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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 193 - 199 (7page)
- DOI
- 10.7467/KSAE.2025.33.3.193
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This paper explored visual inertial odometry(VIO) using a Lidar prior map, focused on comparing loosely coupled and tightly coupled approaches. The study investigated how the integration of visual and inertial data, combined with Lidar information, enhances localization performance, particularly under varying conditions of feature matching reliability. The research proposed a comprehensive preprocessing pipeline, including reference image alignment and depth map generation, to support accurate visual relocalization. The integration of stereo cameras, IMU data, and wheel odometry was examined within both VIO frameworks. The methods are tested using a complex urban dataset to evaluate their effectiveness in real-world autonomous driving scenarios. By comparing the performance of each approach, this research is expected to provide valuable insights into their applicability in choosing a method. The performance of the two approaches was assessed under different conditions to determine which offers the most reliable results for VIO tasks.
목차
Abstract
1. 서론
2. 라이다 맵 전 처리
3. 시각적 관성 오도메트리 알고리즘
4. 데이터셋 결과
5. 결론
References
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