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초록·키워드
본 논문은 바닥지향 LiDAR와 전방 RGB-D 카메라를 탑재한 사족보행 로봇의 LiDAR-관성-시각 주행추정(LIVO)을 위한 필터-보존 분리형 보강 기법(FPD-LIVO)을 제안한다. 본 구성에서는 초기 수직축 오정렬, 수평 퇴화, 전진 스케일 과소추정이 나타났고, 광도 기반 시각 보정을 필터 상태에 직접 결합하면, 부정확한 보정이 상태와 지도에 누적되어 궤적을 발산시켰다. 제안 기법은 LiDAR-관성 주행추정 코어를 유지한 채 바닥-법선 레벨링, 절대 수평 앵커, 분리형 전진-교체, RGB-D 비전-전진 융합의 네 모듈을 초기 정렬·출력 포즈 계층에만 배치하여 필터·지도에 되먹임하지 않는다. Unitree Go2에서 수집한 센서 데이터의 결정론적 오프라인 재생 실험에서 바닥 기울기 오차는 9.34 °에서 0.42 °로, 루프 복귀 오차는 0.9~1.9 m에서 0.04~0.19 m로, 벽 접근 전진 오차는 13%에서 4%로 감소하였고, 메모리 증가는 비전-전진 융합 제외 구성 대비 약 5%였다. 평가는 6자유도 기준 궤적 대신 외부 기하 기준(줄자·타일 격자) 국소 정확도로 한정하였다.
본문·목차
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