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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.6
- 수록면
- 498 - 505 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0056
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For autonomous flight of drone, pose estimation is required. Especially, in case of indoor flight, the importance of pose estimation is increased. Because when the drone is flying indoors, GPS is not received and there are many obstacles around. In this paper, we propose a precise pose estimation method through LVIO (Lidar Visual Inertial Odometry) algorithm using IMU, vision sensor and LIDAR. In addition, we generate a 3D feature point map and used the pre-generated map and monocular camera to perform pose estimation for indoor flight of a small drones. Generally, the indoor environment is mostly narrow, we can use only small size drone for indoor flight. Therefore, we can only mount light sensors on the drone for pose estimation such as monocular camera and IMU. Therefore, in this paper, LVIO is used to generate the precise trajectory when generating the map, and the pose is estimated using only pre-generated map and monocular camera for drone flight. In addition, it is confirmed that precise pose estimation result is obtained by using LVIO through experiment, and pose estimation for indoor flight is performed using only map and monocular camera.
목차
Abstract
I. 서론
II. 센서별 측정치 획득
III. LVIO기반 지도 궤적 및 3차원 특징점 지도 생성
IV. 지도 및 단안카메라를 이용한 위치 및 자세 추정
V. 실험 결과
VI. 결론
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
Z. Zhang, “Determining the epipolar geometry and its uncertainty: A review,” International Journal of Computer Vision, vol. 27, no. 2, pp. 161-195, 1998.
Y. Kim, B. Lee, Y. J. Lee, and S. Sung, “Design and performance evaluation of Kalman filter based visualinertial odometry using RGB-D camera,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 8, pp. 750-756, Aug. 2018.
J. S. Hu and M. Y. Chen, “A sliding-window visual-imu odometer based on tri-focal tensor geometry,” Robotics and Automation, 2014 IEEE International Conference on IEEE Hong Kong, China, pp. 3963-3968, May. 2014.
T. Qin, P. Li, and S. Shen, “Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimator,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 34, no. 4, pp. 1004-1020, 2018.
J. Zhang and S. Singh, “LOAM: Lidar Odometry and Mapping in Real-time,” Robotics: Science and Systems, vol. 2, pp. 9, July. 2014.
Y. Kim, B. Lee, Y. J. Lee, and S. Sung, “Design and performance evaluation of Kalman filter based visualinertial odometry using RGB-D camera,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 24, no. 8, pp. 750-756, Aug. 2018.
J. S. Hu and M. Y. Chen, “A sliding-window visual-imu odometer based on tri-focal tensor geometry,” Robotics and Automation, 2014 IEEE International Conference on IEEE Hong Kong, China, pp. 3963-3968, May. 2014.
T. Qin, P. Li, and S. Shen, “Vins-mono: A robust and versatile monocular visual-inertial state estimator,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 34, no. 4, pp. 1004-1020, 2018.
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