지능형 로봇에 사용되는 필수적인 여러 센서들 중 시각센서는 로봇 지각의 중추적인 역할을 담당한다. 로봇 시장의 확대와 함께 이러한 시각 센서를 기반으로 인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에 학교와 연구소를 중심으로 대상체의 삼차원 거리 영상 정보를 함께 얻을 수 있는 스테레오 비전 처리 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스테레오 비전 처리에 대한 국내외연구 개발 동향에 대해 살펴보고 ETRI에서 개발중인 지능형 로봇의 스테레오 비전 처리 기술에 대하여 소개한다.
CAFFE 모델을 이용하여 클래스의 특정 종의 수량 측정하는 방법과 스테레오 비전을 이용하여 물체의 길이와 너비를 측정하는 방법을 제안한다. 물체의 너비를 구하는 방법은 좌측 센서와 우측 센서의 대상의 좌표 값을 비교하여 센서부터 물체까지의 거리를 계산한다. 그 후 거리와 영상 속의 대상의 길이를 구해 물체의 실제 길이의 근사 값을 계산한다.
모션 및 무인 차량의 깊이 제어를 위해 스테레오 비전 분석을 하였다. 스테레오 비전에서 3차원 좌표의 깊이 정보는 스테레오 이미지 사이의 포인트를 식별한 후 삼각 측량을 통해 얻을 수 있다. 그러나 항상 몇몇 이유 때문에 삼각 측량의 오류가 발생한다. 비전 삼각 측량의 이러한 오류는 카메라의 위치와 방향에 주의하여 배열함으로써 완화 될 수 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위해 카메라의 최적의 위치와 방향을 결정하는 방법을 제시하였다.
본 연구에서는 스테레오비전 센서의 거리 정보와 컬러이미지를 합성하여 일정 거리 안에 있는 장애물을 탐색하는 방법을 제시하였다. 스테레오 비전 센서로 부터 취득한 깊이이미지(depth image)를 이용하여 거리 정보를 구하고 컬러 이미지와의 합성을 통해 모바일로봇 이동에 방해되는 장애물을 검출하였다. 검출된 장애물 정보는 모바일 로봇에 송신되어 무인이동장치로써 지역을 탐색하게 하여 깊이이미지 응용에 적용가능성을 평가하였다. 스테레오 비전 센서를 이용하는 무인이동장치의 성능을 평가하기 위해 장애물간의 거리에 대한 성능 평가를 하고 컬러이미지, 깊이이미지 그리고 합성이미지 유형에 따른 성능과 취득된 이미지 프레임의 수에 따른 성능도 살펴보았다. 처리 결과 깊이이미지에 비해 합성된 이미지가 개선된 성능을 보였다.
로봇의 현재 위지 추적은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 환경맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 로봇위치 추적 알고리즘은 계산량이 감소하고 비용이 적게 들지만 센서오차율 및 환경장애에 따른 오류가 크다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 알고리즘 구현에 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 로봇의 현재 위치를 추적하고 환경맵을 구성하여 자율이동이 가능한 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 스테레오 비전 센서를 이용한 프리팹 강구조물(PSS: Prefabricated Steel Structures)의 조립부 형상 품질 평가 기법을 소개한다. 스테레오 비전 센서를 통해 모형의 조립부 영상과 포인트 클라우드 데이터를 수집하였으며, 퍼지 기반 엣지 검출, 허프 변환 기반 원형의 볼트 홀 검출 등의 영상처리 알고리즘을 적용하여 조립부 영역의 볼트홀을 검출하였다. 영상 내 추출된 볼트홀 외곽선 위 세 점의 위치 정보에 대응되는 3차원 실세계 위치 정보를 깊이 영상으로부터 획득하였으며, 이를 기반으로 각 볼트홀의 3차원 중심 위치를 계산하였다. 통계적 기법 중 하나인 주성분 분석 알고리즘(PCA: Principal component analysis) 알고리즘을 적용함으로써 3차원 위치 정보를 대표하는 최적의 좌표축을 계산하였다. 이를 통해 센서의 설치 방향 및 위치에 따라 센서와 부재 간 평행이 아니더라도 안정적으로 볼트홀 간의 거리를 계측하도록 하였다. 각 볼트홀의 2차원 위치 정보를 기반으로 볼트홀의 순서를 정렬하였으며, 정렬된 볼트홀의 위치 정보를 바탕으로 인접한 볼트홀 간의 각 축의 거리 정보를 계산하여 조립부 볼트홀 위치 중심의 형상 품질을 분석하였다. 측정된 볼트홀 간의 거리 정보는 실제 도면의 거리 정보와의 절대오차와 상대오차를 계산하여 성능 비교를 진행하였으며, 중앙값 기준 1mm 내의 절대오차와 4% 이내의 상대오차의 계측 성능을 확인하였다.
원자력 발전소에서 예기치 못한 사고가 발생하거나 발전소를 해체하는 작업을 수행하는 과정에서는 방사선 물질의 유출에 대한 우려가 항상 존재한다. 유출된 방사선 물질을 제거하기위해서는 방사선의 분포에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 방사선 물질의 직접적 취급은 매우 제한적이기 때문에 방사선과 관련된 기술의 개발은 미리 시뮬레이션을 통하여 그 가능성을 검토하여야 한다. 본 논문에서는 방사선 물질의 분포에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 방사선 영상화 기술을 시뮬레이션하였다. 두 개의 가상의 1차원 방사선 센서를 이용하여 스테레오 방사선 영상을 획득하고, 스테레오 시차를 이용하여 가상의 방사선 물질에 대한 3차원 거리 정보를 획득하였다. 점과 면으로 구성된 가상의 방사선 물질에 대하여 스테레오 방사선 영상 및 3차원 정보의 획득이 가능함을 시뮬레이션하였다.
SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)은 무인 로봇 자동 항법시스템의 중요 기술로 센서 데이터로부터 로봇의 위치를 결정하고 기하학적 맵을 구성하는 것이다. 기존 방법으로는 초음파, 레이저 등의 거리 측정 센서를 이용해 로봇의 전역 위치를 찾는 방법과 스테레오 비전을 통한 방법이 개발되었다. 거리 측정 센서만으로 구성한 SLAM 시스템은 계산량이 간소하고 비용이 적게 들지만 센서의 오차나 비선형에 의해 정밀도가 조금 떨어진다. 이에 반해 스테레오 비전 시스템은 3차원 공간영역을 정확히 측정할 수 있지만 계산량이 많아 고사양의 시스템을 요구하고 스테레오 시스템 또한 고가이다. 따라서 본 논문에서는 단일 카메라 영상과 PSD(position sensitive device) 센서를 사용하여 SLAM을 구현하였다. 전방향의 PSD 센서로부터 일정 거리의 장애물을 감지하고 전면 카메라의 영상처리를 통해 장애물의 크기 및 특징을 감지한다. 위의 데이터를 통해 확률분포 SLAM을 구성하였고 실제 구현을 통해 성능검증을 하였다.
본 논문은 관성항법시스템(Inertial Navigation System)과 비전 센서(Vision Sensor)를 활용한 통합 항법시스템의 성능 향상을 위한 INS/멀티비전 통합항법 시스템을 제시하였다. 기존의 단일 센서나 스테레오 비전(Stereo vision)을 활용한 경우 측정되는 랜드마크의 수가 적을 경우 필터가 발산하는 문제가 발생할 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 3개의 비전 센서를 동체를 기준으로 $0^{\circ}$, $120^{\circ}$, $-120^{\circ}$으로 설치하여 단일 센서로 사용되는 경우보다 성능이 향상됨을 수치 시뮬레이션을 통하여 검증하였다.
최근에 소형무인기(small UAV)에 대한 관심이 증대되고 있는데, 이는 소형무인기가 비용대비 효율적이고 사람의 접근이 어려운 재난 환경 등에 적합하기 때문이다. 이러한 소형무인기에서 거리측정을 통한 매핑(mapping)은 필수적인 기술이다. 기존의 무인시스템 연구에서 거리 측정 센서는 주로 레이저 센서와 스테레오 비전 센서를 많이 사용하였다. 레이저 센서는 정확도와 신뢰성이 우수하지만 대부분 고가의 장비이고 스테레오 비전 센서는 구현이 용이하지만 무게 측면에서 소형무인기에 탑재하여 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 레이저 포인터와 단일 카메라를 사용하여 저가의 거리측정기를 구성하는 방안을 소개한다. 제안한 시스템을 이용하여 거리를 측정하고 이로부터 맵을 구성하는 실험을 수행하였고 실제 데이터와 비교 분석하여 시스템의 신뢰성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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