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전현호 (충남대학교) 김진형 (한국항공우주연구원) 고윤호 (충남대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제23권 제12호
발행연도
2017.12
수록면
1,063 - 1,069 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2017.17.0160

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This paper proposes a monocular visual odometry algorithm based on Robust Aged Feature Set (RAFSet). Conventional visual odometry algorithms generally adopt optimization algorithms to resolve tracking and matching errors in motion estimation caused by noise or occlusion. However, continuous failures in motion estimation can lead to extreme states that cannot be resolved through this optimization algorithm. We propose the RAFSet framework that effectively manages and controls the detected features of an image sequence for motion estimation to avoid such failures in motion estimation and estimate more robust motion information. A RAFSet is composed of Robust Aged Features (RAFs) that are detected or tracked from each image frame. Each RAF has an age value representing its reliability degree as a robust feature and several pieces of useful information for motion estimation. The proposed RAFSet framework adjusts the age value of each RAF effectively and only uses RAFs with a high age value to attain better motion estimation results. Experimental results for a popular dataset confirm that the motion estimation accuracy is improved using the proposed RAFSet framework.
#visual SLAM #visual odometry #motion estimation #RAF #RAFSet

목차

Abstract
I. 서론
II. RAFSet 모션 추정
III. 실험 결과 및 분석
IV. 결론
REFERENCES

참고문헌 (19)

참고문헌 신청
M. Mark, Y. Cheng, and L. Matthies, “Two years of visual odometry on the mars exploration rovers,” Journal of Field Robotics, vol. 24, no. 3, pp. 169-186, 2007. J. H. Kim, H. S. Kang, H. H. Jeon, and Y. H. Ko, “The study on robust feature selection and management techniques for monocular odometry,” Workshop on Image Processing and Image Understanding, pp. 366-369, 2016. J. K. Lee, “Autonomous vehicle development status and implications,” The Magazine of the IEEE, vol. 41, no. 1, pp. 22-29, 2014. K. Georg and D. Murray, “Parallel tracking and mapping for small AR workspace,” Mixed and Augmented Reality, 2007. E. Jakob, T. Schops, and D. Cremers, “LSD-SLAM: Largescale direct monocular SLAM,” European Conference on Computer Vision. Springer International Publishing, 2014.

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