RGB-D와 IMU 센서를 이용한 무인항공기 3차원 SLAM

Abstract

본 논문에서는 RGB-D 카메라인 Xtion pro live 센서와 관성 측정 장치인 IMU 센서를 이용하여 무인항공기 Unmanned Aerial Vehicle (UAV)의 현재 위치를 추정하고 동시에 3차원 지도를 만드는 Simultaneous Localization And Mapping (SLAM) 알고리즘을 소개한다. 기존의 RGB-D 카메라를 이용하여 3차원 지도를 만드는 시스템에서는 비전을 기반으로 한 시스템이기 때문에 특징 점들이 존재하지 않는 구간에서는 SLAM을 수행하지 못하는 문제가 있다. 본 논문은 이러한 문제점을 보완하기 위해 IMU 센서의 Euler 각도 정보와 RGB-D 센서의 Euler 각도 정보를 칼만 필터를 통해 융합함으로써 카메라의 포즈정보를 보완하여 정밀하고 강인한 3차원 SLAM을 수행한다. 칼만 필터의 프로세스 노이즈 공분산행렬 Q (Process noise covariance matrix)는 현재 프레임과 이전 프레임에서의 RGB-D 데이터로부터 매칭된 인라이어 개수에 영향을 받기 때문에 매칭된 인라이어 개수가 적은 경우에는 IMU 센서가 보완을 해주며 충분히 많은 경우에는 RGB-D 센서에 좀 더 의존하는 결과를 확인 할 수 있다. 측정 노이즈 공분산행렬 R (Measurement noise covariance matrix)은 실험을 통해 계산하여 조율함으로써 다른 새로운 환경에서도 3차원 SLAM을 수행할 수 있다.