자율주행 로봇의 Monocular Visual Odometry를 위한 실시간 Feature 매칭 기법

초록

자율주행을 위한 측위 센서로 광범위하게 활용되는 Global Navigation Satellite System (GNSS) 수신기는 주변 지형지물에 의한 신호 차단 현상 및 전파 환경에 따라 측위 성능이 현격히 감소하는 현상이 번번히 발생한다. 이를 극복하기 위해 Camera, LiDAR, Radar 등 기타 센서 데이터를 활용한 다양한 localization 기법들이 이용된다. 그 중 카메라를 이용해 위치를 파악하는 Visual Odometry는 이미지 데이터를 이용해 센서 자체의 pose 측정하는 기법이다. 본 논문에서는 주행 중인 상황에서 입력되는 이미지 데이터에서 추출된 정적인 feature에 대해서 실시간으로 매칭하는 알고리즘을 제시한다. 먼저 feature 중 outlier를 제거하는 전처리 과정을 거쳐 비슷한 객체끼리 짝을 짓는다. 두 영상에서의 feature descriptor를 비교하여 feature 사이의 일치하는 정도인 distance 값을 구하고, 그 값이 임계값보다 작은 매칭은 제거한다. 이후 RANSAC이나 RHO, LMEDS, M-Estimator 알고리즘을 통해 inlier를 판별하는 전처리 과정을 거치고 영상 간의 기하학적 관계를 의미하는 homography를 구해낸다.