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관성 센서 신호를 연속시간 관성 항법 시스템 모델에 적용하여 시간에 따라 전파하여 관성 항법 상태변수를 결정하는 단계;상기 관성 항법 시스템 모델을 이용하여 오차 상태 변수 칼만필터(error-state Kalman filter, ESKF)를 구성하여 항법 정보를 예측하는 단계;광학 센서 신호가 입력되면, 새롭게 입력된 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들을 이전 프레임에 들어온 영상과 정합하는 슬라이딩 윈도우 내의 영상 간의 특징점 추출 및 정합을 수행하는 단계;슬라이딩 윈도우를 갱신하는 단계;카메라의 상태변수 사이의 다중기하 제약 조건 및 슬라이딩 윈도우 내의 특징점 정합 관계에 기반한 최적화를 통해 카메라 상태변수를 추정하는 단계; 및추정된 카메라 상태변수를 측정치로 이용하여 상기 관성 항법 시스템 모델의 상태변수를 보정하는 단계를 포함하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 방법
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제1항에 있어서, 상기 관성 항법 시스템 모델을 이용하여 오차 상태 변수 칼만필터(ESKF)를 구성하여 항법 정보를 예측하는 단계는,상태 변수를 명목(nominal) 상태 변수와 오차(error) 상태 변수로 나누는 단계;명목 상태 변수는 비선형 시스템 모델을 이용하여 전파하는 단계; 및오차 상태 변수는 선형화 모델을 이용하여 추정하는 단계를 포함하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 방법
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제1항에 있어서, 상기 슬라이딩 윈도우를 갱신하는 단계는,시간 상 가장 최신의 광학 센서 신호의 위치 및 자세 정보와 불확실성을 저장하는 단계; 및시간 상 가장 오래된 광학 센서 신호와 연관된 정보를 버리는 단계를 포함하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 방법
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제1항에 있어서, 상기 슬라이딩 윈도우 내의 영상 간의 특징점 추출 및 정합을 수행하는 단계는,FAST(Features from Accelerated Segment Test) 코너 추출기와 KLT 추적기(Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)를 사용하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 방법
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제1항 내지 제4항 중 어느 하나의 항에 따른 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 방법을 수행하기 위한, 컴퓨터 프로그램이 기록된 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체
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관성 센서 신호를 연속시간 관성 항법 시스템 모델에 적용하여 시간에 따라 전파하여 관성 항법 상태변수를 결정하는 상태변수 결정부;상기 관성 항법 시스템 모델을 이용하여 오차 상태 변수 칼만필터(error-state Kalman filter, ESKF)를 구성하여 항법 정보를 예측하는 항법 정보 예측부;광학 센서 신호가 입력되면, 새롭게 입력된 영상에서 특징점을 추출하고, 추출된 특징점들을 이전 프레임에 들어온 영상과 정합하는 슬라이딩 윈도우 내의 영상 간의 특징점 추출 및 정합을 수행하는 정합 관계 추출부;슬라이딩 윈도우를 갱신하는 슬라이딩 갱신부;카메라의 상태변수 사이의 다중기하 제약 조건 및 슬라이딩 윈도우 내의 특징점 정합 관계에 기반한 최적화를 통해 카메라 상태변수를 추정하는 상태변수 추정부; 및추정된 카메라 상태변수를 측정치로 이용하여 상기 관성 항법 시스템 모델의 상태변수를 보정하는 상태변수 보정부를 포함하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 항법 정보 예측부는,상태 변수를 명목(nominal) 상태 변수와 오차(error) 상태 변수로 나누고, 명목 상태 변수는 비선형 시스템 모델을 이용하여 전파하고, 오차 상태 변수는 선형화 모델을 이용하여 추정하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 갱신부는,시간 상 가장 최신의 광학 센서 신호의 위치 및 자세 정보와 불확실성을 저장하고, 시간 상 가장 오래된 광학 센서 신호와 연관된 정보를 버리는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 장치
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제6항에 있어서, 상기 정합 관계 추출부는,FAST(Features from Accelerated Segment Test) 코너 추출기와 KLT 추적기(Kanade-Lucas-Tomasi feature tracker)를 사용하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 장치
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제6항에 있어서,상기 관성 센서 신호는 3차원의 벡터의 가속도계 데이터와 자이로 데이터를 포함하는, 관성 및 단일 광학 센서를 이용한 슬라이딩 윈도우 기반 비-구조 위치 인식 장치
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