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논문 기본 정보

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저자정보
Sanghyun Park (POSTECH) Soohee Han (POSTECH)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2024
발행연도
2024.10
수록면
508 - 513 (6page)

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SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) and Odometry are important systems for estimating the position of mobile devices, such as robots and cars, utilizing one or more sensors. Particularly in camera-based SLAM or Odometry, effectively tracking visual features is important as it significantly impacts system performance. In this paper, we propose a method that leverages deep learning to robustly track visual features in monocular camera images. This method operates reliably even in textureless environments and situations with rapid lighting changes. Additionally, we evaluate the performance of our proposed method by integrating it into VINS-Fusion (Monocular-Inertial), a commonly used Visual-Inertial Odometry (VIO) system.
#Visual-Inertial Odometry #Deep SLAM

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. RELATED WORK
3. METHOD
4. EXPERIMENTS AND RESULT
5. CONCLUSION
REFERENCES

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