Visual SLAM을 위한 구형의 어안 카메라 모델에서의 직선 검출 및 적용

Abstract

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 자율 주행 차량이나 로봇에 다양한 센서를 탑재하여 자신의 위치를 파악함과 동시에 지도를 작성하는 기술이다. 특히 카메라를 사용해 얻을 수 있는 시각적인 정보들을 기반으로 하는 SLAM을 Visual SLAM이라 부른다. Visual SLAM은 크게 두 가지 방식으로 분류되는데, 영상 정보에서 특징을 추출하여 추적하는 방식인 Feature 기반의 방식과 픽셀의 밝기 변화를 추적하는 Direct 방식이 있다. Feature 기반의 Visual SLAM의 경우 Point, Line 등 다양한 Feature를 사용한다. 그 중에서 Line Feature는 대부분의 Visual SLAM에서 사용하는 Point Feature와 다르게 텍스처(Texture)가 없는 환경에서 검출될 수 있다. 또한, 직선의 길이와 방향 등으로 인해 실내외 환경에서 구조적인 정보를 더 많이 반영할 수 있으며, 직선이 서로 만나 평면을 복구할 가능성도 있다. 단, Line Feature는 Point Feature와 비교했을 때 그 수가 적을 가능성이 크다. 많은 수의 Feature를 확보하기 위해 어안 카메라(Fisheye Camera)나 전 방향 카메라(Omnidirectional Camera)를 사용하기도 한다. 그러나 이러한 카메라는 심한 왜곡이 발생하여 핀홀 카메라(Pinhole Camera)에 비해 Line Feature를 추출하기 비교적 어렵다. 또한, 왜곡을 풀어 사용하더라도 FoV(Field of View)의 손실이나 이미지 훼손이 발생하기도 한다. 본 논문에서는 Line Feature 기반의 Visual SLAM을 수행하는 데 있어 어안 스테레오 카메라(Fisheye Stereo Camera)를 사용해 Line Feature를 추출하는 방법에 대해 제안한다. 구형의 어안 카메라 모델을 사용해 FoV의 손실과 이미지 훼손 없이 직선을 추출해 많은 수의 Line Feature를 확보하며 실험을 통해 증명한다. 또한, 제안한 방법으로 검출한 직선을 사용해 Visual SLAM을 수행하는 데 있어 필요한 작업에 대해 적용하여 검증한다.