카메라 시스템의 동적 환경에 강인한 자기 위치 추정 장치 및 그 방법

• 핵심 기능

카메라 영상의 특징점을 추적하고 IMU의 가속도·각속도 데이터를 사전 통합한 뒤, 국소 최적화에서 두 정보와 일치하지 않는 동적 특징점의 가중치를 낮춰 위치를 추정합니다. 전역 최적화에서는 공유 특징점이 있는 키프레임을 묶어 매칭 결과를 가설별로 분류하고, 기존 위치 정보를 가장 잘 반영하는 가설을 선택해 전역 위치를 최적화합니다.

• 차별 강점

기존 위치 추정은 마커 태그나 UWB 등 별도 인프라를 설치해야 하거나, 정적 환경을 전제로 해 동적 물체와 임시 정적 물체의 영향을 받기 쉬웠습니다. 본 기술은 정규화 계수와 가중치 모멘텀 계수를 결합한 국소 강인 최적화와 공유 특징점 기반 전역 가설 선택을 함께 적용해 동적 특징점 및 거짓 양성 루프 클로저의 영향을 줄이는 방식입니다.

• 활용 범위

기술·연구 측면에서는 실내외 자율주행 로봇, 군중 환경 이동 로봇, 카메라 기반 SLAM, 비전·관성 오도메트리, 증강현실·혼합현실 공간 인식 분야에 활용 가능하며, 동적 장면에서의 위치 인식 알고리즘 고도화에 적용할 수 있습니다. 사업 측면에서는 물류·서비스 로봇, 자율 이동체, AR·MR 기기, 영상 기반 공간 인식 솔루션 등 별도 위치 인프라 의존도를 낮추려는 제품과 서비스로 확장할 수 있습니다.