*Odometry :

차량의 위치와 이동 경로를 추정하는 기술을 의미, 주로 바퀴의 회전 수나 속도 센서를 통해 차량이 이동한 이동거리와 방향을 계산하여 현재 위치를 추정하는데 사용된다.

로봇이 이동한 상대적인 위치를 추정하는 기술

*Merit of Odometry :

GPS가 없는 환경에서 상대적인 위치 추정과 이동 궤적 계산 가능.

*Sensors using odometry :

1. 엔코더 (Encoder):
   • 로봇의 모터나 바퀴 축에 부착되어 바퀴의 회전수를 측정하고 이를 통해 이동 거리를 추정합니다. 엔코더는 오도메트리의 기본적인 센서로 많이 사용됩니다.
2. IMU (Inertial Measurement Unit):
   • 자이로스코프와 가속도계가 포함된 센서로, 로봇의 기울기와 회전을 측정하여 보다 정확한 위치 추정을 도와줍니다.

[Paper review] A Study on Multi Sensor Based SLAM Alorithm for the Improvemnet of Obstacle Recognition

SLAM 알고리즘에는 대표적으로 광원을 이용하여 주변 물체를 인식하는 Light Detectiono And Ranging ( LiDAR )를 사용하는 LiDAR SLAM, RGB-D 카메라를 사용하는 RGB-D SLAM, IMU를 사용하는 Visual Inertial SLAM 혹은 Visual Inertial Odometry. 그리고 마지막으로 RGB 카메라를 사용하는 Visual SLAM이 있다.

*깊이 정보(Depth Information):

특정 물체나 장면의 거리를 나타내는 데이터로, 카메라나 센서에서 관찰된 각 점이 센서에서 얼마나 떨어져 있는지를 측정한 값입니다. 깊이 정보는 3D 공간에서의 거리를 나타내므로, 2D 영상에서는 얻을 수 없는 입체적이고 공간적인 구조를 이해하는 데 필수적이다.

*Why uses Convolution Neural Network in the autonomous driving? :