깊이 맵 보정과 2-레벨 예측자-수정자 기법을 이용한 Visual Odometry의 정확도 개선
Enhancement of Visual Odometry Precision through Depth Map Refinement and Two-level Predictor-Corrector
- 주제(키워드) Visual Odometry , ICP , 깊이 맵 보정
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 임인성
- 발행년도 2017
- 학위수여년월 2017. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 컴퓨터공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000061201
- 본문언어 한국어
- 저작권 서강대학교 논문은 저작권보호를 받습니다.
초록/요약
가상현실과 증강현실의 산업이 폭발적으로 성장하고 있고 그에 따라서 카메라의 위치를 정확하게 추정하는 기술의 중요성이 더해지고 있다. 특히 상대적으로 낮은 비용과 높은 정확도를 가진 RGB-D 카메라를 이용하여 카메라의 위치는 추정하는 기술에 대한 연구가 진행 되고 있다. 저가형 RGB-D 카메라의 경우 카메라의 위치를 추정하는데 많은 노이즈를 포함하고 있어서 카메라의 위치를 정확하게 추정하지 못하는 문제를 가지고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 3차원 공간에 대한 맵을 유지하거나 정보를 보존하는 방식이 연구 되었지만 이는 많은 메모리를 소비한다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 비교적 적은 메모리를 사용하여 카메라의 궤적을 정확하게 추정하는 방법을 제시한다. 이를 위해 많은 노이즈를 포함하고 있는 깊이 맵을 보정하는 과정을 거치고 미세한 오차를 보정하기 위해 예측자-수정자 기법을 이용하여 오차의 누적을 억제한다. 깊이 맵을 보정하기 위해 direct method 방식의 ICP를 이용하여 카메라의 위치를 추정하여 깊이 맵의 평균을 구하는 방법을 사용한다. 또한 깊이 맵에서 많은 오차를 포함하고 있는 모서리 영역을 제거하여 카메라 위치 추정의 정확도를 높인다. 미세한 오차의 누적을 방지하기 위해 예측자-수정자 기법을 2계층으로 수행하여 기존 연구에 비해 더 느린 속도로 오차가 누적 될 수 있도록 한다. 이와 같은 연구의 결과로 기존 연구에 비해 적은 메모리와 간단한 알고리즘을 사용하고도 높은 정확도의 카메라 궤적을 추정한다. 이는 향후 모바일 플랫폼에서도 높은 정확도를 유지하며 카메라의 궤적을 추정할 수 있을 것으로 기대된다.
more