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초록·키워드
Recent advancements in SLAM systems have made significant progress in terms of performance, accuracy, and efficiency. Particularly, Visual SLAM, a type of SLAM that utilizes cameras to perform simultaneous localization and mapping, offers advantages such as cost reduction in hardware and the ability to leverage various visual information. However, Visual SLAM still faces challenges, such as lighting variations, dynamic objects, rapid camera movements, and environments with limited texture or complex structures. In this paper, we introduce efforts aimed at addressing these challenges. We present feature-based methods that utilize various features for feature extraction. Object-based methods are discussed, focusing on identifying dynamic objects and static environments to enhance accuracy. We explore research from the perspective of 3D scene understanding and representation, which involves analyzing images to comprehend 3D space.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094677928
