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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 77 - 87 (11page)
- DOI
- 10.5573/ieie.2021.58.7.77
이용수
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Visual-Inertial(VI) SLAM은 카메라와 관성 측정 센서를 사용하여 영상 특징과 관성 센서의 빠른 모션 추정 장점을 결합하여 저비용으로 높은 추적 성능을 구현할 수 있다. 최근 로보틱스, 증강현실, 자율주행 등 다양한 분야에서도 VI-SLAM 기술을 적용하는 사례가 늘어나고 있다. 단안 카메라를 사용하는 VINS-mono(visual inertial navigation systems) 기술은 영상 특징점들의 거리값을 상태벡터 최적화과정에서 풀어야하기 때문에 연속 영상에서 특징점의 추적 성능이 카메라 모션 추정에 영향을 준다. VINS-mono와 같이 하나의 카메라를 사용하는 기술은 연속영상에서 특징추적이 실패할 경우 상태 벡터 추정 단계에서 오차가 발행하기 때문이다. 본 논문에서는 빠른 움직임에서도 카메라의 모션 정보를 정확하게 추정하기 위하여 스테레오 카메라를 사용한 VINS-Stereo 기술을 제안한다. 스테레오 영상에서 특징점을 정합하고 깊이 정보를 추출한다. 상태벡터 최적화 과정에서 깊이 정보를 사용하는 비용 함수를 추가하여 카메라의 모션을 정밀하게 추정하였다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (26)
참고문헌 신청
R. C. Smith, P. Cheeseman, On the Representation and Estimation of Spatial Uncertainly. Int. J. Robot. Res. 1986, 5, 56-68.
R. Martinez-Cantin, J. A. Castellanos, “Unscented SLAM for large-scale outdoor environments.” 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2005.
A. J. Davison, “Real-time simultaneous localisation and mapping with a single camera.” null. IEEE, 2003.
M. Montemerlo, et al. “FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem.” Aaai/iaai 593598 2002.
M. Montemerlo, et al. “FastSLAM 2.0: An improved particle filtering algorithm for simultaneous localization and mapping that provably converges.” IJCAI. 2003.
R. Martinez-Cantin, J. A. Castellanos, “Unscented SLAM for large-scale outdoor environments.” 2005 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2005.
A. J. Davison, “Real-time simultaneous localisation and mapping with a single camera.” null. IEEE, 2003.
M. Montemerlo, et al. “FastSLAM: A factored solution to the simultaneous localization and mapping problem.” Aaai/iaai 593598 2002.
M. Montemerlo, et al. “FastSLAM 2.0: An improved particle filtering algorithm for simultaneous localization and mapping that provably converges.” IJCAI. 2003.
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