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학술저널
저자정보
이훈 (서울대학교) 김철홍 (서울대학교) 이태재 (서울대학교) 조동일 (서울대학교)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제22권 제10호
발행연도
2016.10
수록면
833 - 838 (6page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2016.16.0096

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

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This paper presents a performance evaluation of various feature-initialization algorithms for forward-viewing mono-camera based simultaneous localization and mapping (SLAM), specifically in indoor environments. For mono-camera based SLAM, the position of feature points cannot be known from a single view; therefore, it should be estimated from a feature initialization method using multiple viewpoint measurements. The accuracy of the feature initialization method directly affects the accuracy of the SLAM system. In this study, four different feature initialization algorithms are evaluated in simulations, including linear triangulation; depth parameterized, linear triangulation; weighted nearest point triangulation; and particle filter based depth estimation algorithms. In the simulation, the virtual feature positions are estimated when the virtual robot, containing a virtual forward-viewing mono-camera, moves forward. The results show that the linear triangulation method provides the best results in terms of feature-position estimation accuracy and computational speed.

목차

Abstract
I. 서론
II. 다양한 특징점 초기화 알고리즘
III. 시뮬레이션
IV. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

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