한국항공우주연구소 총괄주관하에 개발 중인 다목적 실용위성(KOMPSAT) 1호기는 지도 제작, 해양관측, 우주과학실험에 활용할 지구저궤도용 실용위성으로서 고해상도 전자광학 카메라 (Electro-Optical Camera: ECO), 해양관측카메라(Ocean Color Images: OCI), 과학실험 탑재체 (Space Physics Sensor: SPS)를 탑재한다. 다목적 실용위성 1호기는 무게 약 500kg의 위성으로 고도 685km의 태양동기궤도에서 궤도주기 98분과 재방문 주기 28일을 갖는다. 본 위성은 1999년 8-9월 발사 예정이며 최소 3년의 궤도 수명을 갖는다. EOC는 한반도 표준 지도 제작을 위한 위 성영상정보 획득의 임무를 가지며, 가시광선 영역의 관측 파장 대역 510-730nm으로 주어지는 흑 백 단일 채널을 통해 수직촬영시 지상해상도 6.6m와 최소 15km 이상의 지상관측폭을 갖고 push-broom방식으로 한 궤도당 800km의 지상 길이를 촬영한다. OCI의 임무는 생물학적 해양지 리학 연구를 위한 전세계 해표면 색깔 관측이다. OCI는 다중 스펙트랄 영상 카메라로서 whisk-broom방식을 사용하여 지상관측폭 800km이내에서 1km 이하의 지상해상도를 갖는 6가지 색의 해표면 영상을 만들어낸다. OCI는 중심 파장이 443, 490, 510, 555, 670, 865nm인 6개의 관측 파장대역을 수시로 선정할 수 있다. SPS는 고에너지 입자 검출기(High Energy Particle Detector: HEPD)와 이온 측정기 (Ionosphere Measurement Sensor: IMS)로 구성된다. HEPD는 저고도 우 주 공간의 방사선입자 측정을 수행하며 이를 통해 우주방사선이 전자회로에 미치는 영향을 연구 할 수 있으며, IMS는 지구 이온층의 전자 밀도와 전자 온도 측정을 통해 KOMPSAT 궤도상의 이온층의 전지구적 특성 조사에 이용된다.
ADAS(Advanced Driver Assistance Systems) and street furniture information collecting car like as MMS(Mobile Mapping System), they require object location estimation method for recognizing spatial information of object in road images. But, the case of conventional methods, these methods require additional hardware module for gathering spatial information of object and have high computational complexity. In this paper, for a coordinate of road sign in single camera image, a position estimation scheme of object in road images is proposed using the relationship between the pixel and object size in real world. In this scheme, coordinate value and direction are used to get coordinate value of a road sign in images after estimating the equation related on pixel and real size of road sign. By experiments with test video set, it is confirmed that proposed method has high accuracy for mapping estimated object coordinate into commercial map. Therefore, proposed method can be used for MMS in commercial region.
대부분의 디지털 카메라에선 크기와 가격을 줄이기 위해 컬러 필터 어레이를 포함한 단일 이미지 센서를 사용하고 있다. 이렇게 얻어진 이미지들은 각 픽셀 당 하나의 색상 정보만을 가지고 있기 때문에 사람이 볼 수 있는 이미지로 만들기 위해서는 나머지 두 개의 손실된 색상 정보를 복원해야 하며, 이 과정을 디모자이킹(Demosaicing) 혹은 컬러 필터 보간법(Color Filter Interpolation)이라 부른다. 본 논문에서는 방향성을 고려한 새로운 디모자이킹 알고리듬을 제안하고 있으며, 이 알고리듬에서는 개선된 가중치 함수를 통해 화질을 개선하고 있다. 보간 성능이 개선되었음을 보여주기 위해 기존의 방법들과 비교를 했으며, PSNR과 주관적인 화질 비교를 통해 더 나은 성능을 보여주는 것을 입증하였다.
In this paper, a novel localization method for a monocular camera is proposed by using a feature-based probabilistic map. The localization of a camera is generally estimated from 3D-to-2D correspondences between a 3D map and an image plane through the PnP algorithm. In the computer vision communities, an accurate 3D map is generated by optimization using a large number of image dataset for camera pose estimation. In robotics communities, a camera pose is estimated by probabilistic approaches with lack of feature. Thus, it needs an extra system because the camera system cannot estimate a full state of the robot pose. Therefore, we propose an accurate localization method for a monocular camera using a probabilistic approach in the case of an insufficient image dataset without any extra system. In our system, features from a probabilistic map are projected into an image plane using linear approximation. By minimizing Mahalanobis distance between the projected features from the probabilistic map and extracted features from a query image, the accurate pose of the monocular camera is estimated from an initial pose obtained by the PnP algorithm. The proposed algorithm is demonstrated through simulations in a 3D space.
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with a mono camera and a plain mirror is proposed. The proposed system is structured with the rotating mirror in front of the fixed mono camera. In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system. Being inspired by such distinguished feature in the proposed system, the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object is investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed. The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
본 논문에서는 가정용 비디오 게임에 사용 가능한 고속의 저가형 모션캡쳐, 시스템에 사용되는 전 방향 특성을 갖는 IR 능동 마커의 개발을 목표로 하고 있다. 현재 영화나 게임에서 모션캡쳐를 응용한 시스템 및 컨텐츠들이 많이 선보기고 있으며, 인기를 모으고 있는 추세이다. 이러한 흐름에 맞추어 우리는 이미 저가이면서 속도가 빠른 PSD(Position Sensitive Detector) 센서를 이용만 스테레오 비젼 기반의 PSD 모션캡쳐 시스템(Stereo vision based PSD motion capture system)과 광량 보정 기반의 단일 PSD 모션캡쳐 시스템(Intensity Calibration based single PSD motion capture system) 그리고 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템(Two active markers at fixed distance based single PSD motion capture system)등을 소개한 바 있다. 본 논문에서 제안하는 전방향 특성을 갖는 IR 능동 마커는 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적용하여 보다 정밀한 3차원 좌표 측정을 할 수 있도록 한다. 이를 위해 본 논문에서는 동일 특성을 갖는 마커를 제작하고 평가하여 일정간격의 두 능동마커 기반의 단안 PSD 모션캡쳐 시스템에 적합한 마커의 제작 방법을 제안하였다.
이동로봇은 고정된 로봇에 비해 작업영역을 확장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이러한 장점은 센서들을 사용하여 자신의 위치를 추정하거나 로봇이 원하는 목적지를 파악함으로써 얻어질 수 있다. 본 논문은 전방향 위치추정 시스템을 이용한 이동로봇의 주행방법에 대하여 설명하고 있다. 이 시스템은 간단한 위치검출 장치를 이용하여 간소화된 위치 데이터를 프로세서에 제공한다. 즉, 사용자가 로봇의 도착점을 지시하면 이 시스템이 위치 방향을 실시간으로 비교 분석하여 오차를 보정한다. 이를 위하여 원뿔형 거울과 단일 카메라를 사용하였다. 이 결과, 사용자가 로봇을 움직이기 위해 가리킨 타겟을 찾아내는 영상처리 시간을 줄일 수 있었다.
In this paper, a robot vision technique is presented to detect obstacles, particularly approaching humans, in the images acquired by a mobile robot that autonomously navigates in a narrow building corridor. A single low-cost color camera is attached to the robot, and a trapezoidal area is set as a region of interest (ROI) in front of the robot in the camera image. The lower parts of a human such as feet and legs are first detected in the ROI from their appearances in real time as the distance between the robot and the human becomes smaller. Then, the human detection is confirmed by detecting his/her face within a small search region specified above the part detected in the trapezoidal ROI. To increase the credibility of detection, a final decision about human detection is made when a face is detected in two consecutive image frames. We tested the proposed method using images of various people in corridor scenes, and could get promising results. This method can be used for a vision-guided mobile robot to make a detour for avoiding collision with a human during its indoor navigation.
우주방사선이나 과도펄스(Transient Radiation) 형태의 감마 방사선이 반도체에 조사되면 소자 내부에서 짧은 시간에 다량의 전하가 생성된다. 이 전하들과 증폭된 과전류는 소자의 고장(Upset, Latchup)과 오동작을 유발시키게 되고 나아가 전자부품이 소진(Burnout)되는 직접적인 원인이 된다. 본 연구에서는 이러한 핵폭 방출 과도방사선에 대한 전자부품/장비의 내방사선관련 기초연구로 군전자부품의 감마-과도방사선에 대한 피해분석 시험을 수행하고 나아가 과도방사선 방호기술 체계구축의 필요성에 대해 논하였다. 과도펄스 방사선시험은 군용으로 분류된 반도체 칩을 대상으로 포항 전자빔가속기를 사용하였다. 핵폭발 방출 과도방사선을 모사하기 위해 감마선 변환장치를 MCNP 설계를 통해 제작하고 단일모드의 마이크로초 단위 감마펄스 방사선을 방출시켜 시험대상 칩을 부착한 시험보드에 조사하는 과정으로 실험을 진행하였다. 온라인 고속 측정장치를 통한 전자소자의 과도방사선시험에서 다양한 피해현상을 측정할 수 있었고, 열상카메라 촬영을 통하여 과열상태를 관측함으로써 피해현상의 검증과 더불어 소진현상으로의 전개 가능성을 확인하였다.
The most important factor of mobile robot is to build a map for surrounding environment and estimate its localization. This paper proposes a real-time localization and map building method through 3-D reconstruction using scale invariant feature from monocular camera. Mobile robot attached monocular camera looking wall extracts scale invariant features in each image using SIFT(Scale Invariant Feature Transform) as it follows wall. Matching is carried out by the extracted features and matching feature map that is transformed into absolute coordinates using 3-D reconstruction of point and geometrical analysis of surrounding environment build, and store it map database. After finished feature map building, the robot finds some points matched with previous feature map and find its pose by affine parameter in real time. Position error of the proposed method was maximum. 8cm and angle error was within $10^{\circ}$.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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