Imaging sonars such as side-scanning sonar or forward-looking sonar are becoming fundamental sensors in the underwater robotics field. However, using sonar images for underwater perception presents many challenges. Sonar images are usually low resolution with inherent speckled noise. To overcome the limited sensor information for underwater perception, we investigated preprocessing methods for sonar images and feature detection methods for a nonlinear scale space. In this paper, we focus on a comparative analysis of (1) preprocessing for sonar images and (2) the feature detection performance in relation to the scale space composition.
본 논문은 vSLAM 보조 통합항법시스템을 구현하고 비행 실험을 통해 성능 분석을 수행한다. 구현한 항법시스템은 GPS 위성의 가시환경에 제한이 있는 지역에서의 일시적인 GPS 신호 두절 발생시, INS 단독 항법 수행으로 인한 위치 오차 발산을 vSLAM 보정을 통해 지연시킬 수 있다. 전동 헬기에 통합 시스템을 탑재하여 비행 실험을 수행하였고, 획득한 비행 데이터 중 임의로 GPS 신호가 제거된 특정 구간에서 INS 단독 항법과 INS/vSLAM 통합 항법간의 위치 추정 성능 비교를 통해 통합 시스템의 성능을 검증하였다.
본 논문은 INS/vSLAM 통합 항법 시스템의 성능 향상을 위한 기초 연구로써, 비전 센서의 영상처리 성능을 향상을 위한 알고리즘 개발에 목표를 두고 있다. 비전센서의 영상처리알고리즘으로 SIFT 알고리즘을 사용하였으며, SIFT 알고리즘의 특징점 정합 성능을 개선하기 위해 특징점 정합 필터를 적용하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 이용하여 기존의 SIFT 알고리즘을 파라미터 조절한 경우보다 향상된 결과를 얻을 수 있었다. 차후 실시간 통합 항법 시스템에 적용하기 위해서 알고리즘의 속도를 향상시키는 작업이 필요하다.
본 논문에서는 TMS320C80 MVP(multimedia video processor)를 이용하여 영상 항법변수 추출 알고리듬을 실시간 구현하는 방법에 대해 연구하였다. 영상 항법변수 추출 알고리듬은 상대위치 추정과 절대위치 보정으로 이루어져 있으며, 절대위치 보정은 고해상도 항공영상과 IRS(Indian remote sensing) 위성영상 그리고 DEM(digital elevation model)을 이용한 방법이 있다. 이러한 알고리듬들을 수행하는 통합시스템을 MVP가 탑재된 DSP 보드로 실시간 구현하였다. 이를 위해 영상을 분할하여 병렬처리 함으로써 처리 시간을 줄였다. 모의 실험을 통해 실시간 처리가 가능함을 알 수 있었고, 추정오차 측면에서 성능을 평가하였다.
해저면 영상을 취득하기 위해 측면주사소나나 다중빔측심기 외에도 합성개구소나가 상용화되어 널리 사용되고 있으며 국내에서도 예인형 시스템 개발 등 관련 연구가 진행 중에 있다. 고해상도의 합성개구소나 영상을 얻기 위해서는 이를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동을 정확하게 추정하는 것이 필요하며 이를 위해 정밀한 수중항법 시스템이 요구되고 있다. 본 논문에서는 합성개구소나를 탑재하고 있는 플랫폼의 운동 특성에 따라 소나 영상의 왜곡이 얼마나 발생하는지 정량적으로 분석함으로써 요구되는 항법 정확도와 항법센서의 정밀도를 설정하는데 있어서 기준이 되는 자료를 제공하고자 한다. 총 다섯가지의 운동을 고려하고 있으며 정량적 분석을 위해 정규화된 평균 제곱근 오차를 정의한다. 각 운동 특성의 변수값 변화에 따른 오차 분석 수치해석을 통해 yaw and sway 운동이 가장 큰 영상 왜곡을 야기하며 pitch and heave 운동의 영향은 크지 않음을 확인하였다.
골절 치료에서 최소 침습 수술 방법은 그 효용성이 입증 되었지만, 의료진이 골편을 직접 볼 수 없기 때문에 방사선 투시영상장치(C-armed fluoroscopy)에 의존하여 수술을 진행하게 된다. 최소침습 수술은 환자에게는 감염이 적고 회복이 빠르다는 장점이 있지만 의료진에게는 과도한 방사선 피폭과 부정확한 골절정복 가능성이 높아지는 문제점이 발생할 수 있다. 본 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하기 위해 수술 항법장치와 수술 지원로봇을 활용하는 방법을 제안한다. 골편의 3D CT 모델을 실제 골편과 특징점을 이용해서 정합하는 오픈 소스 기반으로 구성된 수술 항법 장치와 2D 투시 영상에서 골편간의 회전 변위를 정상측 투시 영상과 비교하여 확인 할 수 있는 방법을 제안하였고, 모델 뼈를 이용한 실험으로 제안한 방법의 임상적 타당성을 확인하였다. 그 결과 3D CT-기반 수술 항법 장치의 모델 뼈와 영상정합 정확도는 약 2mm 로 정형외과 수술에서 요구되는 사양을 만족했으며, 2D 투시 영상에서는 ${\pm}15^{\circ}$범위의 골편간의 회전에서 $2.5^{\circ}$이하의 변별력을 나타내었다.
본 논문에서는 기존의 칼라 항상성(color constancy) 알고리즘을 기반으로 한 새로운 영상 복원 방법을 제안한다. 이 방법은 인간의 시각 특성을 선형 모델로 표현한 칼라 항상성 모델을 이용한다. 칼라 항상성 모델에서 가장 중요한 과정은 영상의 광원을 추정하는 것이다. 이론 위하여 영상에서 명도 값이 가장 큰 화소의 값을 이용하며, 이 값을 각 수광체(photoreceptor)의 응답으로 대체한다. 추정된 광원을 이용하여 만들어진 영상을 일정한 비율로 스케일링하여 영상을 복원한다. 실험을 통하여 제안한 항법으로 영상 복원이 잘 됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 인공위성 근접운용을 위한 단일 영상 기반 상대항법에 대한 연구를 수행하였다. 추적 위성은 하나의 카메라 센서만을 이용하여 표적 위성을 관측하고 영상추적을 통해 표적 위성의 위치 정보를 얻게 된다. 그러나 단일 영상만을 이용할 경우, 표적과의 상대 거리에 해당하는 깊이 정보를 얻기 힘들다. 이러한 문제를 해결하기 위해 능동 윤곽 기법을 영상 추적에 적용하였다. 능동 윤곽 기법을 통해 표적의 이미지 크기를 얻을 수 있고 이러한 형상 정보를 바탕으로 상대 거리를 간접적으로 계산할 수 있다. 두 인공 위성이 상대 운동을 하는 우주환경을 구현하고 가상의 카메라 영상을 생성하기 위해 3차원 가상현실이 이용되었다. 추적 위성은 UKF를 이용하여 표적 위성에 대한 상대위치를 추정하면서 글라이드슬로프 접근 기법을 이용하여 표적 위성에 근접한다. 상대항법의 성능을 분석하기 위해서 폐 루프 시뮬레이션을 수행하였다.
본 논문에서는 Synthetic Aperture Radar (SAR, 합성개구레이다) 영상 품질을 향상시키기 위해 EGI/IMU (Embedded GPS/INS, Inertial Measurement Unit) 통합 항법 시스템에서 발생하는 시각 동기화 오차의 영향을 분석하고 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용한다. SAR 요동 측정 알고리즘으로 항체의 위치를 추적하기 위한 EGI와 추가적으로 안테나에 장착된 IMU를 결합하는 EGI/IMU 통합 항법 시스템이 많이 이용된다. 이와 같은 EGI/IMU 통합 항법 시스템에서 센서간의 시계가 동기화되지 않을 경우 시각 동기화 오차가 발생한다. 시각 동기화 오차가 항법 및 SAR 영상에 미치는 영향 분석을 통해 시각 동기화 오차가 SAR 영상 품질을 악화시키는 것을 확인하였다. 이를 보상하기 위해 상태변수증강 기법을 적용하고, 적용한 결과 SAR 영상 품질이 저하되지 않음을 확인하였다. 또한 기동에 따른 시각 동기화 오차 추정 성능과 가관측성을 분석하여 시각 동기화 오차를 효과적으로 추정하기 위해서는 회전 기동과 같은 시간에 따라 변화하는 기동이 필요함을 보였다. 따라서, SAR 영상에 미치는 시각 동기화 오차의 영향을 줄이기 위해서는 SAR 구간 전에 회전 기동 등 시간에 따라 변화하는 기동을 수행하여 시각 동기화 오차를 보상해 주어야 한다.
무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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