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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍성훈 (KAIST) 김진환 (KAIST)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇공학회 논문지 제9권 제4호
발행연도
2014.12
수록면
197 - 205 (9page)

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As computer vision algorithms are developed on a continuous basis, the visual information from vision sensors has been widely used in the context of simultaneous localization and mapping (SLAM), called visual SLAM, which utilizes relative motion information between images. This research addresses a visual SLAM framework for online localization and mapping in an unstructured seabed environment that can be applied to a low-cost unmanned underwater vehicle equipped with a single monocular camera as a major measurement sensor. Typically, an image motion model with a predefined dimensionality can be corrupted by errors due to the violation of the model assumptions, which may lead to performance degradation of the visual SLAM estimation. To deal with the erroneous image motion model, this study employs a local bundle optimization (LBO) scheme when a closed loop is detected. The results of comparison between visual SLAM estimation with LBO and the other case are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.

목차

Abstract
1. 서론
2. ASKF 기반 비주얼 SLAM
3. 영상 운동 모델 보정
4. 실험적 검증 및 결과
5. 결론
References

참고문헌 (16)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2020-559-001258148