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자율주행 차량에 있어서,상기 자율주행 차량의 외부 환경에 대한 적어도 두 개의 영상 프레임을 획득하는 카메라; 및상기 획득된 적어도 두 개의 영상 프레임에 기초하여 상기 자율주행 차량의 병진(translation) 모션 및 회전(rotation) 모션을 산출하는 프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,상기 카메라를 통해 제1 이미지를 포함하는 제1 키 프레임 및 제2 이미지를 포함하는 제2 키 프레임을 획득하고, 상기 제1 이미지 및 제2 이미지에 포함된 특징점에 기초하여 3D 랜드마크를 생성하고,상기 카메라를 통해 제3 이미지를 포함하는 제3 키 프레임을 더 획득하고, 상기 생성된 3D 랜드마크를 상기 제3 키 프레임에 재투영(reprojection)하고, 상기 재투영된 값과 상기 제3 이미지의 차이(error) 값을 계산하는 자율주행 차량
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제1항에 있어서,상기 카메라는 복수 개 구비되고,상기 프로세서는,상기 복수 개의 카메라에서 각각 획득된 영상 프레임을 샘플링하고, 상기 샘플링 결과에 기초하여 제1 카메라를 선택하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제2항에 있어서,상기 프로세서는,상기 선택된 제1 카메라의 영상 프레임으로부터 RANSAC(Random sample consensus) 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제3항에 있어서,상기 프로세서는,상기 생성된 RANSAC 모델을 상기 선택된 제1 카메라와 다른 제2 카메라의 영상 프레임에 적용하고,상기 제2 카메라의 영상 프레임에 적용된 상기 RANSAC 모델의 비용을 계산하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제4항에 있어서,상기 프로세서는,상기 계산된 비용이 기설정된 값 이상인 것으로 판단하면, 상기 RANSAC 모델을 상기 제1 카메라 이외의 카메라의 영상 프레임에 적용하고, 상기 자율주행 차량의 병진(translation) 모션 및 회전(rotation) 모션을 산출하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제1항에 있어서,상기 차이 값은 재투영 오차항(reprojection error) 및 크기 오차항(scale error)을 포함하고,상기 프로세서는, 함수 최적화 기법을 이용하여 상기 재투영 오차항 및 크기 오차항을 보정하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제8항에 있어서,상기 자율주행 차량은 휠 오도미터를 더 포함하고,상기 프로세서는,상기 휠 오도미터를 제어하여 상기 제1 키 프레임에서 상기 제2 키 프레임까지 상기 자율주행 차량의 이동량을 더 검출하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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제9항에 있어서,상기 프로세서는,상기 검출된 이동량을 상기 크기 오차항의 보정에 이용하는 것을 특징으로 하는 자율주행 차량
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