일반 그래프 최적화를 활용한 그래프 기반 SLAM 구현

• 영문명: The Implementation of Graph-based SLAM Using General Graph Optimization
• 발행기관: 한국전자통신학회
• 저자명: 고낙용(Nak Yong Ko) 정준 (Jun-Hyuk Chung) 정다빈(Da-Bin Jeong)
• 간행물 정보: 『한국전자통신학회 논문지』제14권 제4호, 637~644쪽, 전체 8쪽
• 주제분류: 공학 > 전자/정보통신공학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.08.30

국문 초록

본 논문은 일반 그래프 최적화(g2o, General Graph Optimization)를 사용하여 그래프 기반 SLAM을 구현한 결과를 기술한다. 일반 그래프 최적화는 SLAM을 노드와 엣지의 그래프를 통하여 표현한다. 노드는 시간에 따른 로봇의 위치를 나타내며, 엣지는 노드들 사이의 구속 조건을 나타낸다. 구속 조건은 센서에 의한 측정값에 의해 결정된다. 일반 그래프 최적화는 구속 조건에 의해 결정되는 성능지표를 최적화하여 SLAM 문제를 해결한다. 실현된 일반 그래프 최적화 방법을 SLAM 방법의 성능 시험용으로 공개된 실험 데이터를 사용하여 검증하였다.

영문 초록

This paper describes an implementation of a graph-based simultaneous localization and mapping(SLAM) method called the General Graph Optimization. The General Graph Optimization formulates the SLAM problem using nodes and edges. The nodes represent the location and attitude of a robot in time sequence, and the edge between the nodes depict the constraint between the nodes. The constraints are imposed by sensor measurements. The General Graph Optimization solves the problem by optimizing the performance index determined by the constraints. The implementation is verified using the measurement data sets which are open for test of various SLAM methods.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 그래프 기반 SLAM

Ⅲ. 일반 그래프 최적화

Ⅳ. 시뮬레이션 및 결과

Ⅴ. 결 론

키워드

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