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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2012.12
- 수록면
- 179 - 182 (4page)
이용수
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This paper proposes a real-time RGB-D (red-green-blue depth) 3D SLAM (simultaneous localization and mapping) with GPU (graphic processing unit) acceleration. RGB-D data contains 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (degree-of-freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (three-dimensional random sample consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature man-ager detects loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes full trajectory of the sensor.
목차
Abstract
1. 서론
2. 제안된 3D SLAM 시스템
3. 실험 결과
4. 결론
참고문헌
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2017-003-000682568