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로봇 공학

3D Semantic Segmentation: 포인트 클라우드 분할 기법 들어가며3차원 공간에서의 의미론적 분할(3D Semantic Segmentation)은 포인트 클라우드(Point Cloud) 데이터의 각 점에 대해 의미론적 레이블을 할당하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 자율주행, 로봇 공학, 증강현실, 도시 계획 등 다양한 분야에서 3차원 환경을 이해하고 해석하는 데 핵심적인 역할을 하고 있습니다.포인트 클라우드란?기본 개념포인트 클라우드는 3차원 공간에서 점들의 집합으로, 각 점은 (x, y, z) 좌표와 함께 색상(RGB), 반사강도(Intensity), 법선벡터(Normal Vector) 등의 추가 정보를 포함할 수 있습니다. 이러한 데이터는 LiDAR 센서, RGB-D 카메라, 또는 Structure from Motion(SfM) 기법을 통해 획득됩니다.포인트 클.. 더보기
3D Depth Estimation: 단안 카메라를 통한 거리 추정 기법 서론: 3D Depth Estimation의 중요성3D Depth Estimation, 즉 3D 깊이 추정은 단일 이미지 또는 여러 이미지를 통해 장면 내 각 픽셀의 깊이 정보(카메라로부터의 거리)를 추론하는 기술입니다. 이는 이미지 처리 및 컴퓨터 비전 분야에서 가장 핵심적이고 도전적인 연구 분야 중 하나로 손꼽힙니다. 자율주행, 로봇 공학, 가상/증강 현실(VR/AR), 3D 모델링, 그리고 의료 영상 분석 등 수많은 첨단 기술 분야에서 3D 깊이 정보는 필수적인 역할을 수행합니다. 특히, 단안 카메라(Monocular Camera)를 이용한 깊이 추정은 비용 효율성과 시스템 단순성이라는 장점으로 인해 큰 주목을 받고 있습니다. 스테레오 카메라나 LiDAR와 같은 고가의 센서 없이도 3D 환경을 이해.. 더보기

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