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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.1
- 수록면
- 107 - 111 (5page)
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A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
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C. Cadena / 2005 / Past, Present, and Future of Simultaneous Localization and Mapping : Toward the Robust-perception age / IEEE Transactions on Robotics 32(6):1309~1332
S. Thrun / 2005 / Probabilistic Robotics / The MIT Press
H. Durrant-Whyte / 2006 / Simultaneous Localization and Mapping : Part I the Essential Algoithms / IEEE Robotics & Automation Magazine 13(2):99~110
J. Zhang / 2014 / LOAM : Lidar Odometry and Mapping in Real-time / Robotics : Science and Systems 2(9)
T. Shan / 2018 / Lego-loam : Lightweight and Ground-optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain / IEEE/RSJ International Conference on intelligent Robotics and Systems(IROS) :4758~4765
S. Thrun / 2005 / Probabilistic Robotics / The MIT Press
H. Durrant-Whyte / 2006 / Simultaneous Localization and Mapping : Part I the Essential Algoithms / IEEE Robotics & Automation Magazine 13(2):99~110
J. Zhang / 2014 / LOAM : Lidar Odometry and Mapping in Real-time / Robotics : Science and Systems 2(9)
T. Shan / 2018 / Lego-loam : Lightweight and Ground-optimized Lidar Odometry and Mapping on Variable Terrain / IEEE/RSJ International Conference on intelligent Robotics and Systems(IROS) :4758~4765
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