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      카메라 기반 정밀도로지도 생성을 위한 노면의 높이 및 텍스쳐 모델링 기법 = Height and Texture Modeling of Road Surfaces for Camera-Based HDMap Construction

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      https://www.riss.kr/link?id=A109251350

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      국문 초록 (Abstract)

      자율 주행 차량을 위한 정밀도로지도의 생성과 갱신의 요구가 증대함에 따라 구축과 운용 비용이 저렴한 다중 카메라 시스템이 측량 장비의 센서로 활용되고 있다. 다시점 영상의 스테레오 정합과 특징점 매칭 및 이를 통한 측위 등의 기술이 이러한 카메라 기반 3차원 지도 복원에 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량의 상부에 장착된 다중 카메라 시스템을 기반으로, 점밀도와 정확도가 높은 노면의 3차원 점군 복원을 위한 hexgrid 기반 노면 모델 방법과 다시점 영상을 기반의 키프레임 자세와 3차원 점군을 이용하여 높이를 추정하고 텍스쳐를 정합하는 방법론을 제안한다. 초광각 어안렌즈가 장착된 다중 카메라와 GPS를 장착한 측량 시스템에 적용한 결과 최소 점 간격 0.025 m의 정밀한 도로 모델 생성이 가능함을 확인하였다.
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      자율 주행 차량을 위한 정밀도로지도의 생성과 갱신의 요구가 증대함에 따라 구축과 운용 비용이 저렴한 다중 카메라 시스템이 측량 장비의 센서로 활용되고 있다. 다시점 영상의 스테레오 ...

      자율 주행 차량을 위한 정밀도로지도의 생성과 갱신의 요구가 증대함에 따라 구축과 운용 비용이 저렴한 다중 카메라 시스템이 측량 장비의 센서로 활용되고 있다. 다시점 영상의 스테레오 정합과 특징점 매칭 및 이를 통한 측위 등의 기술이 이러한 카메라 기반 3차원 지도 복원에 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량의 상부에 장착된 다중 카메라 시스템을 기반으로, 점밀도와 정확도가 높은 노면의 3차원 점군 복원을 위한 hexgrid 기반 노면 모델 방법과 다시점 영상을 기반의 키프레임 자세와 3차원 점군을 이용하여 높이를 추정하고 텍스쳐를 정합하는 방법론을 제안한다. 초광각 어안렌즈가 장착된 다중 카메라와 GPS를 장착한 측량 시스템에 적용한 결과 최소 점 간격 0.025 m의 정밀한 도로 모델 생성이 가능함을 확인하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      With increasing demand for construction and updating of HD maps for autonomous vehicles, multi-camera systems are being used as cost-effective sensors for Mobile Mapping System (MMS). Stereo matching among multi-view images, image feature point matching, and visual localization are utilized for such camera-based 3D map reconstruction. In this paper, we proposed a methodology for estimating height of road surfaces and texture registration utilizing hexgrid model, keyframe poses and 3D point clouds based on multi-view images. The proposed methodology could reconstruct high-density and high-accuracy 3D point cloud of road surfaces base on a multi-camera system mounted on the upper part of a vehicle. Our experimental results showed that the proposed method created a precise road model with a minimum point spacing of 0.025 m on a MMS equipped with ultra-wide angle fisheye cameras and GPS.
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      With increasing demand for construction and updating of HD maps for autonomous vehicles, multi-camera systems are being used as cost-effective sensors for Mobile Mapping System (MMS). Stereo matching among multi-view images, image feature point matchi...

      With increasing demand for construction and updating of HD maps for autonomous vehicles, multi-camera systems are being used as cost-effective sensors for Mobile Mapping System (MMS). Stereo matching among multi-view images, image feature point matching, and visual localization are utilized for such camera-based 3D map reconstruction. In this paper, we proposed a methodology for estimating height of road surfaces and texture registration utilizing hexgrid model, keyframe poses and 3D point clouds based on multi-view images. The proposed methodology could reconstruct high-density and high-accuracy 3D point cloud of road surfaces base on a multi-camera system mounted on the upper part of a vehicle. Our experimental results showed that the proposed method created a precise road model with a minimum point spacing of 0.025 m on a MMS equipped with ultra-wide angle fisheye cameras and GPS.

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