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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
임동선 (국민대학교) 유진우 (국민대학교)
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제8호
발행연도
2023.8
수록면
619 - 627 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.8.619

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

딥러닝 기반 Depth Estimation 및 Segmentation 활용을 통한 Mono SLAM 알고리즘 성능 개선 연구
임동선 ,  유진우 한국자동차공학회논문집 2023.08 학술저널

2022

딥러닝 기반 Depth Estimation 활용을 통한 MONO SLAM 위치 추정 성능 개선 연구
임동선 ,  김진관 ,  유진우 한국자동차공학회 춘계학술대회 2022.06 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, an improved Mono-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) algorithm is proposed to address the depth estimation of a monocular camera without using additional sensors. The proposed SLAM uses a depth estimation based on a deep-learning approach, and generates a refined depth map through semantic segmentation. The proposed algorithm is validated through the RGB-D mode of ORB SLAM2, and it demonstrated that localization accuracy can be improved, compared to using the Mono version of ORB SLAM2. Moreover, it can utilize RGB-D cameras in outdoor environments, though it may lead to performance degradation. To solve performance degradation in the depth estimation of the depth map at the boundary between distant objects due to insufficient ground information, a refined depth map that uses semantic segmentation is adopted, thus improving localization accuracy.
#SLAM(동시적 위치추정 및 지도 작성) #Deep learning(딥러닝) #Depth estimation(거리 추정) #Mono camera(단안 카메라) #Disparity(시차) #Semantic segmentation(의미론적 분할)

목차

Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. Proposed Mono SLAM
4. Experiment Result
5. 결론
References

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