Annual Conference of KIPS (한국정보처리학회:학술대회논문집)

  • 2025.05a
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  • Pages.37-40
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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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Lightweight Feature Extractor for SLAM Design and Evaluation

SLAM을 위한 경량화 특징점 추출 모델 설계 및 실험

  • Eun-ji Lim (Dept. of Computer Science, Kyung-Pook University) ;
  • 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) ;
  • 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)
  • 임은지 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 이승우 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 강버들 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 정해찬 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 김재수 (경북대학교 컴퓨터학부) ;
  • 조재진 (경북대학교 물리교육학과) ;
  • 이철희 ((주)제이씨레이다)
  • Published : 2025.05.29
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Abstract

물류 로봇의 확산에 따라 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)의 중요성이 더욱 부각되고 있다. SLAM 프론트엔드 단계의 특징점 추출 및 디스크립터 생성은 시스템 성능에 직접적인 영향을 미친다. 기존의 ORB는 연산 효율은 높으나 정확도에 한계가 있으며, SuperPoint는 정확도는 우수하나 연산 자원이 많이 요구된다. 본 논문에서는 SuperPoint를 경량화하여 저사양 임베디드 환경에 적합한 구조로 설계하고, 실험을 통해 성능을 검증하였다. 그 결과, 제안된 모델은 정확도와 효율 측면에서 균형을 이루며 산업적 활용 가능성을 보여주었다.

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