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    GPU 기반 실시간 RGB-D 3D SLAM = Real-Time RGB-D 3D SLAM with GPU acceleration

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    This paper proposes a real-time RGB-D (red-green-blue depth) 3D SLAM (simultaneous localization and mapping) with GPU (graphic processing unit) acceleration. RGB-D data contains 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (degree-of-freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (three-dimensional random sample consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature man-ager detects loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes full trajectory of the sensor.
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    This paper proposes a real-time RGB-D (red-green-blue depth) 3D SLAM (simultaneous localization and mapping) with GPU (graphic processing unit) acceleration. RGB-D data contains 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (degree-of-freedom) visua...

    This paper proposes a real-time RGB-D (red-green-blue depth) 3D SLAM (simultaneous localization and mapping) with GPU (graphic processing unit) acceleration. RGB-D data contains 2D image and per-pixel depth information. 6-DOF (degree-of-freedom) visual odometry is obtained through the 3D-RANSAC (three-dimensional random sample consensus) algorithm with 2D image features and depth data. For speed up extraction of features, parallel computation is performed with GPU acceleration. After a feature man-ager detects loop closure, a graph-based SLAM algorithm optimizes full trajectory of the sensor.

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    목차 (Table of Contents)

    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 제안된 3D SLAM 시스템
    • 3. 실험 결과
    • 4. 결론
    • Abstract
    • 1. 서론
    • 2. 제안된 3D SLAM 시스템
    • 3. 실험 결과
    • 4. 결론
    • 참고문헌
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