• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2006년도 제37회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.1931-1932
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• 2006

로봇이 어떤 물체를 인지하고 그 물체에 대해 어떤 작업을 하고자 할 때 특정 물체의 인식 문제, 3차원 정보를 획득하는 문제, 자세를 추정하는 문제 등 해결해야 될 문제들이 있다. 물체를 인식하는 과정에서는 주위 배경과 물체의 크기의 변화, 회전, 가려짐 등으로 인해 물체 인식을 어렵게 만드는 요소들이 있다. 2차원 이미지를 통해 3차원 정보를 추출하는 과정은 일반적으로 두 대의 카메라를 이용하여 스테레오 이미지를 통해 얻는다. 이 때 좌우 영상간의 매칭의 과정이 필요하다. 자세 추정의 문제는 카메라 좌표와 물체의 좌표간의 관계를 알아야 한다. Visual Servoing을 어렵게 만드는 많은 요인들이 있으며 본 논문에서는 물체의 크기, 회전, 이동에 불변인 디스크립터(descriptor)를 사용하는 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)를 통해 3차원 물체의 인식과 자세를 추정하는 방법을 제시한다. 또한 자세 추정을 위해 2차원 Keypoint들의 매칭을 3차원 정보를 통해 검증하는 방법을 제시한다. (SIFT에 의해 추출된 point를 Keypoint라 명한다.)

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.637-640
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• 2022

3차원 물체의 탐지와 자세 추정은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작 작업, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 다양한 응용 분야들에서 공통적으로 요구되는 매우 중요한 시각 인식 기술이다. 깊이 지도를 요구하는 기존 연구들과는 달리, 본 논문에서는 RGB 컬러 영상만을 이용해 미지의 물체들, 즉 3차원 CAD 모델을 가지고 있지 않은 새로운 물체들을 탐지해내고, 이들의 자세를 추정해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델에서는 최근 빠른 속도로 발전하고 있는 깊이 추정 기술을 이용함으로써, 깊이 측정 센서 없이도 물체 자세 추정에 필요한 깊이 지도를 컬러 영상에서 구해낼 수 있다. 본 논문에서는 벤치마크 데이터 집합을 이용한 실험을 통해, 제안 모델의 유용성을 평가한다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.19-26
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• 2015

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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권12호
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• pp.509-516
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• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권1호
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• pp.15-24
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• 1996

본 논문은 로봇 매니퓰레이터의 엔드 이펙터(end-effector)에 부착된 스테레오 카메라를 사용하여 움직이는 물체의 초기자세나 이동에 관한 정보가 미지인 3차원 물체의 파지(grasping)를 위해서, 로봇 매니퓰레이터의 자세(위치 및 방위)제어에 관한 새로운 비주얼 서보잉(visual servoing)을 제안한다. 로봇 매니퓰레이터의 현재의 자세를 목표자세에 잘 추적하기 위해서 본 논문에서는 카메라 자세에 대한 대상물체의 자세변화와 이미지상의 특정점 변화를 기술하는 관계식인 이미지 Jacobian을 미분변환을 이용하여 구했으며, 로봇 매니퓰레이터의 제어를 위해서는 간단한 PD제어기를 사용하였다. 마지막으로 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 수법의 유효성을 확인했다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제48권6호
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• pp.15-23
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• 2011

스테레오 비젼 방식의 단점을 보완하기 위해 단일 카메라를 이용한 3차원 정밀 거리 측정 및 물체 인식방법을 제안하였다. 단일 카메라, 레이저 광 그리고 회전 평면경을 사용하여 정밀한 3 차원 거리 정보를 얻을 수 있다. 거리정보로 표현된 물체 영역에 간단한 문턱치 처리를 사용하면, 물체의 윤곽을 얻을 수 있으며, 그 윤곽에 대한 시그니처를 데이터베이스와 비교 함으로써, 물체와 그 자세까지 인식할 수 있다. 정밀 거리측정에 의한 물체 인식률 향상을 보이기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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• pp.297-298
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• 2018

증강현실 콘텐츠에서 가려짐 표현은 사실감을 위한 필수적이다. 가려짐이란 가상 물체의 일부가 실제 사물에 의해서 가려져서 표현되는 것을 의미한다. 이는 카메라의 트래킹 정보와 함께 현재 관찰하고 있는 실제 세계의 3차원 스캔 정보를 같이 획득해야 한다. 카메라 트래킹이란 현재 카메라가 세상의 어디에 위치해있는지, 어떤 자세로 바라보고 있는지에 대한 정보를 실시간으로 획득하는 기술이다. 3차원 스캐닝이란 실제 물체를 이루는 모든 점들의 3차원 위치 관계를 파악하는 과정이다. 가상물체의 3차원 위치와 자세가 실제물체의 위치/자세와의 관계를 통해서 가상물체의 그려야할 부분과 그리지 말아야할 부분을 판단할 수 있다. 본 논문에서는 트래킹과 스캐닝을 동시에 처리하여 가려짐 표현이 가능한 증강현실용 트래킹 기술을 제안한다. 카메라 트래킹이 실내외에서도 제약없이 동작하기 위해서 스테레오 카메라를 활용하였다. 트래킹은 카메라 프레임간 특징점들의 상호 관계를 파악하는 방법에 의해서 구하였다. 스테레오 카메라 이미징을 통해서 매 프레임마다 실세계의 3차원 깊이정보를 파악하게 되고, 이를 앞서구한 카메라 위치자세를 통해서 3차원 깊이 데이터를 병합하는 과정으로 스캐닝기술을 구현하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-644
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• 2014

본 논문에서는 스마트 홈 환경 내에서 웰니스 로봇의 이동을 위한 로봇의 사물인터넷 기반 지능형 자기위치인식 및 자세제어 방법을 제안한다. 먼저, 자기위치인식 방법은 스마트 홈, 홈 환경 내 위치하고 있는 물체, 홈 웰니스 로봇 간의 사물인터넷을 기반으로 하는 방법을 제안한다. 스마트 홈에 RF태그를 설치하고 환경 내 물체에 RF 리더를 내장하여 환경 내 물체의 절대좌표 정보를 획득하고, 물체와 홈 웰니스 로봇간 블루투스 통신을 이용하여 물체의 절대좌표 정보를 홈 웰니스 로봇에 제공한 후, 홈 웰니스 로봇에 장착되어 있는 스테레오 카메라를 통해서 물체를 기준으로 한 홈 웰니스 로봇의 상대 좌표를 알아내어 로봇의 스마트 홈 환경에서의 자기위치인식을 한다. 둘째로, 홈 웰니스 로봇의 물체 접근을 위한 비전센서 기반의 퍼지 자세 제어 방법을 제안한다. 홈 웰니스 로봇의 정면에 장착된 스테레오 카메라를 기준으로 물체까지의 깊이 정보를 추출하고 영상의 중앙을 기준으로 틀어진 각을 계산하여 물체와 홈 웰니스 로봇 정면과의 각도차를 알아낸다. 얻은 정보를 퍼지 순람표(Look-Up table)로 작성하여 물체에 접근하기 위한 홈 웰니스 로봇의 자세제어를 하도록 한다. 이렇게 제안한 각각의 자기위치인식 및 자세제어 방법의 성능은 실제 구축한 스마트 홈 환경과 웰니스 로봇을 가지고 실험하여 확인한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.7-14
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• 2006

본 논문에서는 3D 복원과 카메라 측정과정 없이 정확하게 카메라 자세를 계산하고 가상객체를 비디오에 합성하기 위한 단일 프레임 기반의 고속 계산 기법을 제안한다. 객체의 로컬 좌표와 단일 이미지에서의 대응되는 이미지 좌표로부터 카메라 자세를 계산한다. 정사영 투영모델에서의 분해기법에 기반한 구조 계산 방법으로 카메라 자세의 고속 추정이 가능하다. 정사영 투영모델에 기반하기 때문에 참조점의 설정에 따라 정확도가 달라진다. 객체에 따라 참조점을 설정하여 정확한 카메라 자세를 계산하는 방법을 제안한다. 카메라 자세 및 물체의 형태는 단일 프레임 기반으로 수행되며 카메라 자세 추정 결과가 즉시 비디오 합성에 사용될 수 있도록 하였다. 제안하는 기법의 유효성 입증을 위해 실사 비디오에 기반한 증강현실시스템을 구현하고 카메라 자세 계산과 비디오 합성의 전체 과정을 단일 프레임에 기반하여 실험을 수행하고 제안 기법의 실용성을 보였다.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제36권4호
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• pp.512-519
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• 2012

본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.