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초록·키워드
This article proposes a light-weight monocular depth estimation model applicable to mobile robots. Unlike autonomous vehicles, mobile robots face constraints in sensor and computing resources owing to considerations of a power efficient and light-weight design. Considering these constraints, we propose a model that estimates depth images from small camera images with minimal parameters and computational overhead. Additionally, to address the performance degradation that occurs during the model’s light-weighting process, we efficiently integrate sparse LiDAR point cloud through cross-attention mechanisms. This enables mobile robots to effectively acquire depth information about their surroundings.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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