Concepts de base
이 논문은 LiDAR 센서를 사용한 전역 위치 추정의 최근 발전과 진보에 대한 개요를 제공한다. 전역 위치 추정을 위한 맵 프레임워크, 단일 샷 전역 위치 추정 방법, 순차적 전역 위치 추정 방법, 그리고 다중 로봇 시스템에서의 LiDAR 기반 전역 위치 추정 방법을 소개한다.
Résumé
이 논문은 LiDAR 센서를 사용한 전역 위치 추정 문제를 다룬다.
먼저 전역 위치 추정 문제를 정의하고 관련 용어를 소개한다. 전역 위치 추정을 위한 맵 프레임워크로 키프레임 기반 서브맵, 전역 특징 맵, 전역 메트릭 맵 등 3가지 유형을 제시한다.
단일 샷 전역 위치 추정 방법은 다음과 같이 분류된다:
- 장소 인식만 사용하는 방법
- 장소 인식 후 국부 자세 추정 방법
- 장소 인식과 자세 추정이 결합된 방법
- 단일 단계 전역 자세 추정 방법
순차적 전역 위치 추정 방법은 다음과 같이 분류된다:
- 순차적 장소 매칭 방법
- 순차적 메트릭 위치 추정 방법
마지막으로 다중 로봇 시스템에서의 LiDAR 기반 전역 위치 추정 방법을 소개한다.
이 논문은 LiDAR 기반 전역 위치 추정 문제에 대한 포괄적인 리뷰를 제공하며, 향후 연구 방향에 대한 논의도 포함하고 있다.
Stats
"LiDAR 센서는 로봇 위치 추정과 매핑을 위한 표준 센서가 되었다."
"GNSS는 실내, 도심 지역, 숲 등 GNSS 친화적이지 않은 환경에서 사용하기 어렵다."
"LiDAR 센서는 조명 변화와 외관 변화에 더 강건하여 대규모 및 변화하는 환경에서 전역 위치 추정에 더 적합하다."
Citations
"LiDAR 센서는 로봇 위치 추정과 매핑을 위한 표준 센서가 되었다."
"GNSS는 실내, 도심 지역, 숲 등 GNSS 친화적이지 않은 환경에서 사용하기 어렵다."
"LiDAR 센서는 조명 변화와 외관 변화에 더 강건하여 대규모 및 변화하는 환경에서 전역 위치 추정에 더 적합하다."