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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.12
- 수록면
- 536 - 544 (9page)
이용수
초록· 키워드
본 논문은 실내 3차원 길안내를 위해 데이터 수집, SfM, 3D Gaussian Splatting(3DGS), 좌표 정합, 웹 오버레이를 통합한 로봇 파이프라인을 제안한다. 로봇은 LiDAR 기반 Cartographer SLAM으로 실시간 위치를 추정하고, 수집 영상은 COLMAP과 3D Gaussian Splatting으로 재구성한 뒤 단일 좌표계에 경로를 오버레이해 실내 내비게이션을 제공한다. UrbanScene3D에서 NeRF 계열 모델과 3DGS를 같은 조건으로 비교했으며, 시각적 평가는 PSNR/SSIM/LPIPS, 실시간 사용성 평가는 학습 시간으로 평가했다. 충분한 반복에서 3DGS가 구조ㆍ텍스처 보존, 시점 안정성, 경로 가독성에서 우수했으며, 제안 파이프라인은 공간 이해도 향상과 지도 생성 효율을 유의미하게 개선하였다.
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목차
- Abstract
- 요약
- Ⅰ. 서론
- Ⅱ. 연구 방법
- Ⅲ. 실험 및 결과
- Ⅳ. 결론
- References
참고문헌
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