개념

• sparse_frames_는 중요한 장면만 찍는 앨범의 핵심 사진들과 같습니다.
  • 로봇의 경로에서 중요한 포즈(Keyframe)들만 선택적으로 저장하는 데이터 구조
• unconnected_nodes는 아직 앨범에 붙이지 못한 사진의 리스트입니다.
  • 아직 메쉬(mesh)와 연결되지 않은 로봇의 포즈 노드들의 인덱스를 저장
• deformation_graph는 사진들 간의 스토리를 연결하는 이야기 흐름입니다.
  • 로봇의 포즈 노드들과 메쉬 포인트들을 하나의 그래프 구조로 표현한 데이터 구조

관계

1. sparseframes와 unconnected_nodes의 관계

• 새로운 포즈 추가: 로봇이 이동하면서 새로운 포즈를 생성하면, 이 포즈는 먼저 sparseframes에 저장될지 여부가 결정됩니다.
  • 만약 중요한 포즈로 판단되면 sparseframes에 추가됩니다.
• 메쉬 연결 대기: 중요한 포즈로 선정되어 sparseframes에 추가된 포즈 중 아직 메쉬와 연결되지 않은 포즈의 인덱스가 unconnected_nodes에 저장됩니다.
  • 시간적 매칭: 메쉬 포인트가 들어오면 unconnected_nodes에서 시간적으로 가장 가까운 포즈를 찾아 연결합니다.

2. unconnected_nodes와 deformation_graph의 관계

• 메쉬 포인트 연결: unconnected_nodes에 저장된 포즈들은 새로운 메쉬 포인트와 연결될 준비가 된 상태입니다.
• 변형 그래프에 추가: 메쉬 포인트가 추가되면, 해당 포즈와 메쉬 포인트 간의 관계가 deformation_graph에 엣지로 추가됩니다.
• 연결 완료 후 큐에서 제거: 메쉬와 포즈의 연결이 이루어지면, 해당 포즈의 인덱스는 unconnected_nodes에서 제거됩니다.

3. sparseframes와 deformation_graph의 관계

• 중요 포즈의 관리: sparseframes에 저장된 포즈들은 deformation_graph의 노드로 사용
• 최적화 대상: 변형 그래프는 sparseframes의 포즈 노드들과 메쉬 포인트 간의 관계를 기반으로 최적화를 수행합니다.
• 루프 클로저 반영: sparseframes에서 관리하는 포즈들 간에 루프 클로저가 발생하면, 이 정보가 deformation_graph에 반영되어 경로의 누적 오차를 줄입니다.