SLAM/S-PTAM 이론 설명 및 코드 리뷰
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S-PTAM 리뷰 - 이론(2) : Visual Odometry 2SLAM/S-PTAM 이론 설명 및 코드 리뷰 2021. 6. 29. 16:53
다음과 같은 자료를 참조하였습니다. https://www.ipb.uni-bonn.de/msr2-2020/ (Cyrill Stachniss 교수님의 Mobile Sensing and Robotics 강의자료) http://rpg.ifi.uzh.ch/teaching.html (Davide Scaramuzza 교수님의 Vision Algorithms for Mobile Robotics 강의자료) 지난 글에서는 visual odometry 과정의 pose estimation($ R, T $를 구하는 것)에 비선형 최적화를 사용할 수 있다는 것을 알아보았습니다. 이번 포스트에서는 실제로 그 비선형 최적화를 수행하는 과정에 대해 알아보겠습니다. ※ 이후의 설명을 이해하려면 컴퓨터 비전과 projective geom..
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S-PTAM 리뷰 - 이론(1) : Visual Odometry 1SLAM/S-PTAM 이론 설명 및 코드 리뷰 2021. 6. 28. 18:32
다음과 같은 자료를 참조하였습니다. https://www.ipb.uni-bonn.de/msr2-2020/ (Cyrill Stachniss 교수님의 Mobile Sensing and Robotics 강의자료) http://rpg.ifi.uzh.ch/teaching.html (Davide Scaramuzza 교수님의 Vision Algorithms for Mobile Robotics 강의자료) 물체의 이동 거리와 방향을 연속적으로 추정하는 것, 또는 그 데이터를 odometry라고 부릅니다. 자동차 등 평면을 움직이는 로봇을 예로 들자면, 로봇의 위치와 방향(Pose)는 $ (x, y, \theta) $로 나타낼 수 있습니다. Odometry는 여기에 시간의 개념을 추가합니다. 즉 0초(처음)에서의 위치는 ..
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S-PTAM 및 코드 소개SLAM/S-PTAM 이론 설명 및 코드 리뷰 2021. 6. 28. 15:18
본 리뷰 시리즈에서 파헤치고자 하는 SLAM 알고리즘의 이름은 S-PTAM(Stereo Parallel Tracking And Mapping)이며, 코드 리뷰를 위해 사용할 구현체는 S-PTAM의 Python 버전입니다. S-PTAM을 선택한 이유로는 스테레오 카메라를 사용한 그래프 기반 SLAM이라는, 표준적이라고 할 수 있는 구현 방법을 채택했다는 점을 들겠습니다. Python버전을 선택한 이유는 그래프 기반 SLAM의 workflow를 좀 더 편하게 이해하기 위해서입니다. SLAM 알고리즘에서 최상의 성능을 얻기 위해서는 C++을 사용해야 할 것입니다. S-PTAM 논문과 Python 구현체의 출처는 다음과 같습니다. https://ieeexplore.ieee.org/document/7353546 ..