This master’s thesis presents a keyframe-based featureless SLAM utilizing a single depth image stream. The real-time performance is obviously guaranteed on a small embedded computer for small UAVs, and the system is robust to UAV motions which are mainly composed by forward and rotational motions. The motion of the camera is estimated by the depth image alignment in contrast to previous point-cloud approaches. A Jacobian matrix appropriate for the depth image is analytically derived for the error optimization method. The speed of the error convergence is greatly improved by the projective matching scheme of the image alignment approach, the reduction of the image resolution, and the proposed intensity gradient-based pixel sampling method. The 3D consistent map is constructed from depth-maps of the keyframes through the pose-graph optimization. The system is integrated into a small UAV platform, and several experiments with a motion capture system are conducted to validate the performance of the system.
본 학위논문은 깊이영상 카메라를 이용한 키프레임 기반 featureless SLAM 알고리즘 연구에 관하여 기술한다. 개발된 시스템은 소형 무인항공기에 탑재되는 임베디드 컴퓨터에서도 높은 실시간성이 보장되며, 전진운동과 회전운동이 주를 이루는 무인항공기의 움직임에 대하여 강건하기 때문에 소형 무인항공기에 적합하다.
깊이영상 카메라로는 VGA화질의 깊이영상을 제공하는 Structure sensor가 사용되며, 전체 시스템은 ROS 개발환경을 갖춘 소형 임베디드 컴퓨터에서 구동된다. 깊이 영상은 영상 내에 깊이가 측정되지 않는 부분이 있으며, 물체의 경계가 뚜렷하지 않고, 거리에 따라 왜곡된 측정값을 보유하고 있어 카메라 움직임 추정에 불리하다는 단점이 있다. 영상의 해상도를 축소하는 과정에서 이러한 단점이 일정 부분 보완된다. 카메라는 일반적인 pinhole camera model을 통해 캘리브레이션된다.
카메라 움직임 추정을 위한 기존의 접근법과는 달리 깊이영상으로부터의 깊이 정보를 point-cloud로 변환하지 않고 영상 매칭 알고리즘을 통해 카메라의 움직임을 추정한다. 그에 따라 투영 매칭기법을 기반으로 계산된 오차는 Levenberg-Marquardt 최적화 기법을 통해 최소화되며, 이 과정을 통해 두 영상 사이의 오차를 최소화하는 카메라의 움직임이 추정된다. 이를 위해 최적화 기법에 사용되는 자코비안 행렬을 깊이영상에 적합하도록 유도하였다. 수렴결과에 큰 영향을 미치지 않으며 수렴속도를 저해하는 픽셀쌍을 배제하기 위하여 픽셀값 변화도 (gradient)에 기반한 픽셀 샘플링 알고리즘을 제안하였다. 결과적으로 투영 매칭기법, 영상의 해상도 감소, 픽셀 샘플링 알고리즘에 의하여 전체 시스템의 실시간성이 크게 향상된다.
각 키프레임에 포함된 깊이 지도(depth map)는 pose-graph 최적화 라이브러리를 통해 3차원 지도로 구성된다. 카메라가 일정 이상 이동하거나, 현재 영상이 기존 키프레임에 포함되지 않은 부분을 일정 이상 보유하고 있을 경우 현재 영상을 새로운 키프레임으로 지정한다. 키프레임 생성과 동시에 최적화를 진행하여 지도 최적화로 인한 움직임 추정의 튐 현상을 감소시킨다.
개발된 시스템이 탑재된 소형 쿼드콥터 플랫폼과 모션 캡쳐 시스템을 이용한 실험을 진행하여 시스템의 성능을 검증하였다. 추가적으로 본 시스템을 항법시스템으로 하여 자동비행 실험을 수행함으로써 무인항공기 임무로의 적용가능성을 검증하였다.
