본 기술은 영상에서 추출한 포인트 피처와 라인 피처를 결합한 '포인트-라인 피처'를 정의하고, 배니싱 포인트 기반의 라인 그룹핑 및 리프로젝션 오차 최소화 연산을 슬라이딩 윈도우 기반 SLAM 최적화 프로세스에 적용하여 위치 추정 정확도와 맵 생성의 견고성을 확보하는 메커니즘입니다.
기존 포인트 또는 라인 피처 단독 기반의 SLAM 기술은 환경 변화나 특정 기하학적 구조(순수 회전 등)에서 위치 추정 및 맵 생성의 오차가 발생하며, 최적화 과정에서 국소 최적해(local minima)에 빠져 수렴 속도와 정확도가 저하되는 기술적 한계가 있습니다.
본 기술은 영상 내 에지 변화점으로부터 포인트 피처를, 복수의 에지로부터 스타트/엔드 포인트를 포함한 라인 피처를 각각 추출하고, 대상 포인트 피처와 가장 근접한 라인 피처를 결합하여 포인트-라인 피처를 생성합니다. 이를 활용해 리프로젝션 포인트와 라인 사이의 거리를 최소화하는 최적화를 수행하며, 동일한 배니싱 포인트를 가진 라인들을 그룹핑하여 최적화 연산에 반영함으로써 정확도를 향상시킴입니다.
N/A
