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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.
본문·목차
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