반응형 graphics4 [SLAM] ORB-SLAM: a Versatile and AccurateMonocular SLAM System (내용 계속 추가중입니다) https://arxiv.org/pdf/1502.00956v2.pdf IEEE Transactions on Robotics, 2015. ORB-SLAM 논문과 https://www.youtube.com/watch?v=HvF_7T88CYo 위 유튜브에 업로드 된 리뷰영상 참고하였습니다. ORB - SLAM 용어 정리 Keyframes : An image stored within the system that contains informational cues for localization and tracking 즉, 지도 생성시 특징이 될만한 위치를 나타내는 frame으로 유의미한 feature를 다수 보유하는 frame이다. Map points : A point in 3D spac.. 2022. 8. 5. [SLAM] Hierarchical Pose Graphs for SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. Hierarchical Approach Motivation Back-End에서 graph optimization을 할 때, 실시간으로 정보가 들어오게 되므로, 진행할 수록 로봇의 pose들이 쌓여가므로 Graph가 점점 커지게 된다. 이 경우 optimization을 수행할 때 필요한 연산량이 계속해서 증가하게 되는데, 이는 수행 속도를 느리게 하는 단점을 가지고 있다. 이렇게 해서 생겨난 방법이 Hierarc.. 2022. 7. 31. [SLAM] How to deal with OUTLIERS in SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. Introduction Pose Graph에서는 Least Squares 방법을 사용하여 error를 최소화 한다. 일반적으로 사용되는 General Least Squares는 Squared error값의 합을 최소화하는 것으로 Gaussian 분포를 edge가 따를 때에 사용 가능하다. Problems of G.L.S(General Least Squares) 1. Gaussian distribution Dat.. 2022. 7. 31. [SLAM] Graph-Based SLAM 본 글은 SLAM 한국어 강의 https://www.youtube.com/c/SLAMKR Cyrill Stachniss 교수님 https://www.youtube.com/playlist?list=PLgnQpQtFTOGQrZ4O5QzbIHgl3b1JHimN_ 강의를 듣고 개인적으로 정리한 글입니다. Graph-Based SLAM 용어정리를 먼저하자면 GRAPH : 풀어야하는 문제를 나타냄 NODE : mapping 하는 중인 robot의 pose(로봇의 위치)과 landmark의 위치를 나타냄 EDGE : 두 노드 사이의 공간적인 constraints(sensor의 측정값 + landmark의 관측값) Graph를 만들고, constraints에 의해 발생하는 error들을 최소화 할 수 있는 노드를 찾는.. 2022. 7. 31. 이전 1 다음 반응형
