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학술저널
저자정보
정상우 (KAIST) 정민우 (KAIST) 김아영 (한국과학기술원)
저널정보
한국로봇학회(논문지) 로봇학회 논문지 로봇학회 논문지 제16권 제3호
발행연도
2021.9
수록면
189 - 198 (10page)
DOI
10.7746/jkros.2021.16.3.189

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In this paper, we introduce the software/hardware system that can reliably calculate the distance from sensor to the model regardless of point cloud density. As the 3d point cloud map is widely adopted for SLAM and computer vision, the accuracy of point cloud map is of great importance. However, the 3D point cloud map obtained from Lidar may reveal different point cloud density depending on the choice of sensor, measurement distance and the object shape. Currently, when measuring map accuracy, high reflective bands are used to generate specific points in point cloud map where distances are measured manually. This manual process is time and labor consuming being highly affected by Lidar sparsity level. To overcome these problems, this paper presents a hardware design that leverage high intensity point from three planar surface. Furthermore, by calculating distance from sensor to the device, we verified that the automated method is much faster than the manual procedure and robust to sparsity by testing with RGB-D camera and Lidar. As will be shown, the system performance is not limited to indoor environment by progressing the experiment using Lidar sensor at outdoor environment.
#Point Cloud Map Accuracy Evaluation #Lidar Sparsity #Lidar Intensity #SLAM #Plane Fitting

목차

Abstract
1. 서론
2. 선행 연구 조사
3. 점군 내 거리 측정용 기구 설계
4. 자동화 된 점군 내 거리 측정
5. 실험 결과
6. 결론
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