저자 : 강재현
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- KITECH 생산기술 전문지 > 인간중심생산기술
- Volume 1(1); 2024
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인간중심생산기술 2024;1(1):96-100. Published online: Jul, 22, 2024
정보량 차이를 활용한 의미 기반 카메라 위치 추정 기술
- 강재현*, †
강재현
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강재현
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* 한국생산기술연구원 / 02-8040-6274 / jkang@kitech.re.kr / 교신저자
본 글은 저자가 기존에 발표한 논문[1]에서 제안한 기술을 소개하기 위해 해당 논문의 내용을 발췌 및 요약하여 작성하였음.
초록
1. 서 론
VO(visual odometry) 및 VSLAM(visual simultaneous localization and mapping)은 환경 내에서 탐색하는 카메라의 궤적을 추정하며 환경의 기하 구조를 구축하는 것을 목표로 한다. 카메라 궤적 추정을 위해 VO 및 VSLAM은 이미지에서 키포인트 특징점을 감지하고 연속된 이미지 프레임에서 이를 추적한다. 그러나 이미지를 사용하는 기존 방법은 조명과 카메라 시점의 변화로 인해 카메라 위치를 추정할 때 모델링할 수 없는 노이즈가 발생할 수 있어 위치 추정 정확도에 한계가 있다. 반면, 의미(semantic) 이미지에 기반한 방법은 조도 및 시점 변화에 강하다는 것이 밝혀졌다 [2]. 따라서 이미지에서 추정한 의미정보를 사용하는 것은 카메라 위치 추정 알고리즘에 일관된 정보를 제공하여 위치 추정 정확도 개선에 유용하다...
참고 문헌
- J. Kang and C. Nam,“A Measure of Semantic Class Difference of Point Reprojection Pairs in Camera Pose Estimation,”IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 20, no. 1, pp. 201-212, 2024.
- K.-N. Lianos, J. L. Schonberger, M. Pollefeys, and T. Sattler, “VSO:Visual semantic odometry,” in Proc. Eur. Conf. Comput. Vis., 2018, pp. 234–250.
- M. Li, X. Chen, X. Li, B. Ma, and P. M. Vitányi, “The similarity metric,”IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 50, no. 12, pp. 3250–3264, Dec. 2004.
- G. Pascoe, W. P. Maddern, and P. Newman, “Robust direct visual localisation using normalised information distance,” in Proc. Brit. Mach. Vis. Conf., 2015, pp. 801–813.
- Y. Cabon, N. Murray, and M. Humenberger, “Virtual KITTI 2,” Jan. 2020, arXiv:2001.10773 [cs.CV].
- R. Mur-Artal and J. D. Tardós, “ORB-SLAM2: An open-source SLAM system for monocular, stereo, and RGB-D cameras,” IEEE Trans. Robot., vol. 33, no. 5, pp. 1255–1262, Oct. 2017.
- H. Alismail, B. Browning, and S. Lucey, “Photometric bundle adjustment for vision-based SLAM,” in Proc. Asian Conf. Comput. Vis., 2016, pp. 324–341.
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