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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
김예준 (서울대학교) 정재형 (서울대학교) 박찬국 (서울대학교)
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제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제9호
발행연도
2020.9
수록면
747 - 753 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0075

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

적응형 키프레임 문턱값 기반 영상-관성 오도메트리
김예준 ,  정재형 ,  박찬국 제어로봇시스템학회 논문지 2020.09 학술저널
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김예준 ,  정재형 ,  박찬국 제어로봇시스템학회 국내학술대회 논문집 2020.07 학술대회자료

초록· 키워드

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In this paper, we apply a keyframe selection strategy that applies a 2-way marginalization method to a MSCKF(Multi-State Constraint Kalman Filter), which converts a sliding window to consist of keyframes. In SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) or VIO(Visual Intertial Odometry) problems, various criteria for keyframes are used, such as relative translation, rotation, and tracking rate. However, each criterion has thresholds that determine whether the frame is a keyframe, and setting all of the thresholds is a cumbersome task. In this paper, the only criteria considered were those that are ratios of the number of newly observed features in that frame to all currently tracking features, since these criteria can substitute for other criteria. It was also found that the optimal threshold changed according to the mean feature tracking length, and the relation between them was determined via simulations and fitted with a polynomial. Adaptive keyframe threshold selection using the fitted polynomial was then applied to the trajectory whose mean feature tracking length varied in the simulation and KITTI dataset. The results indicate that the position error was decreased compared to the fixed keyframe threshold method.
#Visual-Inertial Odometry #Multi-State Constraint Kalman Filter #Keyframe #2-way marginalization

목차

Abstract
I. 서론
II. 시스템 및 측정 모델
III. 슬라이딩 윈도우 관리
IV. 적응형 키프레임 문턱값 선택
V. 실험 및 시뮬레이션 결과
VI. 결론
REFERENCES

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
D. Titterton, J. L. Weston, and J. Weston, Strapdown inertial navigation technology, vol. 17, IET, 2004. google schola H. H. Jeon, J. H. Kim, and Y. H. Ko, “RAFSet(Robust Aged Feature Set)-Based monocular visual odometry,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 23, no. 12, pp. 1063-1069, 2017. google schola Y. J. Kim, B. J. Lee, Y. J. Lee, Y. J. Lee, and S. K. Sung, “Design and performance evaluation of kalman filter based visual-inertial odomery using rgb-d camera,” Journal of Institute of Control, Robotics annd Systems(in Korrean), vol. 24, no.. 8, pp. 750-756, 2018. google schola T. Qin, P. Lii, and S. Shen, “VVINS-Mono: A robbust and versatile monocular vvisual-inertial statee estimator,” IEEEE Transactions on Robotics, vool. 34, no. 4, pp. 10004-1020, 2018. google schola G. Klein annd D. Murray, “PParallel tracking aand mapping for small AR wworkspaces,” 20077 6th IEEE and ACCM international symposium oon mixed and auggmented reality, ppp. 225-234, 2007. google schola

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