slam 썸네일형 리스트형 [Curated] SLAM 엔지니어 역량 점검 체크리스트 질문 본 포스트는 필자가 생각하는 SLAM 엔지니어 역량 점검 체크리스트입니다. 좋은 질문을 찾을 때마다 지속적으로 내용을 업데이트하려고 합니다. 더 좋은 질문이나 답변 내용이 있으면 댓글로 알려주시면 감사하겠습니다. A. Frontend - VO, VIO ORB-SLAM2에서 Initialization 프로세스에 대해서 설명하시오. ORB-SLAM2의 Intialization 과정에서 사용된 방법이 2가지가 있는데 2가지가 어떤 차이점이 있는가? 더보기 (Fundamental Matrix \& Homography를 사용하여 초기화하는 이유) DSO, ORB-SLAM2 모두 키프레임 기반으로 SLAM을 수행하는데 키프레임 방식을 사용하는 이유는 무엇인가? DSO에서 Intialization 과정이 어떻게 되는.. 더보기 [SLAM] Hand-eye Calibration 개념 정리 (+ Trajectory Evaluation) 본 포스트는 공부용으로 작성되었습니다. 틀린 부분이나 수정해야 할 부분이 있다면 말씀해주시면 확인 후 반영하겠습니다. 본 포스트에서는 Visual SLAM의 성능 평가를 위하여 ground truth (GT) 데이터를 취득한 후 주로 수행하는 Hand-eye calibration에 대해 설명한다. Introduction Visual SLAM의 성능을 평가하기 위해서는 다양한 방법들이 존재하지만 실내에서는 주로 모션 캡쳐 시스템을 활용하여 ground truth (GT) 데이터를 취득한 후 성능을 평가한다. 모션 캡쳐 시스템은 일반적으로 카메라에 IR 반사 마커를 부착하여 GT 좌표계 $\{A\}$를 만든 후 실내에 고정된 여러 대의 카메라가 반사 마커를 추적하면서 GT trajectory를 만든다. 이 .. 더보기 3D 강체 변환(Rigid Body Transformation) 개념 정리 본 포스팅에서는 3차원 공간 상의 강체를 변환할 때 사용하는 다양한 표현법에 대해 설명한다. Rigid body transformation본 자료에서는 3차원 공간 상의 강체(rigid body)의 움직임을 수학적으로 표현하는 다양한 방법들에 대하여 설명한다. 강체란 이론적으로 무한대의 강성을 가지는 물체를 뜻한다. 따라서 강체는 외부에서 힘을 가해도 모양이 변형이 되지 않으며 무게중심으로 지정되는 하나의 점에 의해 운동이 결정된다.SLAM에서 강체란 일반적으로 움직이는 카메라 센서를 의미하며 시간에 따라 카메라의 형태가 일정하다고 가정하므로 강체 변환(rigid body transformation)를 사용하여 카메라의 움직임을 수학적으로 표현할 수 있다.Coordinate system본 섹션에서는 이후.. 더보기 [SLAM][En] Errors and Jacobian Derivations for SLAM Part 2 7. IMU measurement error In order to obtain the IMU measurement error, you must first know about the IMU preintegration technique and error-state modeling. The following figure expresses the overall IMU measurement error-based optimization process. The overall IMU measurement error-based optimization process, with detailed explanations and color highlighting added for better understanding, is as.. 더보기 [SLAM] Feature-based와 Direct method VO 개념 비교 본 포스트는 공부 목적으로 작성하였습니다. 혹시 보시는 도중 잘못된 부분이나 개선할 부분이 있다면 댓글이나 메일주시면 확인 후 수정하도록 하겠습니다. 해당 포스트는 앞서 pdf 파일로 정리했던 자료를 포스팅한 글입니다. 자세한 내용은 다음 링크를 통해 확인해주세요. https://www.facebook.com/groups/slamkr/permalink/1043277826031861/ 해당 포스트는 visual odometry 알고리즘에서 포즈를 계산하는 대표적인 두가지 방법인 feature-based와 direct method의 차이점에 대해 설명한다. feature-based는 ORB SLAM2 코드를 참조하여 작성하였고 direct method는 DSO 코드를 참조하여 작성하였다. 두 방법 모두 처음.. 더보기 리군 이론(Lie Theory) 개념 정리 - SO(3), SE(3) Youtube Lie Theory 개념 정리 (SO3, SE3) www.youtube.com Introduction본 포스트에서는 SLAM에서 사용되는 Lie Theory에 대해 설명한다. SLAM에서 최적화 부분을 공부하다보면 Lie Theory 기반의 최적화 방법이 자주 나오는데 해당 내용에 대한 선수지식이 없으면 최적화 과정을 이해하기 힘드므로 본 포스트에서는 SLAM의 최적화 부분을 이해하는데 필요한 핵심적인 내용을 간략하게 정리하였다. 대부분의 내용은 [6]을 참고하였다. Group Theory군(Group)은 집합과 두 원소의 연산인 이항 연산(binary operation)으로 이루어진 대수적 구조를 말한다. 예를 들어, 어떤 집합을 $A$ 라고 하고 어떤 이항 연산을 $*$ 으로 표시했을.. 더보기 이전 1 다음
A L I D A
