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En los últimos años, la estimación de la postura de objetos se ha convertido en un tema de investigación candente. Esta técnica puede estimar de manera efectiva los cambios de postura de objetos en el espacio y se utiliza ampliamente en muchos dispositivos móviles, como AR/VR. En la actualidad, las tecnologías principales pueden lograr una estimación de postura de alta precisión, pero el problema de múltiples objetos irregulares en dispositivos móviles y embebidos bajo condiciones de recursos limitados sigue siendo desafiante. En este artículo, proponemos un algoritmo FastQR que puede estimar la postura de múltiples objetos irregulares en Renesas utilizando el método de homografía para resolver la matriz de transformación de un solo código QR y luego establecer la relación de restricción espacial entre múltiples códigos QR para estimar la postura de objetos irregulares. Nuestro algoritmo obtuvo un resultado competitivo en simulación y verificación en la placa de desarrollo RZ/A2M de Renesas. Además, los resultados de verificación muestran que nuestro método puede estimar con
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