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localization 기술을 서버형으로
- feature나 이미지를 서버에 전송하여 활용 (cloud)
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SOD를 넣어서 localization 성능 높이기
- 노면 정보 (점자 블록, 차선, 소화전)를 localization을 위한 feature로 사용
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Feature를 어떻게 정의?
- 일반화 할 수 있는 feature - Semantic
- 일반화 할 수 없는 feature - SOD
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SOD에 대한 고찰
- 사전 답사
- mapping 관점에서 필요할 수 있음
- 환경에 맞는 데이터 학습 (transfer learning)
- 일반화가 검증되지 않았기 때문에 사업화까지 가려면 뉴빌리티에서 운용하는 환경에 대한 데이터가 필요
- 사업화 → 캠핑장, 캠퍼스, 순찰 로봇(야간 위주)
- 인하대 캠퍼스 데이터를 뽑아보고 다른 캠퍼스에도 적용해본다?
- 순찰 로봇은 캠퍼스의 특정 구역에 가서 이미지 취득 → 야간이기 때문에 조도에 대한 영향 확인 필요
- 우선 GPS를 베이스로 fusion하여 localization? 이후 점차 확장
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아파트에서 어려운 경우가 많다
- 조경(vegetation)은 feature로 활용하지 않아서 feature less 환경을 많이 접하는데 SOD만 잘 되면 지면 정보를 추가로 이용해볼 수 있다.
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사업화를 할 때 이 기술이 도움이 된다만 보여줘도 괜찮을 것
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extrinsic calibration 결과가 온도에도 영향을 크게 받음