시각적 주행거리 측정 퀴즈

퀴즈를 풀면 정답과 설명이 나타납니다.

1. 시각적 주행거리계는 주로 무엇을 추정합니까?
   • 시간에 따른 카메라의 증분 모션(회전 및 이동)
   • 장면의 색온도
   • 보기에 있는 개체 수
   • 카메라 제조사
2. 시각적 주행 거리계에서 '드리프트'란 무엇입니까?
   • 카메라가 표면에서 물리적으로 미끄러지는 모습
   • 모든 이미지 데이터의 갑작스러운 손실
   • 궤적에 걸쳐 커지는 작은 프레임당 오류 누적
   • 렌즈의 의도적인 회전
3. Why is absolute scale ambiguous in ordinary monocular visual odometry without a metric reference?
   • A color sensor cannot detect image features
   • The image geometry can support differently scaled scenes and translations that project alike
   • Every monocular camera records absolute depth directly
   • A single-camera sequence has no rotation information at all
4. 시각적 관성 주행 거리계는 어떻게 견고성을 향상합니까?
   • 동일한 유형의 카메라만 추가하면
   • 프레임 속도를 줄임으로써
   • 이미지를 텍스트로 변환하여
   • 카메라 데이터를 IMU(가속도계/자이로스코프) 측정과 융합하여
5. 일반 시각적 주행 거리계는 전체 시각적 SLAM과 어떻게 다릅니까?
   • VO는 루프 폐쇄를 통해 전역 지도를 구축합니다. SLAM은 로컬 모션만 추적합니다.
   • 그들은 정확히 같은 것입니다
   • VO는 로컬 프레임 간 모션에 초점을 맞추는 반면 SLAM은 루프 폐쇄를 통해 글로벌 맵을 구축하고 유지합니다.
   • SLAM은 카메라를 전혀 사용하지 않습니다.
6. 명시적인 특징을 일치시키는 대신 시각적 주행 거리 측정의 직접적인 방법은 무엇을 최소화합니까?
   • 프레임 간 광도(픽셀 강도) 오류
   • 이미지의 픽셀 수
   • 카메라의 배터리 소모
   • 장면의 텍스트 레이블
7. What physical quantity gives a calibrated stereo visual-odometry system a metric reference?
   • The number of letters in the camera brand
   • The chosen image file extension
   • The scene's average pixel brightness alone
   • The known separation, or baseline, between the two cameras
8. Why can a moving vehicle in view interfere with a static-scene visual-odometry estimate?
   • Every tracked pixel must belong to a fixed background point
   • Its image motion includes object movement that is not explained by camera movement alone
   • Moving objects reveal the camera's manufacturer automatically
   • Object motion changes only the file's compressed byte count