로봇 비전 및 센서 융합

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제안하는 CMRNext 기법은 센서 특화 매개변수에 의존하지 않고, 다양한 환경과 센서 구성에 일반화될 수 있는 카메라-LiDAR 정합 기법이다.

로봇의 상태 정보를 비전 기반 딥러닝 모델에 보조 입력으로 제공하면 다양한 비 자아중심적 공간 인지 문제에서 성능이 향상된다.

다중 모달 데이터(비전, LiDAR)의 지역 및 전역 특징을 통합하여 별도의 재순위화 단계를 거쳐 별도의 모달리티에서 추출한 지역 특징을 활용함으로써 별도의 모달리티에서 추출한 지역 특징을 활용하여 장소 인식 성능을 향상시킨다.

다중 모달 데이터(비전, LiDAR)의 지역 및 전역 특징을 통합하여 별도의 재순위화 단계를 거쳐 장소 인식 성능을 향상시킨다.

어두운 환경에서 움직이는 광원을 가진 로봇 플랫폼을 위해 사실적인 3D 장면 표현을 구축하고 재조명하는 방법을 제안한다.

정확한 자이로스코프 바이어스 추정이 회전 정확도에 미치는 중요한 영향을 고려하여, 회전 추정을 개선하고 이를 활용해 번들 조정을 통한 정확한 위치 추정을 달성한다.

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