비주얼오도메트리 (Visual Odometry (VO))
쉽게 풀면
카메라로 찍은 연속 사진들에서 같은 물체가 화면상에서 어떻게 움직였는지를 보고, 로봇 자신이 얼마나 움직였는지를 계산하는 방법입니다.
왜 중요한가
별도의 바퀴 엔코더나 GPS 없이도 카메라 영상만으로 이동을 추정할 수 있어, 실내나 GPS 음영 지역을 이동하는 드론과 로봇의 위치 추정에 활용됩니다. 드론은 애초에 바퀴가 없고, 실내나 터널처럼 GPS 신호가 잡히지 않는 공간에서는 위성항법을 쓸 수 없기 때문에, 카메라만으로 자신의 움직임을 계속 추적할 수 있는 비주얼 오도메트리가 이런 환경에서 사실상 유일한 대안적 위치추정 수단으로 다뤄집니다.
논문에서는 이렇게 쓰입니다
두 사진 사이에서 같은 점들이 어떻게 옮겨갔는지를 분석해, 카메라가 얼마나 회전하고 이동했는지를 기하학적으로 역산한다는 의미입니다.
비주얼 오도메트리가 반드시 뚜렷한 특징점을 뽑아내는 방식에만 의존하지 않으며, 영상의 밝기 정보를 직접 활용하는 대안적 접근도 함께 연구된다는 점을 보여주는 문장이다.
조금 더 깊게 보면
비주얼 오도메트리는 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 드리프트 문제가 있어, 장기간 정확한 위치추정을 위해서는 루프 클로징 등 SLAM 기법과 결합해야 합니다. 뚜렷한 코너나 모서리 같은 특징점을 뽑아 대응시키는 특징점 기반 방법과, 영상 전체의 밝기 패턴을 그대로 이용하는 직접법으로 크게 나뉘며, 전자는 계산이 가볍고 후자는 텍스처가 부족한 환경에서도 비교적 안정적이라는 서로 다른 장단점이 있습니다. 매 프레임 계산된 작은 오차가 누적되는 드리프트 문제는 비주얼 오도메트리 자체의 근본적인 한계로, 이를 해결하려면 과거에 지나간 장소를 다시 인식해 오차를 되돌리는 루프 클로징이 반드시 필요합니다.
주의할 점
단안 카메라만 사용할 경우 절대 크기(scale)를 알 수 없는 스케일 모호성 문제가 발생합니다.