LiDAR 스캔 데이터로부터 노이즈가 있고 불완전한 도시 환경의 연속적인 3D 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 계층적 GMM(HGMM)과 GP 추론을 결합하여 정확성과 신뢰성을 높인다.
LiDAR 스캔 데이터의 노이즈와 불완전성을 고려하여 연속적인 3D 모델을 구축하는 방법을 제안한다. 가우시안 프로세스(GP)와 가우시안 혼합 모델(GMM)을 활용하여 도시 환경의 복잡한 표면을 모델링하고 불확실성을 정량화한다.
