Abstract
Visual-Inertial(VI) SLAM은 카메라와 관성 측정 센서를 사용하여 영상 특징과 관성 센서의 빠른 모션 추정 장점을 결합하여 저비용으로 높은 추적 성능을 구현할 수 있다. 최근 로보틱스, 증강현실, 자율주행 등 다양한 분야에서도 VI-SLAM 기술을 적용하는 사례가 늘어나고 있다. 단안 카메라를 사용하는 VINS-mono(visual inertial navigation systems) 기술은 영상 특징점들의 거리값을 상태벡터 최적화과정에서 풀어야하기 때문에 연속 영상에서 특징점의 추적 성능이 카메라 모션 추정에 영향을 준다. VINS-mono와 같이 하나의 카메라를 사용하는 기술은 연속영상에서 특징추적이 실패할 경우 상태 벡터 추정 단계에서 오차가 발행하기 때문이다. 본 논문에서는 빠른 움직임에서도 카메라의 모션 정보를 정확하게 추정하기 위하여 스테레오 카메라를 사용한 VINS-Stereo 기술을 제안한다. 스테레오 영상에서 특징점을 정합하고 깊이 정보를 추출한다. 상태벡터 최적화 과정에서 깊이 정보를 사용하는 비용 함수를 추가하여 카메라의 모션을 정밀하게 추정하였다.
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