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점구름 지도(Pointcloud map)를 생성하는 SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템에서, 컬러 영상(Color image)이 입력되면, 이를 1차원의 IIC(Illumination Invariant Channel) 영상으로 변환하기 위한 IIT(Illumination Invariant Transform) 모듈;변환된 영상에서 미리 정해진 기준치 이상인 정보량이 높은 점(Point)을 검출하여 선택하기 위한 점 선택(Point Selection) 모듈;상기 점 선택 모듈에서 검출된 점과 상기 IIC 영상을 통해 키프레임(keyframe)을 선택하여 키프레임 영상을 생성하기 위한 키프레임 선택(Keyframe Selection) 모듈;상기 키프레임 선택 모듈로부터 입력받은 키프레임 영상과 이전에 입력받은 키프레임 영상 간의 자세(Pose) 변화 정보와, 입력받은 키프레임 영상에서 선택된 점들의 깊이 정보를 추정하여 점구름(Pointcloud) 정보를 출력하기 위한 DSO(Direct Sparse Odometry) 모듈;상기 DSO 모듈에서 출력된 자세 변화 정보와 점구름 정보를 자세 그래프 형태로 구성하기 위한 그래프 구성(Graph Construction) 모듈;상기 키프레임 선택 모듈로부터 입력받은 키프레임 영상을 BBoWs(Binary Bag of Words) 형태로 구성하여 신(scene)을 생성하기 위한 BWSR(Bag of Words Scene Representation) 모듈;이전에 입력받은 기존 신(scene)과 새로 입력받은 새로운 신 간의 매칭(matching)을 진행하고, 매칭률이 미리 정해진 임계값을 넘으면 루프 클로저(Loop Closure)가 검출된 것으로 가정하고, 기존 신과 새로운 신 간의 상관관계인 루프 클로저 상관관계를 생성하기 위한 루프 클로저 검출(Loop Closure Detection) 모듈; 및상기 루프 클로저 검출 모듈로부터 입력받은 루프 클로저 상관관계를 이용하여 각 신(scene) 간의 기하학적인 상관관계를 검출하고, 이를 반영한 점구름 지도(Pointcloud Map)를 출력하기 위한 지도 최적화 모듈을 포함하는 SLAM 시스템
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청구항 1에 있어서, 는 각 영역의 기울기의 평균 값이고 tth는 전역 상수라고 할 때, 상기 점 선택 모듈은 변환된 영상을 r×r개의 영역으로 분할하여 RAGT(Region-Adaptive Gradient Threshold)를 산출하고, 산출된 RAGT를 이용하여 각 영역마다 기울기 임계 값 를 계산하고, 어느 영역의 임계 값이 RAGT를 초과하는 경우, 해당 영역 안에서의 가장 큰 기울기를 가지는 점을 선택하고, 어느 영역의 임계 값이 RAGT를 초과하지 못 할 경우, 해당 영역 안에서는 점을 선택하지 않는 것을 특징으로 하는 SLAM 시스템
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SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 시스템에서의 점구름 지도 생성 방법에서, 컬러 영상(Color image)이 입력되면, 이를 1차원의 IIC(Illumination Invariant Channel) 영상으로 변환하는 단계; 변환된 영상에서 미리 정해진 기준치 이상인 정보량이 높은 점(Point)을 검출하여 선택하기 위한 점 선택 단계; 검출된 점과 상기 IIC 영상을 통해 키프레임(keyframe)을 선택하여 키프레임 영상을 생성하기 위한 키프레임 선택 단계; 상기 키프레임 선택 단계에서 생성된 키프레임 영상과 이전에 입력된 키프레임 영상 간의 자세(Pose) 변화 정보와, 입력받은 키프레임 영상에서 선택된 점들의 깊이 정보를 추정하여 점구름(Pointcloud) 정보를 출력하는 단계; 상기 자세 변화 정보와 상기 점구름 정보를 자세 그래프 형태로 구성하기 위한 그래프 구성 단계; 상기 키프레임 선택 단계에서 생성된 키프레임 영상을 BBoWs(Binary Bag of Words) 형태로 구성하여 신(scene)을 생성하는 단계; 이전에 입력된 기존 신(scene)과 새로 입력된 새로운 신 간의 매칭(matching)을 진행하고, 매칭률이 미리 정해진 임계값을 넘으면 루프 클로저(Loop Closure)가 검출된 것으로 가정하고, 기존 신과 새로운 신 간의 상관관계인 루프 클로저 상관관계를 생성하기 위한 루프 클로저 검출 단계; 및상기 루프 클로저 상관관계를 이용하여 각 신(scene) 간의 기하학적인 상관관계를 검출하고, 이를 반영한 점구름 지도(Pointcloud Map)를 출력하는 단계를 포함하는 SLAM 시스템에서의 점구름 지도 생성 방법
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청구항 3에 있어서, 는 각 영역의 기울기의 평균 값이고 tth는 전역 상수라고 할 때, 상기 점 선택 단계는 변환된 영상을 r×r개의 영역으로 분할하여 RAGT(Region-Adaptive Gradient Threshold)를 산출하고, 산출된 RAGT를 이용하여 각 영역마다 기울기 임계 값 를 계산하고, 어느 영역의 임계 값이 RAGT를 초과하는 경우, 해당 영역 안에서의 가장 큰 기울기를 가지는 점을 선택하고, 어느 영역의 임계 값이 RAGT를 초과하지 못 할 경우, 해당 영역 안에서는 점을 선택하지 않는 것을 특징으로 하는 SLAM 시스템에서의 점구름 지도 생성 방법
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