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IMU(Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), 카메라(Camera) 및 3D 라이더(LiDAR; Light Detection And Ranging)의 다중 센서를 이용하여 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는 단계;상기 측정된 데이터를 기반으로 상기 무인체의 이동 경로에서의 노드(node), 및 각 노드 간의 구속 조건(constraint)으로부터 그래프 구조(Graph structure)를 구축하는 단계; 및상기 그래프 구조를 기반으로 무인체의 위치를 추정하는 단계를 포함하되,상기 그래프 구조를 구축하는 단계는카메라로부터 측정되는 무인체의 오도메트리 데이터로 형성된 구속 조건, GPS 및 IMU로부터 측정되는 속도 데이터, 초기 위치 데이터 및 위치 데이터로 형성된 구속 조건, 및 3D 라이더에 의해 측정되는 3D ICP(Iterative Closest Point fitting) 데이터로 형성된 구속 조건 각각을 이용하여 각 노드에 대한 구속 조건을 최적화한 후, 상기 그래프 구조를 구축하고, 상기 무인체의 위치를 추정하는 단계는상기 구축된 그래프 구조를 기반으로 그래프 최적화 기법(Graph optimization)을 이용하여 상기 무인체의 위치를 추정하는 구축된 상기 그래프 구조에 대한 최적화를 진행하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터를 측정하는 단계는상기 무인체에 장착된 가속도 센서와 자이로 센서를 구비한 IMU(Inertial Measurement Unit)로부터의 센서 데이터를 기반으로 생성된 상기 속도 데이터 및 상기 초기 위치 데이터(Initial pose)를 측정하고, 상기 무인체에 장착된 GPS(Global Positioning System)로부터의 상기 위치 데이터를 측정하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 데이터를 측정하는 단계는카메라로부터 무인체의 상기 오도메트리 데이터(Visual odometry)를 측정하고, 3D 라이더(LiDAR; Light Detection And Ranging)를 기반으로 3D ICP(Iterative Closest Point fitting) 알고리즘을 통해 무인체의 이동 데이터를 측정하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 그래프 구조를 구축하는 단계는IMU, GPS, 카메라 및 3D 라이더를 포함하는 상기 다중 센서로부터 상기 측정된 데이터를 기반으로 상기 무인체의 이동 경로에 따른 각 위치를 나타내는 상기 노드, 및 상기 노드의 연결을 나타내는 상기 구속 조건을 획득하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 그래프 구조를 구축하는 단계는상기 무인체의 이동 경로에 따른 상기 노드, 및 상기 구속 조건에 기초한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 통해 상기 그래프 구조를 구축하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제1항 내지 제5항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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IMU(Inertial Measurement Unit), GPS(Global Positioning System), 카메라(Camera) 및 3D 라이더(LiDAR; Light Detection And Ranging)의 다중 센서를 이용하여 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는 측정부;상기 측정된 데이터를 기반으로 상기 무인체의 이동 경로에서의 노드(node) 및 각 노드 간의 구속 조건(constraint)으로부터 그래프 구조(Graph structure)를 구축하는 그래프 구조 구축부; 및 상기 그래프 구조를 기반으로 무인체의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하되,상기 그래프 구조 구축부는카메라로부터 측정되는 무인체의 오도메트리 데이터로 형성된 구속 조건, GPS 및 IMU로부터 측정되는 속도 데이터, 초기 위치 데이터 및 위치 데이터로 형성된 구속 조건, 및 3D 라이더에 의해 측정되는 3D ICP(Iterative Closest Point fitting) 데이터로 형성된 구속 조건 각각을 이용하여 각 노드에 대한 구속 조건을 최적화한 후, 상기 그래프 구조를 구축하고, 상기 위치 추정부는상기 구축된 그래프 구조를 기반으로 그래프 최적화 기법(Graph optimization)을 이용하여 상기 무인체의 위치를 추정하는 구축된 상기 그래프 구조에 대한 최적화를 진행하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 장치
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제8항에 있어서, 상기 측정부는 상기 무인체에 장착된 가속도 센서와 자이로 센서를 구비한 IMU(Inertial Measurement Unit)로부터의 센서 데이터를 기반으로 생성된 상기 속도 데이터 및 상기 초기 위치 데이터(Initial pose)를 측정하고, 상기 무인체에 장착된 GPS(Global Positioning System)으로부터의 상기 위치 데이터를 측정하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 장치
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제9항에 있어서, 상기 측정부는카메라로부터 무인체의 상기 오도메트리 데이터(Visual odometry)를 측정하고, 3D 라이더(LiDAR; Light Detection And Ranging)를 기반으로 3D ICP(Iterative Closest Point fitting) 알고리즘을 통해 무인체의 이동 데이터를 측정하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 장치
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제10항에 있어서, 상기 그래프 구조 구축부는IMU, GPS, 카메라 및 3D 라이더를 포함하는 상기 다중 센서로부터 상기 측정된 데이터를 기반으로 상기 무인체의 이동 경로에 따른 각 위치를 나타내는 상기 노드, 및 상기 노드의 연결을 나타내는 상기 구속 조건을 획득하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 장치
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제11항에 있어서, 상기 그래프 구조 구축부는상기 무인체의 이동 경로에 따른 상기 노드, 및 상기 구속 조건에 기초한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 통해 상기 그래프 구조를 구축하는 것을 특징으로 하는 그래프 구조 기반의 무인체 위치 추정 장치
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