본 논문에서는 롤링셔터 카메라와 관성측정장치의 정보를 융합하는 확장칼만필터 기반의 영상/관성 오도메트리와 교정 파라미터 자가 보정 알고리즘을 제안한다. 롤링 셔터 카메라는 리드아웃 시간(readout time)에 의해 이미지의 행 또는 열에 따라 노출되며, 측정 플랫폼의 각속도가 큰 경우 영상 왜곡에 의해 항법해에 큰 오차를 초래할 수 있다. 반면, 카메라와 관성측정장치의 교정 파라미터(초점거리, 상대포즈 등)는 사전 보정에서 불확실성을 포함하며, 이 값을 고정된 값으로 추정기에 입력하게 되면 모델링 되지 않은 오차로 인해 항법해의 성능이 저하될 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 보완하고자 롤링 셔터 카메라의 리드아웃 시간과 교정 파라미터를 확장칼만필터의 점(point) 측정치 모델에 고려하여, 측정 플랫폼의 항법 정보 (위치 및 자세)와 함께 추정하였다. MATLAB 기반 시뮬레이션 환경에서 교정 파라미터를 항법해와 동시에 추정함으로써 항법해의 성능을 향상됨을 확인하였다.

Keywords: rolling-shutter camera, EKF-based multi-sensor fusion, visual-inertial odometry

Speaker Jae Hyung Jung