복수개 RGB-D 센서를 사용한 확률 기반 지도 작성

Abstract

마이크로소프트(Microsoft)의 게임용 디바이스는 컬러(RGB) 영상 과 깊이(depth) 영상을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 열두 대의 키넥트를 사용하여 실내 공간에 설치하여 확률 기반 옥토맵(Octomap)으로 실시간 환경 복원을 소개한다. 총 열두 대의 Kinect를 이용하여 가로 7477mm, 세로 7478mm, 높이 2310mm 의 환경을 복원한다. 키넥트로 부터 들어오는 3차원 포인트 클라우드(point cloud) 정보를 사용하여 확률 기반의 옥토맵(Octomap)으로 하나의 가상의 환경 내에 존재하는 물체, 사람, 공간을 전 방향으로 관찰할 수 있고 이를 바탕으로 많은 분야, 자율 주행 혹은 인식기술에 활용할 수 있다. 구조 광 방식인 Kinect를 여러 대 동시에 사용함으로써 발생하는 간섭 (interference) 문제를 진동모터를 이용하여 간단하게 해결하였고, 기존에 소개된 멀티키넥트 시스템에서 제안된 방법 Graph-based SLAM (Simultaneous Localization And Mapping) 기술을 이용하여 각 Kinect의 자세 및 위치정보를 보다 정확하게 계산하는 알고리즘을 개발하였다. 또한, Kincet 특성상 측정되는 깊이 값(depth value)의 부정확성을 극복하기 위하여 관측 값과 실제 값 사 이의 선형성을 유도한 뒤 이를 간단한 최소자승법(least squares)을 이용 하여 보정하였다. 그르고 열두 대의 Kinect를 동시에 사용하기 위해 두 대의 데스크톱 PC로 UDP 통신을 구현하였다.