RGB-TIR 특징 혼합을 활용한 조도 변화에 강건한 장소 인식 기법

• Published in: 韓國ITS學會 論文誌 Vol. 23; no. 6; pp. 325 - 337
• Main Authors: 마승준, 조영근
• Format: Journal Article
• Language: Korean
• Published: 한국ITS학회 30.12.2024
• Subjects: 전자/정보통신공학; 장소 인식; 동시적 위치 추정 및 지도 생성; SLAM; 딥러닝; Place Recognition; 자율주행; Autonomous driving; Deep Learning
• ISSN: 1738-0774; 2384-1729
• DOI: 10.12815/kits.2024.23.6.325

본 연구는 자율주행 및 로봇 시스템에서의 시각적 장소 인식(Visual Place Recognition, VPR) 성능을 개선하기 위해 열적외선(Thermal Infrared, TIR) 데이터를 융합하는 새로운 방법론을 제 안한다. 제안된 방법론은 Late Fusion 방식을 채택하여, MobileNetV3를 기반으로 각 센서로부터 특징을 추출한 후, MixVPR 네트워크를 통해 두 데이터 정보를 결합한다. 실험 결과, 제안된 방법론은 기존 방법론들과 비교하여 정량, 정성적인 평가에서 우수한 성능을 보였으며, 특히 조도 변화에 따른 성능 저하를 효과적으로 극복할 수 있음을 검증하였다. 이러한 성과는 자율 주행 차량과 로봇 시스템에서 동시적 위치 추정 및 지도 작성(SLAM) 기술의 신뢰성을 높이는 데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.