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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Huang, He (Beijing University of Civil Engineering and Architecture) Weng, FuZhou (Beijing University Beijing University of Civil Engineering and Architecture) Hu, Bo (Beijing University Beijing University of Civil Engineering and Architecture)
저널정보
한국측량학회 한국측량학회지 한국측량학회지 제37권 제2호
발행연도
2019.4
수록면
45 - 53 (9page)

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RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Advantages of RGB-D SLAM
3. Implementation Method
4. Key Technologies
5. Experiment and Analysis
6. Conclusion
References

참고문헌 (8)

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