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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.8
- 수록면
- 828 - 833 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0116
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This article proposes a light-weight monocular depth estimation model applicable to mobile robots. Unlike autonomous vehicles, mobile robots face constraints in sensor and computing resources owing to considerations of a power efficient and light-weight design. Considering these constraints, we propose a model that estimates depth images from small camera images with minimal parameters and computational overhead. Additionally, to address the performance degradation that occurs during the model’s light-weighting process, we efficiently integrate sparse LiDAR point cloud through cross-attention mechanisms. This enables mobile robots to effectively acquire depth information about their surroundings.
목차
Abstract
I. INTRODUCTION
II. RELATED WORK
III. METHODOLOGY
IV. EXPERIMENTS AND RESULTS
V. CONCLUSION
REFERENCES
참고문헌 (14)
참고문헌 신청
R. Mur-Artal, J. M. M. Montiel, and J. D. Tardós, “ORB-SLAM: A versatile and accurate monocular SLAM system,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, Oct. 2015, doi: https://doi.org/10.1109/TRO.2015.2463671
H. Ha and H. Lee, “Learning-based collision probability prediction and obstacle avoidance for a mobile robot using a depth image,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 28, no. 6, pp. 608-614, Jun. 2022. doi: https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2022.22.0013
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