무인 운반설비의 자동화 시스템 개발의 한 부분으로써 여러 Vision 센서 중 레이저 센서를 이용하여 작업공간상에 있는 판재류와 코일류의 경계부분을 인식한다. 다음으로 인식한 물체의 경계를 이용하여 3차원 공간상의 위치좌표를 추출하여 무인크레인에 이동해야할 위치좌표를 전달한다. 본 연구에서는, 첫 번째 레이저 센서를 이용한 물체의 경계 추출, 두 번째 레이저 센서의 z축 기울기 각 추출, 세 번째 인식한 경계를 이용하여 물체의 2차원 위치좌표 추출, 네 번째 레이저 센서를 이용하여 판재와 코일의 판별, 다섯 번째 물체 판별의 결과에 따른 판재와 코일의 3차원 위치좌표 추출을 목적으로 한다. 본 연구의 결과는 무인 운반설비의 자동화 시스템 개발에 상당한 도움이 될 것으로 기대된다.
3차원 물체는 카메라의 시선 방향에 따라 다른 영상을 생성하므로 2차원 영상만으로 3차원 물체를 인식하는 것은 쉬운 일이 아니다. 특히 영상생성 시 강한 perspective transformation 이 발생할 경우 2차원 국소 특징을 이용하는 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘은 매칭에 활용하기 어렵다. 본 논문에서는 3차원 물체를 하나의 특정 축 중심으로 회전시키면서 얻은 복수의 영상을 학습 데이터로 활용하여 SIFT 알고리즘을 개선한 물체인식 방법을 제안한다. 이 방법은 복수 영상의 특징점들을 하나의 특징 공간으로 합성하고 그 특징점들 간의 기하학적인 제약조건을 확인하여 3차원 물체를 인식하는 방법이다. 실험에서는 알고리즘의 유용성을 먼저 확인하기 위해 조명조건과 카메라의 위치를 일정하게 유지하였다. 이 방법에 의해 SIFT 알고리즘만으로 인식이 힘들었던 3차원 물체의 다양한 외관(appearance) 인식이 가능하게 되었다.
본 논문에서는 양팔을 이용한 물체 들기 자세를 최적화 하는 기술을 소개한다. 입력 값은 인체 모델과 임의의 모양의 물체이다. 물체는 크기가 크고 무거워서 두 팔을 사용해서만이 들 수 있다고 가정한다. 작은 물체와 달리 큰 물체는 물리적 안정성을 유지하면서 들고 있는 것이 쉽지 않다. 물체의 방향 그리고 손, 팔, 몸통 등 상체의 자세가 적절한 경우에만 물리적 안정성이 보장될 수 있고, 그러한 자세의 범위는 매우 제한적이다. 본 논문에서는 먼저 렌치스페이스 개념을 사용하여 주어진 인체 자세에 대해 안정성을 평가하는 알고리즘을 제시한다. 다음 전체 형태 공간을 정의 하고 형태 공간 내에서 안정성 평가 점수가 가장 높은 자세를 찾아내는 방법을 소개한다. 여러 가지 모양의 물체와 사용자 요구 조건이 주어졌을 때 최적화 된 들기 자세를 찾아내는 실험을 통해 유용성을 증명한다.
본 논문에서는 비디오 영상에서 지역적 움직임 특성을 표현할 수 있는 지역적 움직임 활동(motion activity)에 관한 기술자(descriptor)를 제안한다. 제안된 방법은 화면 전체에 대해 지역적으로 높은 움직임 활동 정도를 갖는 영역에 대한 공간적 정보를 기술하고, 카메라 움직임에 무관하게 물체의 움직임 활동 특성을 정확히 표현하기 위해 움직임 벡터의 통계적 특성과 화면 분할을 이용한다 본 논문에서 제안하는 움직임 활동의 공간적 특성을 이용하면 동영상에서 화면의 일부에서 일어나는 움직임을 이용한 검색이 가능하고, 물체 추적, 감시 시스템에서도 활용이 가능하다. 실험으로 제안한 방법을 이용해서 움직임 활동이 높은 영역의 추출과정을 보이고, 이를 이용한 검색 결과를 보인다.
본 논문에서는 다면체의 인식을 위하여 사용되는 여러-방향-보기 방법 (multiple-view approach)에서 모델베이스의 탐색공간 크기를 줄이기 위한 방법을 제시한다. 이 방법에서 모델베이스는 물체를 둘러싸고 있는 보기 구 (view sphere)의 미리 정해진 보는 곳(viewpoint)에서 보여지는 2차원 투영체들로 구성된다. 물체를 인식하기 위하여 개략-상세 전략을 채택하되, 본 논문에서는 모델베이스의 개략 탐색을 위하여 ART-1을 이용하는 방법은 제시한다.
멀티미디어 기술의 발달로 그래픽을 포함한 영상데이터의 사용이 급증하고 있다. 멀티미디어 및 가상현실 응용 시스템은 그래픽을 포함한 영상과 음향이 동기화 되어 제공될 경우 사용자의 현장감과 몰입감을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 가정용 비디오를 통하여 입력되는 일련의 영상데이타로부터 관심있는 물체의 운동을 추적함으로 물체가 발생시키는 충돌음을 공간적으로 동기화 하여 생성하는 이미지 기반 영상/음향 동기화 기술의 개발에 관하여 논의한다. 대용량의 영상데이터에 대하여 실시간으로 음향을 동기화시키는 것은 현재 기술로 불가능하며, 본 논문에서는 영상과 음향의 공간적 동기화 기술에 대하여 기술한다.
본 논문에서는 물체가 서로 겹쳤다가 분리되는 상황하에서도 이동물체를 견고히 추적할 수 있는 모션에너지와 예측에 기반한 이동물체 추적 방법을 제안한다. 이동물체 추적은 이동물체의 추적 단계와 추적된 이동물체의 추적 단계로 나뉘는데 이동물체 추적을 위해서는 개선된 모션에너지 방법을 사용하였다. 이동물체 추적을 위해서는 이동물체 중심점의 이동위치를 거리와 방향정보를 이용, 예측함으로써 탐색공간을 줄여 실시간 추적이 가능하도록 하였다. 실험실에서 만든 모사 영상열과 실세계 영상열에 적용한 결과 겹침(occlusion)과 나타남(disocclusion)이 발생하는 경우에도 추적이 잘 이루어짐을 볼 수 있었다.
그림자는 화상의 사실성을 높이며 물체들 사이의 공간적 관계를 유추할 수 있도록 해준다. 기존의 그림자 텍스처 생성 방법에서는 한 물체의 텍스처를 생성하기 위해서 다른 모든 물체들을 렌더링 해야만 하므로 Ν개의 물체가 있을 때 모든 물체들의 그림자 텍스처를 만들기 위해서는 Ο(Ν$^2$)의 시간이 필요했다. 이 논문에서는 깊이버퍼를 그림자 텍스처 생성에 사용하여 각 물체들에 대해서 상수 시간에 그림자 텍스처를 생성하는 알고리즘을 제안한다. 또한 시간 일관성을 이용해서 속도를 더욱 향상시키는 방법을 제안한다. 정적인 물체의 깊이 값은 시간이 지나도 변화가 없다. 이 값들을 재사용하여 정적인 물체들은 되도록 그리지 않고 동적인 물체들만 렌더링 함으로써 깊이버퍼와 그림자 텍스처를 효율적으로 생성할 수 있다. 이 방법의 비용은 움직이는 물체의 개수에만 비례한다.
반투명 물체(Translucent Object)는 불투명한 물체와는 달리 물체 내부에서 산란이 일어난다. 따라서 반투명 물체의 한 표면(Surface)을 렌더링하기 위해서는 그 표면의 정규 벡터뿐만 아니라 그 표면의 주변 기하 정보가 필요하다. 그러나 그래픽 하드웨어 구조는 불투명한 표면의 렌더링에만 적합하게 설계 되었기 때문에, 반투명 물체의 실시간 렌더링의 구현에는 많은 제약이 따른다. 이 논문에서는 영상 공간 접근 방법(Image Space Approach)의 연장선에서 기존의 방법론이 가지고 있는 한계점을 해결함으로써, 반투명 재질의 실시간 렌더링을 위한 효과적인 방법을 제시한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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