영상 정보 기반 작업장 순찰 로봇의 지도 구축을 위한 특징점 추출 기법에 관한 연구

초록

고용노동부에 따르면 산업재해자수는 점차 증가하고 있다. 그에 따라 산업 안전 보건법은도급사업의 경우, 2일에 1회 이상 순회 순찰을 실시하여야 한다고 명시되어 있다. 본 논문은카메라를 센서로 사용하는 Visual SLAM을 활용하여 작업장 순찰 로봇 도입을 제안하고 있으며, Visual SLAM 알고리즘 중 특징점 추출 알고리즘의 성능 향상을 목표로 한다. 연구초기, 전통적인 특징점 추출 방법의 SIFT와 딥러닝 기반의 Superpoint 알고리즘을 비교한다. 그 결과 Superpoint의 성능이 더 높았으며, Fine tuning을 활용한 네트워크 구조 변화로성능을 비교하였고 성능 향상을 확인하였다. 이로 인해 향후 Visual SLAM에 적용하였을때, 실시간 지도 생성에 있어 더 정밀한 지도를 생성할 수 있을 것이라 기대한다.

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