Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC (전자공학회논문지SC)

The Institute of Electronics and Information Engineers (대한전자공학회)
권호 표지

Estimating Distance of a Target Object from the Background Objects with Electric Image

전기장을 이용한 물체의 거리 측정 연구

  • Sim, Mi-Young (School of Electrical and Electronic Enginnering, Yonsei University) ;
  • Kim, Dae-Eun (School of Electrical and Electronic Enginnering, Yonsei University)
  • 심미영 (연세대학교 전기전자공학과) ;
  • 김대은 (연세대학교 전기전자공학과)
  • Received : 2009.12.09
  • Published : 2010.05.25
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Abstract

Weakly electric fish uses active sensing to detect the distortion of self-generated electric field in the underwater environments. The active electrolocation makes it possible to identify target objects from the surroundings without vision in the dark sea. Weakly electric fish have many electroreceptors over the whole body surface of electric fish, and sensor readings from a collection of electroreceptors are represented as an electric image. Many researchers have worked on finding features in the electric image to know how the weakly electric fish identify the target object. In this paper, we suggest a new mechanism of how the electrolocation can recognize a given target object among object plants. This approach is based on the differential components of the electric image, and has a potential to be applied to the underwater robotic system for object localization.

전기장은 수중에서의 주변 환경 인지, 물체 확인 과정에 사용 될 수 있다. 약한 전기장을 발생시키는 전기물고기는 전기장을 발생시켜 그 왜곡을 감지함으로써 주위 상황을 인지하고 먹이를 찾는 "능동 센싱"에 특화되어 있다. 이러한 "능동 센싱"과정은 전기물고기가 어두운 바다 속에서 시각적인 정보 없이도 먹이를 찾고 주변 환경을 탐지할 수 있게 해준다. 전기물고기는 몸 전체에 전기수용기를 가지고 있다. 수많은 전기수용기를 통해 읽어지는 센서 값은 '전기장 이미지', 즉 시각적인 이미지가 아닌 전기장의 변화를 반영하는 물리적 이미지로 표현된다. 많은 사람들이 전기물고기가 시각 정보 없이도 전기장 이미지를 통해 어떻게 상황을 인지할 수 있는지 연구해 왔다. 많은 연구를 통해 전기장 이미지의 최대값, 기울기, 넓이, 피크의 위치 등이 목표 물체를 찾기 위한 단서로 사용될 수 있다는 사실이 이미 알려져 있다. 이 논문에서는 전기물고기의 전기장 이미지를 바탕으로 목표 물체 이외에 배경으로 생각할 수 있는 다른 물체가 있는 좀 더 복잡한 환경에서, 전기장 센서를 통해 목표 물체를 배경으로부터 분리하고 인지할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 복잡한 상황에서의 물체 인지 과정은 수중로봇의 물체인식에 활용될 수 있다.

Keywords

References

  1. M.A. MacIver, "The computational neuroethology of weakly electric fish: body modeling, motion analysis, and sensory signal estimation", PhD thesis, University of Illinois, 2001.
  2. N. Machiavelli, "Columbia Electronic Encyclopedia", Columbia University Press.
  3. M.E. Nelson and M.A. MacIver, "Prey capture in the weakly electric fish Apteronotus albifrons: snesory acqusition strategies and electrosensory consequences", Journal of Experimental Biology, vol. 202, no 10, pp.1195, 1999.
  4. M.E. Nelson, M.A. MacIver, and S. Coombs, "Modeling electrosensory and mechanosensory images during the predatory behavior of weakly electric fish", Brain, Behavior and Evolution, vol. 59, no. 4, pp.199-210.
  5. G. Von der Emde and S. Fetz, "Distance, shape and more: recognition of object features during active electrolocation in a weakly electric fish", Journal of Experimental Biology, vol. 210, no. 17, pp.3082, 2007. https://doi.org/10.1242/jeb.005694
  6. M.E. Nelson and M.A. MacIver, "Sensory acquisition in active sensing systems", Journal of Comparative Physiology A., vol. 192, no. 6, pp.573-586, 2006. https://doi.org/10.1007/s00359-006-0099-4
  7. B. Kramer, "Electroreception and communication in fishes", Gustav Fischer, 1996.
  8. M.E. Nelson, "Target detection, image analysis, and modeling", Springer Handbook of Auditory Research, vol. 21, pp.290, 2005.
  9. W. Heiligenberg, "Theoretical and experimental approaches to spatial aspects of electrolocation", Journal of Comparative Physiology A., vol. 103, no. 3, pp.247-272, 1975. https://doi.org/10.1007/BF00612021
  10. B. Rasnow, "The effects of simple objects on the electric field of Apteronotus", Journal of Comparative Physiology A., vol. 178, no. 3, pp.397-411, 1996.
  11. G. Von der Emde, S. Schwarz, L. Gomez, R. Budelli, and K. Grant, "Electric fish measure distance in the dar", Nature, vol. 395, pp.890-894, 1998. https://doi.org/10.1038/27655
  12. G. Von der Emde, "Active electrolocation of objects in weakly electric fish", Journal of Experimental Biology, vol. 202, no. 10, pp.1205, 1999.
  13. S. Schwarz and G. Von der Emde, "Distance discrimination during active electrolocation in the weakly electric fish Gnathonemus petersii", Journal of Comparative Physiology A., vol. 186, no. 12, pp.1185-1197, 2001. https://doi.org/10.1007/s003590000170
  14. E.A. Sicardi, A.A. Caputi, and R. Budelli, "Physical basis of distance discrimination in weakly electric fish", Physica A., vol. 283, no. 1-2, pp.86-93, 2000. https://doi.org/10.1016/S0378-4371(00)00132-1
  15. L. Chen, J.L. House, R. Krahe, and N.E. Nelson, "Modeling signal and background components of electrosensory scenes", Journal of Comparative Physiology A., vol. 191, no. 4, pp.331-345, 2005. https://doi.org/10.1007/s00359-004-0587-3
  16. J. Engelmann, J. Bacelo, M. Metzen, R. Pusch, B. Bouton, A. Migliaro, A. Caputi, R. Budelli, K. Grant, and G. Von der Emde, "Electric imaging through active electrolocation: implication for the analysis of complex scenes", Biological Cybernetics, vol. 98, no. 6, pp.519-539, 2008. https://doi.org/10.1007/s00422-008-0213-5
  17. M. Sim and D. Kim, "Distance discrimination of weakly electric fish with a sweep of tail bending movements", ECAL, 2009.
  18. 심미영, 김대은, "전기물고기의 거리 측정 : 꼬리지느러미의 움직임과의 관계", 한국지능로봇 종합학술대회, 2009
  19. D. Babineau, A. Longtin, and J.E. Lewis, "Modeling the electric field of weakly electric fish", Journal of Experimental Biology, vol. 209, no. 18, pp.3636, 2006. https://doi.org/10.1242/jeb.02403
  20. D. Babineau, J.E. Lewis, and A. Longtin, "Spatial acuity and prey detection in weakly electric fish", PLoS Comput Biol, vol. 3, no. 3, pp.e38, 2007. https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.0030038