무인비행체의 자율비행을 위해 강건하고 정확한 항법 알고리즘은 필수적이다. 항공기의 항법 기술은 Global Positioning System (GPS)와 Inertial Navigation System (INS)에 매우 의존하고 있 지만, GPS는 전파교란에 취약하고, 관성항법은 시간에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 본 논문에서는 GPS가 비가용한 환경에서도 강인한 항법해를 얻을 수 있는 Visual-Inertial Odometry (VIO) 기술을 적용한다. 본 논문에서는 기존의 관성항법장치의 항법해를 그대로 사용하여 영상정보와 융합을 할 수 있는 그래프 최적화 기반 VIO 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이 션을 통해 고고도 항공영상을 이용한 VIO의 성능을 확인하고 생성된 지도가 지형 DB와 유사함을 확인한다.

Visual-Inertial Odometry Using Aerial Image

Seongho Nam*, Sang-woo Lee

A robust and precise navigation algorithm is crucial for autonomous navigation of unmanned aerial vehicle (UAV). Most navigation algorithm depend on global positioning system (GPS) and inertial navigation system (INS). However, GPS is vulnerable to jamming and spoofing; INS has disadvantage of increasing error over time. In this paper, we propose visual-inertial odometry (VIO) for aerial vehicle under GPS-denied environment. We propose factor graph optimization-based VIO algorithm. The simulation results verify the performance of the proposed algorithm, and show that digital terrain elevation (DEM) map and the mapping results are similar

Keywords: visual odometry, visual slam, visual-inertial odometry, factor-graph optimization

Speaker 남성호* 국방과학연구소