地毯上产生不同色调标记本研究中使用的地毯材料是纤维长度为4 mm且纤维直径为0.02mm的微绒面革。据认为，在绘制过程中图像的外观取决于纤维的长度和地毯的材料。使用不同颜色和材料的地毯可能会产生更高的对比度结果，地毯的材料与图像外观之间的关系也是未来工作的问题。当使用本研究中使用的方法显示地毯时，如果对毛发施加外力，例如踩在地毯上，则绘制的图像可能会消失。此外，不仅是人为干预，而且车轮，串行通信线和电源线可以导致部分图像在使用本研究中的机器人绘图过程中消失。在Sugiura等人[5]的研究中，尝试在绘制后使用水胶固定绘制的图案，在我们的研究中，我们计划尝试使用相同的方法固定绘制的图案。为了解决由于机器人的代码和轮子而导致绘制图案消失的问题在我们的研究中，抖动方法被用于伪灰度化。然而，一个缺点是减少了绘制图像的整体对比度。在未来，我们还将研究图像处理算法，以防止在半色调处理过程中的对比度下降我们使用抖动方法来生成阴影图像的原因之一是很难控制每根纤维的倾斜度但是，如果我们能够开发出一种方法来精确控制纤维的角度，我们将来可能能够表达阴影。未来，我们还将探索更精确地控制纤维的方法。从光源和相机位置的实验中，可以确认，根据照明条件和视点位置，图像可能变得不可见。然而，通过控制纤维的方向、光源的位置和视点位置，可以呈现不同的图像。在未来，我们将尝试在多个方向上控制纤维并呈现多个图像。8. 结论在本研究中，我们提出了一个机器人系统，可以绘制高分辨率的图像在地毯一样的布，并实现了表达的阴影的图片灰度。此外，我们提出了一个系统，用于绘制大规模超过机器人的大小，并进行了绘图测试。此外，我们进行了实验的精度的路线和可用的观点和照明条件。在人们的日常生活中，布被用于各种场合。我们相信，布可以用作非发光显示器，其比常规显示器更容易与生活环境融合，使人们能够容易地熟悉，并且可以在不需要电或墨水的情况下重写多次。然而，本研究中的非发光显示器的性能不如商业发光显示器。本研究中使用的方法需要很长的时间来渲染，即使使用伪灰度，也只能表示一种颜色。虽然我们的方法的分辨率已经提高了与以前的研究相比，它仍然是不高的发光显示器。今后，我们将通过缩短绘制时间，创造一个T. Yamamoto和Y.Sugiura图形和视觉计算6（2022）2000459特殊的地毯，以表达多种颜色。此外，实验表明，存在可用照明和视点条件的限制以及对准精度的问题。今后，我们将通过改变光源位置和视点位置来提高对准精度，并呈现多个竞合利益作者声明，他们没有已知的竞争性财务利益或个人关系，可能会影响本文报告的工作确认我们的研究项目由JSPS KAKENHI资助编号JP20H04228赞助。我们要感谢Atsuya Munakata在硬件开发方面的支持。附录A. 补充数据与本文相关的补充材料可以在https://doi.org/10.1016/j.gvc.2022.200045上找到。引用[1] Research D，苏黎世联邦理工学院的一个学生团队。2015. www.beachbot.ch网站。[2021年10月14日]。[2] [10]张文，张文.波尔卡：一台喷水式打印机，用来在地面上作画。高级视觉界面国际会议论文集。AVI http://dx.doi.org/10。1145/3399715.3399817.[3] Sugiura Y，Toda K，Kikuchi T，Hoshi T，Kamiyama Y，Igarashi T，et al.Grassland ： Drawingmethodtoproducelarge-scalepicturesonconventional grass fields.第十一届有形、嵌入和具体互动国际会议论文集。TEIhttp://dx.doi.org/10的网站。1145/3024969.3025067。[4] 木村T，Kakehi Y. MOSS-Xels：使用racomitrium canescens形状的缓慢变化像素。在：ACMSIGGRAPH2014海报.SIGGRAPHhttp://dx.doi.org/10.1145/2614217.2630572[5] Sugiura Y，Toda K，Hoshi T，Kamiyama Y，Igarashi T，Inami M. 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