실내 약한 텍스처 환경에서 점 특징 기반 시각 동시 위치추정 및 지도 작성(Simultaneous Localization and Mapping, SLAM)에서 궤적 드리프트 문제를 해결하기 위해 점과 선 특징을 융합한 이중 카메라 시각 SLAM 시스템을 제안하였고 선 특징 추출 및 매칭 문제에 대해 연구하였다. 선 특징의 품질을 향상시키기 위해 길이 및 기울기 억제, 짧은 선 병합 등의 방법으로 LSD(Line Segment Detector) 선 특징 추출 방법을 개선하였다. 또한, 매칭 문제를 최적화 문제로 변환하고 기하학적 제약을 이용해 비용 함수를 구성하여 기하학적 제약 기반의 빠른 선분 삼각측량 방법을 제안하였다. 실험 결과 본 방법이 여러 데이터셋에서 기술자 기반의 전통적 방법보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 실내 약한 텍스처 장면에서 평균 매칭 정확도가 91.67%, 평균 매칭 시간은 7.4ms에 불과했다. 이 방법을 기반으로한 이중 카메라 시각 SLAM 시스템은 약한 텍스처 데이터셋에서 기존 알고리즘 ORBSLAM2, PL-SLAM 대비 위치 오차가 각각 1.24, 7.49, 3.67m로 위치 정확도가 더 우수함을 보였다.

이중 카메라 시각; 선 특징 추출; 시각 동시 위치추정 및 지도 작성; 특징 매칭