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자료유형
학술저널
저자정보
Saba Arshad (Chungbuk National University) Gon-Woo Kim (Chungbuk National University)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제17권 제3호
발행연도
2022.9
수록면
334 - 338 (5page)
DOI
10.7746/jkros.2022.17.3.334

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In visual simultaneous localization and mapping (vSLAM), the correct recognition of a place benefits in relocalization and improved map accuracy. However, its performance is significantly affected by the environmental conditions such as variation in light, viewpoints, seasons, and presence of dynamic objects. This research addresses the problem of feature occlusion caused by interference of dynamic objects leading to the poor performance of visual place recognition algorithm. To overcome the aforementioned problem, this research analyzes the role of scene semantics in correct detection of a place in challenging environments and presents a semantics aided visual place recognition method. Semantics being invariant to viewpoint changes and dynamic environment can improve the overall performance of the place matching method. The proposed method is evaluated on the two benchmark datasets with dynamic environment and seasonal changes. Experimental results show the improved performance of the visual place recognition method for vSLAM.
#Semantics #Simultaneous Localization and Mapping #Visual Place Recognition

목차

Abstract
1. Introduction
2. Semantic Visual Place Recognition
3. Experiments and Results
4. Conclusion
References

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