칼만 필터 기반의 영상 재선택: 영상 검색 기반 영상 측위에서 Collinear와 높은 Co-visibility 상황 처리

문기영; 김학일

doi:10.5302/J.ICROS.2024.24.0119

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저자정보: 문기영 (인하대학교) 김학일 (인하대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제30권 제9호

발행연도: 2024.9

수록면: 954 - 959 (6page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2024.24.0119

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Autonomous driving systems must maintain consistent position estimation across various environments. However, conventional GPS-based position estimation technologies often yield inaccurate results in environments with weak signal reception, necessitating alternative solutions. Image retrieval based visual localization, unaffected by radio wave conditions, presents a robust alternative for accurate position estimation. Image retrieval, widely utilized in visual localization research, typically calculates precise positions by incorporating relative poses. However, accuracy may diminish in collinear and high co-visibility scenarios, requiring supplementary approaches. This paper proposes a method to overcome collinear and high co-visibility situations encountered in image retrieval. The proposed method applies retrieval results to a Kalman filter based system. Compared to conventional methods, the proposed approach demonstrated an average improvement of 11.12 meters in GPS error.

#visual localization #image retrieval #Kalman filter #collinear #co-visibility

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