LiStereo: LIDAR 및 스테레오 영상으로부터 밀도 높은 깊이 맵 생성

환경의 정확한 깊이 맵은 자율 로봇 및 차량의 안전 운용에 필수적입니다. 현재, 라이다(LIDAR) 또는 스테레오 매칭 알고리즘 중 하나를 사용하여 이러한 깊이 정보를 획득합니다. 그러나 고해상도 라이다는 비싸고 장거리에서는 희소한 깊이 맵을 생성하며, 스테레오 매칭 알고리즘은 더 밀도 높은 깊이 맵을 생성할 수 있지만 장거리에서는 일반적으로 라이다보다 덜 정확합니다. 본 논문에서는 이 두 가지 접근 방식을 결합하여 고품질의 밀도 높은 깊이 맵을 생성하는 방법을 제안합니다. 기존의 접근 방식과 달리, 제안된 모델은 지상 진실 레이블을 사용하지 않고 자기 감독 학습 과정을 채택하였습니다. 실험 결과, 제안된 방법은 고품질의 밀도 높은 깊이 맵을 생성할 수 있으며, 저해상도 입력 조건에서도 견고한 성능을 보임을 확인하였습니다. 이는 고해상도를 유지하면서 저해상도 라이다와 스테레오 시스템을 함께 사용하여 비용을 절감할 수 있는 가능성을 시사합니다.