[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 4: Covariance Intersection
상관을 모르는 두 추정치를 합칠 때 정보 덧셈이 무너지는 이유, Covariance Intersection의 식·consistency 증명·ω 선택, Split CI와 ICI, SE(3) pose fusion 적용
공부
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 3: SE(3) Pose 불확실성과 6DoF Pose Fusion
SE(3)의 exp/log와 접공간 Gaussian, left/right perturbation, adjoint 기반 covariance 전파, error-state KF, 6DoF pose fusion
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 2: Kalman Filter와 Information Filter
Bayes filter에서 Kalman filter 유도, Kalman gain의 정보 가중 평균 해석, information filter의 덧셈 update와 다중 센서 fusion, EKF consistency
[공부] 상태 추정과 Sensor Fusion 1: Gaussian 불확실성, Information Matrix, Hessian
covariance와 information matrix의 이중성, least squares Hessian이 곧 information matrix인 이유(Laplace 근사, Fisher 정보)
[공부] Stereo Matching: 원리부터 고전 알고리즘, 학습 기반, Foundation Model까지
disparity 기하 원리, SGM(SGBM), cost volume CNN과 RAFT/IGEV, FoundationStereo까지 stereo matching 방법론 총정리
[공부] PnP 풀이법 총정리: P3P, DLT, EPnP, IPPE, SQPnP
P3P부터 DLT, EPnP, IPPE, SQPnP까지 자주 쓰이는 PnP 풀이법의 원리와 정확도·복잡도 비교
[공부] 로봇 calibration을 위한 Kabsch 알고리즘: 기준점·측정점 정렬의 수학
기준점·측정점을 잇는 최적 rigid transform (R, t)을 SVD 한 번으로 구하는 Kabsch 알고리즘
[공부] 3D Reconstruction ⑤ 신경망 기반 표현: NeRF vs 3DGS
volume rendering의 NeRF와 rasterization의 3DGS, 신경망 기반 연속 표현 비교
[공부] 3D Reconstruction ④ voxel·volume 표현: TSDF와 Marching Cubes
부호 거리로 표면을 담는 TSDF와 삼각형 mesh를 뽑아내는 Marching Cubes
[공부] 3D Reconstruction ③ point cloud: 노이즈 제거와 downsampling
outlier 필터와 voxel downsampling으로 point cloud를 다듬는 전처리 기법
[공부] 3D Reconstruction ② SfM·MVS: 이미지 뭉치에서 dense 3D까지, 전통 파이프라인
SfM(incremental·bundle adjustment)과 MVS로 이어지는 전통 3D reconstruction 파이프라인
[공부] 3D Reconstruction ① 기초 기하학: camera calibration과 다중 시점 기하학
카메라 투영 모델·calibration·epipolar geometry·RANSAC·triangulation까지, 두 시점 3D 복원의 기하학
[공부] 로봇 비전을 위한 3D Reconstruction: 학습 로드맵
기초 기하학부터 point cloud·voxel·mesh, NeRF·3DGS까지 이어지는 3D Reconstruction 학습 트리
[공부] Model-based Zero-shot 6DoF 추정: FoundationPose & SAM-6D
CAD·참조 이미지만으로 novel object의 6DoF를 추정하는 FoundationPose와 SAM-6D
[공부] point cloud 정합 기반 6DoF 추정: ICP, FPFH, TEASER++
ICP·FPFH+RANSAC·TEASER++로 관측 point cloud를 모델에 정합하는 registration 기반 6DoF 추정
[공부] 마커 & 기하 기반 6DoF 추정: fiducial marker, PnP, LINEMOD
fiducial marker와 PnP 풀이법(P3P·EPnP·IPPE), 평면 pose ambiguity, template 기반 LINEMOD까지 전통 기하 기반 6DoF 추정
[공부] 매니퓰레이터 조작을 위한 6DoF 포즈 추정: 개요와 방법론 분류
로봇 매니퓰레이션을 위한 6DoF pose 추정의 필요성과 마커·점 정합·모델 기반 세 갈래 방법론 개요