Comparative Analysis of Depth Sampling Strategies on Coordinate Transformation Consistency in a ROS-Based RGB-D Pipeline

본 논문에서는 ROS 기반 RGB-D 인식 파이프라인에서 깊이 샘플링 전략이 좌표 변환 일관성에 미치는 영향을 비교 분석하였다. 제안한 파이프라인은 RGB 영상 기반 관심영역 검출, 윈도우 기반 깊이 샘플링을 통한 3차원 위치 산출, ROS TF 좌표 변환, TCP 제어 명령 전달로 구성된다. 1×1 단일 픽셀, 3×3, 5×5 윈도우 중앙값의 세 가지 샘플링 전략을 카메라-대상 거리 3단계(30, 40, 50 cm)와 조명 조건 3단계(밝음, 보통, 어두움)를 포함한 9개 조건에서 총 270회 반복 실험하였다. 3×3 방식은 단일 픽셀 대비 5.7배, 5×5는 8.1배 일관성이 개선되었으며(Kruskal-Wallis H=71.59, p<0.001), 모든 조건에서 1.3 mm 이하의 변동을 유지하였다. 이를 통해 깊이 샘플링 전략이 좌표 변환 일관성의 핵심 설계 파라미터임을 확인하였다.