연구집단에서는 카메라화상정보에 의한 무인자률이동체의 동시위치결정과 지도작성(SLAM:Simultaneous Localization and Mapping)에서 필수적인 문제로 되는 특징점과 특징선들을 검출하는 한가지 방법을 제기하였다. 변두리점에서의 밝기그라디엔트방향각들에 대하여 일정한 근방안에서 최대변화속도가 턱값보다 큰 점을 모서리점(특징점)으로, 그 근방 변두리선을 특징선으로 결정하고 검출성능과 속도를 비교평가하였다. 변두리검출은 Canny알고리듬으로 하였다.
제안된 방법을 EuRoc자료기지의 립체카메라화상들에 적용하고 선행연구결과들과 비교평가하였다.
먼저 제안된 방법에 의한 모서리점에는 FAST방법에서의 모서리점이 대응되며 변두리가 검출된 조건에서는 FAST방법의 턱값에 대한 의존성이 없어진다는것을 보았다.
다음 이전의 변두리에 기초한 모서리점검출방법들인 CSS, PCD, 3각형리론을 적용한 방법들과 계산시간의 지표에서 비교평가하고 ORB특징점검출과 비교하여 개선된 검출성능을 가진다는것을 보았다.
우리의 연구결과는 잡지 《Int. J. Advanced Networking and Applications》(Vol. 17, Issue 01 Pages 6761-6771(2025) ISSN:0975-0290)에 《A Method to Detect Corner Points and Feature Lines Based On Edges in Images in Visual SLAM》(https://www.ijana.in/papers/v1711-7.pdf)의 제목으로 발표되였다.
