현재 실내 위치 인식 계산 알고리즘과 거리 측정 방법은 놀라울 정도로 다양하다. 그 중 거리를 측정하는 방법으로 마커를 이용한 방법과 RF(Radio Frequency)를 이용한 방법 등 여러 가지 방법들이 제안되었는데 본 논문에서는 사람이 이용하기 쉬운 RF를 이용한 위치 인식 성능 개선에 대해 다루고자 한다. RF 신호가 도달하는 시간을 이용하여 거리를 측정하는 TOA(Time of arrival) 방식을 사용하여 기준점과의 거리를 측정하고, 측정된 거리 값에 가중치를 이용해 장애물에 의한 오차를 보정하였다. 측정된 거리 값을 일정 개수를 모아 최빈값을 이용하여 정확도를 향상 시켰고 이를 통해 실내 좌표를 계산 하였다. 그리고 계산된 좌표 값에 칼만 필터를 적용하여 움직임을 보정하였다. 본 논문에서는 RF를 이용한 위치 인식 알고리즘을 제안하고 보정 전 데이터와 보정 후 데이터를 비교해 비컨 신호의 정확도를 확인하였다.
본 연구는 영상 이미지로 가공물을 획득하는 가공기에서 기계적인 충격이나 그 외의 요인으로 인한 가공기의 좌표공간과 CCD(Charge couple Device)카메라 상의 획득영상과의 좌표의 변화가 생기게 된다. 이에 그러한 변화에 둔감하고 유연한 좌표변환 계수를 제어기가 획득하게 함으로써 시스템의 신뢰성을 향상시키는데 그 목적이 있다. 본 논문은 이러한 좌표왜곡에 대한 수정 파라메터를 퍼지 논리에 의해 수정 하도록 하고 이를 어류가공기에 적용하여 그 효과가 나오도록 하는데 초점을 두었다.
물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.
본 논문은 보정 이미지에서 최 근접 좌표를 이용한 방사 왜곡 보정 하드웨어 구조를 제안한다. 기존 보간법과는 달리 보정 이미지에서 최근접한 좌표의 거리를 이용하기 때문에 이미지 전체 영역의 화질 향상과 함께 외각영역에서 발생하는 계단 현상을 해결할 수 있다. 그러나 양 선형 보간법을 적용한 기존 구조에서 추가되는 연산으로 인해 하드웨어 크기가 증가한다. 이를 해결하기 위해 룩 업 테이블 구조를 제안하고, 코르딕 알고리즘을 적용한다. Design compiler를 이용하여 합성한 결과 보간법의 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조는 기존 구조에 비해 처리량이 높고, 차량용 후방 카메라의 경우 룩 업 테이블과 하드웨어를 함께 사용한 구조는 모든 과정을 하드웨어로 구현한 구조보다 하드웨어 크기를 10% 줄일 수 있다.
고해상도 스테레오 위성영상에서 제공되는 초기 RPC의 보정과 이로부터 생성된 DEM 보정을 위해서는 지상기준점 획득이 선행되어야 한다. 기준점 획득은 현장답사와 GPS 측량, 지상기준점에 대응하는 영상좌표 독취 등을 수행해야 하는 매우 번거로운 작업이다. 그리고 접근이 힘들거나 불가능한 지역(갯벌, 극지대, 화산지대 등)에는 기준점 설치와 측정이 힘들기 때문에 이를 대체할 수 있는 방법이 필요하다. 이 연구에서 WorldView-2 위성영상과 초기 RPC로부터 제작된 DEM 보정을 위해 기준점의 지상좌표와 영상좌표 측량을 피하고 기 구축된 지상좌표 패키지만을 활용한 3차원 표면매칭 기법을 제안한다. 국토지리정보원 국토정보플랫폼에서 공공삼각점의 위치정보를 획득하고 제작된 DEM과 3차원 표면매칭을 실시하여 DEM을 보정하였다. 3차원 표면매칭으로 얻은 3축 이동과 회전량의 정확도를 평가하기 위하여 검사점으로 확인한 결과 평면오차는 2 m, 수직오차는 1 m 이내의 결과를 얻을 수 있었다.
표면영상유속계를 이용한 유속 측정 시 하천의 넓은 영역을 경사지게 촬영하기 때문에 필연적으로 영상 왜곡이 발생하게 된다. 이와 같이 경사영상을 정사영상으로 변환하는 방법으로 수표면과 동일한 평면상의 참조점 좌표를 이용하는 2차원 투영 좌표 변환법을 사용할 경우 홍수 시 수위가 변할 경우 대응이 어렵다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 수위가 변하더라도 참조점을 재설정할 필요가 없는 경사영상 왜곡 보정 방법을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 기법은 높은 위치에 설정한 참조점의 좌표와 카메라의 좌표, 그리고 카메라의 수표면 사이의 연직거리 간의 기하학적인 관계를 이용해 수위 변화에도 대응할 수 있는 경사영상 보정 기법이다. 본 연구에서 개발한 영상 왜곡 보정 방법의 검증을 위해 실규모 하천 실험을 수행하였으며, 참조점 변환식에 대한 검증과 표면유속 측정 결과에 대한 검증을 수행하였다. 검증 결과 개발 기술의 경사영상 보정 정확도는 97% 이상을 나타냈고, 유속 검증 결과 개발 기술을 적용하여 산정한 유속을 비교한 결과 약 4% 이내의 차이를 보이는 것으로 나타나 높은 정확도 확보가 가능한 것으로 나타났다. 따라서 개발 기술을 영상 기반의 고정형 자동유량계측 시스템에 적용한다면 수위가 급변하는 홍수 시 유량측정의 정확도를 개선할 수 있을 것으로 기대한다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
본 논문에서는 3차원 좌표를 얻을 수 있는 카메라 Calibration 알고리듬을 확립하고, View Frustum(V.F.) 모델을 이용하여 도로의 영상을 모델화하였다. 그리고 주행하는 차선 내에 존재하는 선행차량의 위치측정 및 차량까지의 거리를 정확히 인식하기 위해 피칭오차를 보정하며 실시간으로 계측하는 알고리듬을 제안하였다. 기존의 많은 추돌 경보시스템(CWS)들은 도로가 평면이라 가정하여 도로와 차량사이의 기하적인 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 이를 보완하고자 본 논문에서는 카메라 Calibration 알고리듬을 적용하여 실세계 좌표계와 영상좌표계 사이의 기하해석으로 사영행렬을 추출하였고, V.F. 모델을 이용하여 소실점의 기하적인 해석을 통하여 차량의 피칭변화에 따른 오차특성을 실시간으로 보정하였다. 실험결과 거리의 오차를 2%이하로 줄일 수 있어 피칭변화에 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 적외선 카메라의 2D 패시브마커 영상을 이용한 3차원 리지드 바디(Rigid Body) 자세추정 방법을 제안한다. 1차로 개별 카메라의 내부 변수를 구하기 위해 체스보드를 이용한 칼리브레이션 과정을 수행하고, 2차 보정 과정에서 3개의 적외선 마커가 있는 삼각형 구조물을 모든 카메라가 관찰 가능하도록 움직인 후 프레임별 누적된 데이터를 계산하여 카메라 간의 상대적인 위치정보의 보정 및 업데이트를 진행한다. 이 후 각 카메라의 좌표계를 3D월드 좌표계로 변환하는 과정을 통해 3개 마커의 3차원 좌표를 복원하여 각 마커간 거리를 계산하여 실제 거리와의 차이를 비교한 결과 1mm 내외의 오차를 측정하였다.
본 논문에서는 카타디옵트릭 카메라를 사용할 때 발생하는 공간 왜곡 문제를 해결하기 위해 3차원 포물면 좌표 변환 함수와 신경회로망을 이용한 좌표 변환 및 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 사용하는 포물면 거울을 이용한 카타디옵트릭 카메라는 360$^{\circ}$의 전 방향 영상을 얻을 수 있으나, 렌즈의 외형에 의해 영상이 왜곡되어 나타나는 특징을 가지고 있다. 따라서 3차원 공간상에서 왜곡 영상에서의 좌표를 실제 거리 좌표로 변환하기 위해 포물면 거울 초점과 이미지 상의 좌표를 포물면 거울 위로 투영시킨 좌표를 이용한 좌표 변환 함수를 사용한다. 이 과정에서 발생하는 오차를 BP(Back propagation) 신경망 알고리즘으로 수정한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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