Observability Analysis로 이해하는 Visual-Inertial Navigation System의 추정 가능성과 한계
시각 관성 항법 시스템의 이해와 추정 가능성 최근 자율주행 자동차, 드론, 그리고 증강현실 기기들이 우리 일상에 깊숙이 들어와 있습니다. 이 기기들이 복잡한 환경에서 자신의 위치를 정확히 파악하고 이동하는…
기술 가이드 읽기 ↗KNOWLEDGE CATEGORY
Motion & Tracking
Motion & Tracking 분야의 현재 공개 기술 가이드입니다.
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Creative Technology
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Invariant Extended Kalman Filter가 비선형 자세추정에서 일반 EKF보다 안정적인 이유
비선형 자세 추정의 새로운 표준 불변 확장 칼만 필터 이해하기 로봇 공학이나 드론, 자율주행 자동차와 같은 현대 기술에서 자신의 위치와 방향을 정확히 파악하는 것은 가장 핵심적인 과제입니다. 이를…
기술 가이드 읽기 ↗Quaternion 기반 자세추정과 Rotation Matrix·Euler Angle 표현의 수치적 안정성 비교
회전 표현의 세계와 자세 추정의 중요성 우리가 일상에서 사용하는 스마트폰의 화면 회전, 드론의 비행 제어, 자율주행 자동차의 경로 탐색 등은 모두 물체의 ‘자세(Attitude)’를 정확히 파악하는 것에서 시작됩니다. 3차원…
기술 가이드 읽기 ↗Motion Capture 시스템의 오차 전파 분석: Marker 위치 오차가 관절각 추정에 미치는 영향
모션 캡처 시스템의 신뢰성을 결정짓는 마커 오차 분석 가이드 영화 속 화려한 CG 캐릭터나 스포츠 선수의 정밀한 동작 분석 영상을 보면서 우리는 종종 모션 캡처 기술이 완벽하다고 생각합니다.…
기술 가이드 읽기 ↗SLAM 시스템의 Degeneracy 문제: 특징점이 부족한 공간에서 위치추정이 붕괴하는 이유
SLAM 시스템에서 발생하는 위치 추정 붕괴 현상 이해하기 로봇이나 자율주행 자동차가 낯선 환경을 스스로 탐색하며 지도를 만드는 기술을 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이라고 합니다. 이 기술은 현대 로봇 공학의…
기술 가이드 읽기 ↗Visual-Inertial Odometry에서 IMU Bias와 Scale Drift가 누적되는 수학적 원리
시각 관성 주행 거리 측정의 기본 원리와 오차의 누적 로봇 공학이나 자율 주행 분야에서 위치를 추정하는 기술은 매우 중요합니다. 그중에서도 시각 관성 주행 거리 측정(Visual-Inertial Odometry, 이하 VIO)은…
기술 가이드 읽기 ↗다중 카메라 시스템의 Extrinsic Calibration 오차가 3D Reconstruction 정확도에 미치는 영향
다중 카메라 시스템의 외부 파라미터 보정과 3D 복원 정확도 오늘날 우리는 자율주행 자동차, 가상 현실, 증강 현실, 그리고 정밀한 산업용 검사 장비 등 다양한 분야에서 다중 카메라 시스템을…
기술 가이드 읽기 ↗Factor Graph Optimization으로 구현하는 다중센서 위치추정: EKF 방식의 한계와 비교
다중센서 위치추정의 진화와 팩터 그래프의 등장 배경 자율주행 자동차, 드론, 로봇 청소기, 그리고 스마트폰의 증강 현실 기능까지, 현대 기술에서 정확한 위치를 파악하는 기술은 필수적입니다. 이를 위해 여러 센서(GPS,…
기술 가이드 읽기 ↗SE(3) 리 군(Lie Group) 기반 센서 융합이 6DoF 추적 정확도에 미치는 영향
공간 속 물체의 움직임을 정밀하게 추적하는 SE3 리 군의 세계 우리가 일상에서 사용하는 스마트폰의 증강현실(AR) 기능이나 자율주행 자동차의 위치 추적 기술은 모두 물체의 6자유도(6DoF)를 정확히 파악하는 데 기반을…
기술 가이드 읽기 ↗Inside-Out Tracking과 Outside-In Tracking 차이
장치에 탑재된 센서로 환경을 추적하는 Inside-Out과 외부 기준 설비를 사용하는 Outside-In의 구조, 장단점, 선택 기준을 비교합니다.
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