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NTIS 바로가기전기학회논문지 = The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers, v.68 no.1, 2019년, pp.182 - 188
전진석 (School of Electrical and Electronics Engineering, ChungAng University) , 김효중 (School of Electrical and Electronics Engineering, ChungAng University) , 심덕선 (School of Electrical and Electronics Engineering, ChungAng University)
Autonomous mobile robots need SLAM (simultaneous localization and mapping) to look for the location and simultaneously to make the map around the location. In order to achieve visual SLAM, it is necessary to form an algorithm that detects and extracts feature points from camera images, and gets the ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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SfM의 목적은? | 컴퓨터비전 분야의 SfM(structure from motion)문제와 이동로봇의 SLAM문제는 오랜 기간 각각 발전해 왔는데, 동기는 달랐지만 근본적으로 같은 문제를 다루고 있다. SfM은 카메라의 2차원 영상으로부터 3차원 영상을 얻는게 목적이며 투사기하(projective geometry)와 최적화 기법을 사용하는데 비해, SLAM은 여러 센서를 사용해서 로봇의 위치와 주변 지도를 얻는 것이 목적이고 필터링 기법을 사용한다. 최근에는 SfM과 SLAM의 두 분야의 갭을 이어주는 연구가 많이 진행되었으며, 실시간 SfM문제는 영상 SLAM이라고도 한다. | |
영상 SLAM의 알고리즘으로 필터링 방법인 EKF와 최적화 방법인 BA의 성능을 비교하였는데 그 결과는? | 또 영상 SLAM의 알고리즘으로 필터링 방법인 EKF와 최적화 방법인 BA의 성능을 비교하였다. 크게 2가지의 성능을 비교, 분석하였는데, 첫째로는 자세 추정방법에 대한 성능 비교, 둘째로는 카메라 자세 추정 및 3차원 점 보정방법에 대한 성능을 비교하였다. 첫 번째의 결과에서는 2D-2D 자세 추정방법보다는 3D-2D 자세 추정방법이 정확도가 높다는 것을 알 수 있었고, 두 번째의 결과에서는 칼만필터를 사용한 3차원 점 보정 방법보다는 번들 조정의 방법으로 3차원 점을 보정하는 방법이 특징점의 정보와 정확도 면에서 뛰어나다는 것을 알 수 있었다. | |
SLAM의 목적은? | 컴퓨터비전 분야의 SfM(structure from motion)문제와 이동로봇의 SLAM문제는 오랜 기간 각각 발전해 왔는데, 동기는 달랐지만 근본적으로 같은 문제를 다루고 있다. SfM은 카메라의 2차원 영상으로부터 3차원 영상을 얻는게 목적이며 투사기하(projective geometry)와 최적화 기법을 사용하는데 비해, SLAM은 여러 센서를 사용해서 로봇의 위치와 주변 지도를 얻는 것이 목적이고 필터링 기법을 사용한다. 최근에는 SfM과 SLAM의 두 분야의 갭을 이어주는 연구가 많이 진행되었으며, 실시간 SfM문제는 영상 SLAM이라고도 한다. |
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