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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 유지환
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 한국기술교육대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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최근 SLAM 연구 분야에서는 과거의 EKF 기반의 SLAM의 연구를 벗어나 SLAM 문제를 그래프로 표현하여 문제를 해결하는 접근법이 활발하게 연구되고 있다. 특히 포즈 그래프 SLAM은 기존 필터링 방법들에 비해 높은 정확도로 Full SLAM 문제를 해결하고 최근 최적화 기법의 발달과 컴퓨팅 파워의 발전으로 실시간 성능까지 갖추게 되어 SLAM 연구 분야의 주요 알고리즘으로 떠오르고 있다.
하지만 포즈 그래프를 작성하기 위해서는 많은 센서 데이터를 처리해야 하며 특히 루프 클로징 과정에서 과거의 모든 포즈 그래프에 대한 탐색 과정이 필요하다. 포즈 그래프의 크기가 커질수록 루프 클로징 연산에 필요한 노드의 개수 또한 함께 늘어나 루프 클로징 수행과정에서 병목현상이 심화된다. 본 논문에서는 여러 개의 포즈 노드 중 N개의 노드를 샘플 링하여 병목현상을 완화하였다. 제한된 시간 내에 제한된 양의 정보만을 이용할 수 있기 때문에, 효율적인 탐색을 위해 포즈 노드들을 Scoring할수 있는 휴리스틱을 제안하였고 높은 점수를 가진 포즈 노드를 우선적으로 샘플링하여 효율적인 루프 클로징이 가능하도록 하였다.
하지만 포즈 그래프를 작성하기 위해서는 많은 센서 데이터를 처리해야 하며 특히 루프 클로징 과정에서 과거의 모든 포즈 그래프에 대한 탐색 과정이 필요하다. 포즈 그래프의 크기가 커질수록 루프 클로징 연산에 필요한 노드의 개수 또한 함께 늘어나 루프 클로징 수행과정에서 병목현상이 심화된다. 본 논문에서는 여러 개의 포즈 노드 중 N개의 노드를 샘플 링하여 병목현상을 완화하였다. 제한된 시간 내에 제한된 양의 정보만을 이용할 수 있기 때문에, 효율적인 탐색을 위해 포즈 노드들을 Scoring할수 있는 휴리스틱을 제안하였고 높은 점수를 가진 포즈 노드를 우선적으로 샘플링하여 효율적인 루프 클로징이 가능하도록 하였다.
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