물체 동시적 위치 추정 및 지도 작성 (SLAM)은 고차원의 자율 시스템 구성과 지능형 로봇 제어 등의 기반 기술로 활용되며, 최근 로보틱스의 발전과 더불어 활용성이 확대되고 있다. 동적 물체 감지는 정밀한 측위와 지도 작 성을 위한 이상치 제거에 필수적이지만, 영상 센서만으로는 측위와 동적 물체 간 모호성으로 인해 감지에 한계가 있다. 본 논문에서는 동적 물체들이 존재하는 환경에서 강건한 물체 SLAM을 위해, 보행자 추측 항법 (PDR)을 결합한 동적 물체 인지 SLAM 알고리즘을 제안한다. PDR과 물체 SLAM의 항법 상태변수 간 잔차를 기반으로 동적 물체가 감지되며, 보행자 걸음을 측정치로 활용하여 최적 항법 해를 추정한다. 동적 물체를 포함한 실험에서 동적 물체 감지를 통해 최종적으로 향상된 물체 SLAM 정확도를 제시한다.

Dynamic Object-aware SLAM with Pedestrian Dead Reckoning

Sohee Park, Han-Yeol Lee, Byeong-Pil Choi, Jae-Hong Lee, Chan-Gook Park*

Object Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) is a foundational technology utilized in the design of autonomous systems and intelligent robot control. With recent advancements in robotics, its applicability has been expanding. The detection of dynamic objects is crucial for precise localization and mapping, as it facilitates the removal of outliers. However, the detection of dynamic objects is difficult with the vision sensor alone due to the ambiguity between localization and dynamic objects. In this paper, we present a novel dynamic object-aware SLAM algorithm that integrates Pedestrian Dead Reckoning (PDR) to enhance robustness in environments containing dynamic objects. The algorithm detects dynamic objects based on the residuals between state variables of PDR and object SLAM, and an optimal localization solution is obtained through probabilistic estimation including the step measurement of PDR. The effectiveness of dynamic object detection in the proposed method is implicitly verified through experiments involving dynamic objects and the improved SLAM accuracy is presented.

Keywords: dynamic object-visual SLAM, pedestrian dead reckoning, visual navigation, pose estimation

Speaker 박소희 서울대학교