최근 자율주행차와 로봇 기술이 발전하면서, 3차원 공간 인식 기술인 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)이 주목받고 있습니다. SLAM 기술은 로봇이나 자율주행차가 주변 환경을 인식하고, 자신의 위치를 파악하며, 지도를 생성하는 데 필수적인 기술입니다.

이 책은 자율주행차와 로봇 개발자뿐만 아니라, 컴퓨터 비전과 SLAM에 관심 있는 학생과 연구자에게도 유용한 참고 자료가 될 것입니다. 이 책을 통해 독자들이 SLAM 기술을 이해하고, 자율주행차와 로봇의 3차원 공간 인식 기술을 구현하는 데 도움이 되기를 바랍니다.

제1장 SLAM(동시적 위치추정 및 지도작성)소개
■ SLAM 기술의 소개 | 6p
■ SLAM 기술의 활용 예시 | 8p

제2장 Intrinsic camera calibration
■ Homogeneous Coordinate | 14p
■ Intrinsic camera calibration | 15p

제3장 Extrinsic camera calibration
■ Extrinsic 카메라 캘리브레이션 개념 이해 | 19p
■ Extrinsic 카메라 캘리브레이션 방법론 | 21p

제4장 Epipolar geometry
■ Epipolar geometry를 위한 기초 수학 | 25p
■ Epipolar geometry 소개 | 27p

제5장 Fundamental Matrix
■ Fundamental matrix소개 | 29p
■ Fundamental matrix 추정 | 30p

제6장 Sparse feature 기반 대응점 추정
■ 특징점 검출 방법 | 34p
■ 특징점 정합 방법 | 35p

제7장 Stereo & Optical flow
■ Feature tracking | 38p
■ Optical flow | 39p
■ Stereo | 41p

제8장 SfM을 위한 3D structure추정
■ Triangulation을 통한 3차원 점 추정 | 43p
■ 3D Reconstruction & Ambiguity | 44p

제9장 SfM을 위한 Motion추정
■ Essential matrix 소개 | 47p
■ Essential matrix를 이용한 Camera calibration | 48p

제10장 Multiview SfM기술
■ Multiview SfM Overview | 51p
■ 세 장 이상의 영상을 이용한 SfM기술 | 53p

제11장 Sparse SLAM기술
■ PTAM 방법론의 이해 | 56p
■ PTAM을 통한 실제 SLAM소프트웨어의 활용 | 58p

제12장 Dense SLAM기술
■ DTAM방법론의 이해 | 61p
■ DTAM을 통한 Dense SLAM기술 및 소프트웨어의 활용 | 62p