시각 동시 위치추정 및 지도 작성(SLAM) 시스템의 위치추정 및 지도 작성 정확도를 향상시키고, 기존 알고리즘에서 특징 매칭 탐색 반경이 고정값인 탓에 고동적 움직임 시 시각 주행 거리계의 특징 오매칭률이 높은 문제를 극복하기 위해, 본 논문에서는 탐색 반경이 적응적인 관성 항법 보조 이미지 특징 매칭 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 스테레오 카메라의 좌우 두 프레임에서 특징을 추출하고 매칭한 후, 지도 점의 3차원 좌표를 획득한다. 이후 사전 적분된 관성 측정 장치(IMU) 데이터를 통해 카메라의 자세를 예측하고, 오차 전파 법칙에 따라 예측 자세의 공분산을 계산한다. 마지막으로 예측 자세를 이용해 지도 점을 이미지에 투영하여 대응하는 픽셀 좌표를 얻고, 픽셀 좌표의 오차에 근거하여 지도 점이 나타날 가능성이 가장 높은 영역의 반경을 결정한다. 실험 결과, 본 방법은 특징 매칭의 탐색 반경을 효과적으로 축소시켜 이미지 특징 매칭 정확도를 유의미하게 향상시키며, 추적 스레드 자세 정확도를 약 38.09%, 시스템 전체 자세 정확도를 약 16.38% 향상시킨다. 이 방법은 각 특징점에 적응 영역 제약을 제공하여 특징점 매칭 정확도를 높이고, 나아가 시스템 자세 추정 정확도를 향상시켜 더 높은 정밀도의 밀집 지도를 구축할 수 있다.

컴퓨터 비전;시각 주행 거리계;특징 매칭;적응 임계값;관성 항법