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다중 모듈 기반의 그래프 구조를 이용한 무인체 위치 추정 시스템의 동작 방법에 있어서,다중 센서를 이용하여 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는 단계;상기 측정 데이터를 기반으로 한 시각적 모듈 및 라이다 모듈을 이용하여 상기 무인체의 이동 경로에 따른 기본 노드(node)를 생성하는 단계;상기 측정 데이터와 상기 기본 노드를 기반으로 각 상기 기본 노드 간의 구속 조건(constraint)으로부터 그래프 구조(Graph structure)를 구축하는 단계; 및상기 그래프 구조에 최적화 기법을 적용하여 무인체의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 데이터를 측정하는 단계는상기 무인체에 장착된 GPS(Global Positioning System), 카메라(Camera), IMU(Inertial Measurement Unit) 및 3D 라이다(Light Detection And Ranging; LiDAR) 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 기본 노드를 생성하는 단계는시각적 관성 거리계(Visual Inertial Odometry; VI-O)의 상기 시각적 모듈을 이용하여, 상기 IMU로부터 측정되는 속도 데이터 및 초기 위치 데이터(Initial pose)와 상기 카메라로부터 측정되는 상기 무인체의 오도메트리 데이터(Visual odometry)에 대한 제1 결과 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제3항에 있어서,상기 기본 노드를 생성하는 단계는정규 분포 변환(Normal Distribution Transform; NDT)의 상기 라이다 모듈을 이용하여, 상기 3D 라이다로부터 측정되는 상기 무인체의 3D 센서 데이터에 대한 제2 결과 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 기본 노드를 생성하는 단계는상기 제1 결과 데이터 및 상기 제2 결과 데이터를 사용하여 상기 무인체의 이동 경로에 대한 상기 기본 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제4항에 있어서,상기 기본 노드를 생성하는 단계는내부적 또는 외부적 요인으로 인해 상기 시각적 모듈 및 상기 라이다 모듈 중 적어도 어느 하나의 모듈이 동작하지 않을 시, 다른 하나의 모듈만 이용하여 상기 기본 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제2항에 있어서,상기 그래프 구조를 구축하는 단계는 상기 기본 노드를 기반으로, 상기 GPS 및 상기 3D 라이다를 이용한 ICP 알고리즘(Iterative Closest Point fitting Algorithm)을 통해 상기 무인체의 이동 경로에 따른 각 위치를 나타내는 상기 기본 노드 및 상기 기본 노드의 연결을 나타내는 상기 구속 조건을 추가하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제7항에 있어서,상기 그래프 구조를 구축하는 단계는 상기 기본 노드 및 상기 구속 조건에 기초한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 통해 상기 그래프 구조를 구축하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제1항에 있어서,상기 무인체의 위치를 추정하는 단계는상기 그래프 구조를 기반으로 그래프 최적화 기법(Graph optimization)을 통해 상기 무인체의 위치를 추정(pose estimation)하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 방법
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제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 수행하기 위하여 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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다중 센서를 이용하여 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는 측정부;상기 측정 데이터를 기반으로 한 시각적 모듈 및 라이다 모듈을 이용하여 상기 무인체의 이동 경로에 따른 기본 노드(node)를 생성하는 노드 생성부;상기 측정 데이터와 상기 기본 노드를 기반으로 각 상기 기본 노드 간의 구속 조건(constraint)으로부터 그래프 구조(Graph structure)를 구축하는 그래프 구축부; 및상기 그래프 구조에 최적화 기법을 적용하여 무인체의 위치를 추정하는 위치 추정부를 포함하는 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 측정부는상기 무인체에 장착된 GPS(Global Positioning System), 카메라(Camera), IMU(Inertial Measurement Unit) 및 3D 라이다(Light Detection And Ranging; LiDAR) 중 어느 하나 이상을 이용하여 상기 무인체의 이동 경로에 따른 데이터를 측정하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 노드 생성부는시각적 관성 거리계(Visual Inertial Odometry; VI-O)의 상기 시각적 모듈을 이용하여, 상기 IMU로부터 측정되는 속도 데이터 및 초기 위치 데이터(Initial pose)와 상기 카메라로부터 측정되는 상기 무인체의 오도메트리 데이터(Visual odometry)에 대한 제1 결과 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제13항에 있어서,상기 노드 생성부는정규 분포 변환(Normal Distribution Transform; NDT)의 상기 라이다 모듈을 이용하여, 상기 3D 라이다로부터 측정되는 상기 무인체의 3D 센서 데이터에 대한 제2 결과 데이터를 추출하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제14항에 있어서,상기 노드 생성부는상기 제1 결과 데이터 및 상기 제2 결과 데이터를 사용하여 상기 무인체의 이동 경로에 대한 상기 기본 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제14항에 있어서,상기 노드 생성부는내부적 또는 외부적 요인으로 인해 상기 시각적 모듈 및 상기 라이다 모듈 중 적어도 어느 하나의 모듈이 동작하지 않을 시, 다른 하나의 모듈만 이용하여 상기 기본 노드를 생성하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제12항에 있어서,상기 그래프 구축부는상기 기본 노드를 기반으로, 상기 GPS 및 상기 3D 라이다를 이용한 ICP 알고리즘(Iterative Closest Point fitting Algorithm)을 통해 상기 무인체의 이동 경로에 따른 각 위치를 나타내는 상기 기본 노드 및 상기 기본 노드의 연결을 나타내는 상기 구속 조건을 추가하는 것을 특징으로 하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제17항에 있어서,상기 그래프 구축부는상기 기본 노드 및 상기 구속 조건에 기초한 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)을 통해 상기 그래프 구조를 구축하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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제11항에 있어서,상기 위치 추정부는상기 그래프 구조를 기반으로 그래프 최적화 기법(Graph optimization)을 통해 상기 무인체의 위치를 추정(pose estimation)하는, 다중 모듈 기반의 무인체 위치 추정 시스템
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