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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.2
- 수록면
- 65 - 71 (7page)
- DOI
- 10.14372/IEMEK.2024.19.1.65
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An indirect visual SLAM takes raw image data and exploits geometric information such as key-points and
line edges. Due to various environmental changes, SLAM performance may decrease. The main problem is caused by
dynamic objects especially in highly crowded environments. In this paper, we propose a robust feature-based visual
SLAM, building on ORB-SLAM, via multi-channel dynamic objects estimation. An optical flow and deep
learning-based object detection algorithm each estimate different types of dynamic object information. Proposed method
incorporates two dynamic object information and creates multi-channel dynamic masks. In this method, information on
actually moving dynamic objects and potential dynamic objects can be obtained. Finally, dynamic objects included in
the masks are removed in feature extraction part. As a results, proposed method can obtain more precise camera
poses. The superiority of our ORB-SLAM was verified to compared with conventional ORB-SLAM by the experiment
using KITTI odometry dataset.
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