메뉴 건너뛰기

ENG

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자동차공학회 한국자동차공학회논문집 한국자동차공학회논문집 제31권 제8호
발행연도
수록면
619 - 627 (9page)
DOI
10.7467/KSAE.2023.31.8.619

이용수

DBpia Top 10%동일한 주제분류 기준으로
최근 2년간 이용수 순으로 정렬했을 때
해당 논문이 위치하는 상위 비율을 의미합니다.
표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
이 논문의 연구방법이 궁금하신가요?
🏆
연구결과
이 논문의 연구결과가 궁금하신가요?
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

In this paper, an improved Mono-SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) algorithm is proposed to address the depth estimation of a monocular camera without using additional sensors. The proposed SLAM uses a depth estimation based on a deep-learning approach, and generates a refined depth map through semantic segmentation. The proposed algorithm is validated through the RGB-D mode of ORB SLAM2, and it demonstrated that localization accuracy can be improved, compared to using the Mono version of ORB SLAM2. Moreover, it can utilize RGB-D cameras in outdoor environments, though it may lead to performance degradation. To solve performance degradation in the depth estimation of the depth map at the boundary between distant objects due to insufficient ground information, a refined depth map that uses semantic segmentation is adopted, thus improving localization accuracy.
#SLAM(동시적 위치추정 및 지도 작성) #Deep learning(딥러닝) #Depth estimation(거리 추정) #Mono camera(단안 카메라) #Disparity(시차) #Semantic segmentation(의미론적 분할)
상세정보 수정요청해당 페이지 내 제목·저자·목차·페이지
정보가 잘못된 경우 알려주세요!

목차

  1. Abstract
  2. 1. 서론
  3. 2. 관련 연구
  4. 3. Proposed Mono SLAM
  5. 4. Experiment Result
  6. 5. 결론
  7. References

참고문헌

참고문헌 신청

최근 본 자료

전체보기
260429_DBpiaAI
260319_딥리서치
260319_AI리더
260304_새학기에이전트
260429 전공별 추천 이벤트
260428 이주의질문
260304_아그논문롤
260127_아그논문
260127_AI뷰어
UCI(KEPA) : I410-ECN-0102-2023-556-001945467