본 기술은 직교 구조 환경에서 컬러 영상의 선 정보와 깊이 영상의 면 정보를 결합하여 카메라의 6자유도 이동 궤적을 추정하는 구조적 환경 특징 기반 영상 주행 거리 측정 기술로, 선 정보에서 소실 방향을 추출하고 면 정보에서 표면 법선 벡터를 추출하여 맨해튼 프레임을 구성합니다.
기존의 영상 기반 주행 거리 측정 기법은 회전 움직임 추정 시 누적 오차가 발생하며, 면 정보만 사용하는 경우 면이 충분하지 않은 환경에서 위치 추정에 실패하거나 부정확한 결과를 도출하는 문제점이 있었습니다.
본 기술은 선 정보와 면 정보를 상호보완적으로 활용하여 공간의 방향성을 인지하고 회전 움직임을 먼저 추정하여 오차를 제거한 뒤 레벤버그-말쿼트 알고리즘으로 깊이 유무에 따른 특징점 잔차를 최소화하는 방식을 제안하며, 이를 통해 누적 오차 없이 6자유도 궤적을 정밀하게 추정할 수 있습니다. 실내 자율주행 로봇과 AR·VR 기기, 드론 항법 등에 적용될 수 있어, 별도의 고가 센서 없이 카메라만으로 정밀한 위치 추정을 구현하는 경제적인 해결책을 제공합니다.
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