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(a) 이동체의 현 위치에서, 탐사환경에 대한 전방향 파노라마 영상을 획득하고, 상기 획득된 전방향 파노라마 영상을 이용하여, 상기 탐사 환경에 존재하는 특징점 각각의 위치를 이동체로부터의 방위각으로서 검출하는 단계;(b) 상기 검출된 방위각 및 이전에 갱신된 상기 특징점 위치의 사후 확률 분포를 기반으로, 현재의 이동체 위치의 사후 확률 분포를 갱신하는 단계; 및(c) 상기 검출된 방위각 및 상기 갱신된 이동체 위치의 사후 확률 분포를 기반으로, 상기 특징점 위치의 사후 확률 분포를 갱신하는 단계를 포함하고,상기 (b) 단계는 이동체 파티클의 밀도로서 이동체 위치의 확률 분포를 표시하는 입자 필터 방식을 적용하며,상기 (c) 단계는 특징점 파티클의 밀도로서 특징점 위치의 확률 분포를 표시하는 입자 필터 방식을 적용하며,상기 (a) 단계 내지 상기 (c) 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 입자 필터 프레임 워크에서 전방향 시각센서 기반 위치 추정 및 매핑을 위한 방법
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제1항에 있어서, 상기 (b) 단계는,상기 각각의 이동체의 파티클로부터 상기 검출된 방위각으로의 연장선상에 위치하는 특징점 파티클의 수를 기반으로 상기 각각의 이동체 파티클에 대한 가중치를 산출하고, 상기 산출된 각각의 이동체 파티클의 가중치를 기반으로 상기 이동체의 현재의 사후 확률 분포를 갱신하는 것을 특징으로 하는 입자 필터 프레임 워크에서 전방향 시각센서 기반 위치 추정 및 매핑을 위한 방법
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제1항에 있어서, 상기 (c) 단계는,상기 갱신된 이동체의 사후 확률 분포에 따른 이동체 파티클 각각으로부터 상기 검출된 각각의 방위각 방향으로의 연장선을 고려할 때, 상기 특징점의 파티클 각각에 대해, 상기 특징점 파티클을 통과하는 상기 연장선의 수를 기반으로 상기 각각의 특징점 파티클에 대한 가중치를 산출하고, 상기 산출된 특징점 파티클의 가중치를 기반으로 상기 특징점 각각의 사후 확률 분포를 갱신하는 것을 특징으로 하는 입자 필터 프레임 워크에서 전방향 시각센서 기반 위치 추정 및 매핑을 위한 방법
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제1항에 있어서,(d) 상기 (a) 단계 내지 상기 (c) 단계를 반복 수행하여 획득한 각 이동 시점의 전방향 파노라마 영상을 적층하여 얻은 전방향 경로 파노라마 영상, 각 이동 시점의 이동체의 위치를 취합한 이동체 항로, 및 상기 (a) 단계 내지 (c) 단계를 반복 수행하여 획득한 상기 특징점 위치의 사후 확률 분포로 생성된 특징점 지도를 기반으로, 상기 이동체 항로 중 각각의 위치에서의 각 특징점의 가시성을 판단하여 자유 공간 조각(free space carving)을 수행하는 단계;(e) 상기 자유 공간 조각을 거친 후에 조각되지 않은 영역의 표면점을 획득하고, 상기 전방향 경로 파노라마 영상을 이용하여 상기 획득된 표면점에 대해 가시성 조건을 만족시키면서 상기 이동체 항로로부터 가장 가까운 이동체의 위치를 결정하는 단계; 및(f) 상기 전방향 경로 파노라마 영상으로부터 상기 결정된 이동체의 위치일 때 획득한 전방향 파노라마 영상을 추출하고, 상기 추출된 전방향 파노라마 영상으로부터 상기 획득된 표면점 방향에 대한 칼라를 추출하여, 상기 표면점에 상기 추출된 칼라를 할당하여 칼라화 점유 지도를 생성하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 입자 필터 프레임 워크에서 전방향 시각센서 기반 위치 추정 및 매핑을 위한 방법
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제4항에 있어서,(g) 이동체가 탐사환경을 이동하고, 각 이동 위치에서 전방향 수평 파노라마 영상을 획득하는 단계;(h) 상기 생성된 칼라화 점유 지도로부터 각각의 이동체 파티클 위치에서의 전방향 수평 파노라마 영상을 생성하고, 상기 생성된 각각의 전방향 수평 파노라마 영상과 상기 획득된 전방향 수평 파노라마 영상을 비교하여, 이동체의 위치에 대한 사후 확률 분포를 갱신하는 단계를 더 포함하고,상기 (g) 단계 내지 상기 (h) 단계를 반복 수행하는 것을 특징으로 하는 입자 필터 프레임 워크에서 전방향 시각센서 기반 위치 추정 및 매핑을 위한 방법
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