Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2025.05a
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  • Pages.22-23
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  • 2025
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  • 2005-0011(pISSN)
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  • 2671-7298(eISSN)
Korea Information Processing Society (한국정보처리학회)
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Comparative Study of Lightweight Feature Point Extraction Techniques for Low-Spec V-SLAM

저사양 V-SLAM을 위한 경량 특징점 추출 기법 비교 연구

  • Seung-woo Lee (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • Beo-deul Kang (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • Hae-chan Jeong (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • Eun-ji Lim (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • Jae-soo Kim (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • Jae-jin Cho (Dept. of Physics Education, Kyung-Pook University) ;
  • Cheol-hee Lee (JC Radar Co., Ltd)
  • 이승우 (경북대학교 컴퓨터학부 ) ;
  • 강버들 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 정해찬 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 임은지 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 김재수 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 조재진 (경북대학교 물리교육학과) ;
  • 이철희 ((주)제이씨레이다)
  • Published : 2025.05.29
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Abstract

최근 V-SLAM 기술은 무인 로봇의 현장 파악을 위한 방법으로 연구되고 있지만, 대다수의 V-SLAM 기술은 높은 하드웨어 사양을 요구한다는 제약이 있다. 본 논문은 이를 극복하기 위해 저사양 기기에서도 성능을 보장할 수 있는 V-SLAM 기술 연구를 목적으로 하며, 이미지 분석을 위해 Canny와 ORB의 복합 알고리즘을 제시하였다. 상용화된 기존의 LSD와 ORB의 복합 알고리즘과 메모리 및 처리시간 비교를 통해 Canny와 ORB의 복합 알고리즘은 기존 알고리즘에 비해 높은 효율성을 가짐을 확인하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 과학기술정보통신부 및 정보통신기획평가원의 SW중심대학사업의 연구결과로 수행되었음(2021-0-01082)

References

  1. Ruben Gomez-Ojeda,"PL-SLAM: a Stereo SLAM System through the Combination of Points and Line Segments", arXiv preprint arXiv:1705.09479v2, 2018.
  2. Sreemana Datta, "Comparative Study and Analysis of Various Edge Detection Algorithms in Digital Image Processing", *Scholars Journal of Engineering and Technology*, vol 1, no. 2, pp. 78~90, 2013.
  3. Yipu Zhao,"Closed-Loop Benchmarking of Stereo Visual-Inertial SLAM Systems: Understandingthe Impact of Drift and Latency on Tracking Accuracy", arXiv preprint arXiv:2003.01317v2, 2020.