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학술저널
저자정보
황서연 (고려대학교) 송재복 (고려대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제17권 제2호
발행연도
2011.2
수록면
164 - 170 (7page)

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This paper proposes a novel monocular vision-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) method using both position and orientation information of ceiling lamps. Conventional approaches used corner or line features as landmarks in their SLAM algorithms, but these methods were often unable to achieve stable navigation due to a lack of reliable visual features on the ceiling. Since lamp features are usually placed some distances from each other in indoor environments, they can be robustly detected and used as reliable landmarks. We used both the position and orientation of a lamp feature to accurately estimate the robot pose. Its orientation is obtained by calculating the principal axis from the pixel distribution of the lamp area. Both corner and lamp features are used as landmarks in the EKF (Extended Kalman Filter) to increase the stability of the SLAM process. Experimental results show that the proposed scheme works successfully in various indoor environments.
#ceiling #mobile robot #monocular camera #SLAM

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 조명 방위 추출
Ⅲ. EKF 기반의 SLAM
Ⅳ. 실험결과 및 고찰
Ⅴ. 결론
참고문헌

참고문헌 (11)

참고문헌 신청
1. [학술지(정기간행물)] - S. Se / 2002 / Mobile robot localization and mapping with uncertainty using scale-invariant visual landmarks / Int. Journal of Robotics Research 8 (21) : 735 ~ 758 google schola 2. [학술대회논문] - T. Lemaire / 2005 / A practical 3D bearing-only SLAM algorithm / Proc. of the IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems : 2449 ~ 2454 google schola 3. [학술지(정기간행물)] - A. Davison / 2007 / MonoSLAM: real-time single camera SLAM / IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence 29 (6) : 1052 ~ 1067 google schola 4. [학술대회논문] - P. Smith / 2006 / Real-time monocular SLAM with straight lines / Proc. of the 17th British Machine Vision Conference google schola 5. [학술대회논문] - R. Newcombe / 2010 / Live dense reconstruction with a single moving camera / IEEE Conf. on Computer Vision and Pattern Recognition google schola

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