최근에 TV 방송에서 가상스튜디오나 가상캐릭터와 같은 가상현실(VR:Vinual Reality) 기술이 자주 사용되고 있으며, 증강현실(Ah: Augmented Reality) 기술에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 논문에서는 증강현실 기술을 방송에 응용한 가상스크린 시스템에 대해 소개한다. 가상스크린 시스템은 움직이는 색상패턴 패널을 추적하여 실시간으로 그 위에 동영상을 합성하는 증강 영상 시스템이다. KBS 기술연구소에서는 가상스크린 시스템을 개발하고 'K-비전'이라 이름지었다. 이 시스템은 사용자가 들고 움직이는 패널에 동영상이나 그래픽 영상 등을 보여줄 수 있는데, 보여지는 모든 영상은 카메라의 움직임과 패널의 움직임에 따라 정확하게 입혀진다. 패널 추적을 위하여 블럽분석(blob analysis)이나 특징추적(feature tracking)과 같은 영상처리 기술을 이용한다. K-비전은 모든 타입의 카메라와 사용 가능하며, 특별한 부가장치가 필요하지 않다. 센서를 부착하지 않아도 되고, 캘리브레이션(calibration) 과정 또한 필요하지 않다. K-비전은 선거개표방송, 다큐멘터리, 오락 프로그램 등 생방송 프로그램에서 활용한다.
본 논문에서는 2대의 Kinect 카메라를 이용하여 실세계의 3차원 객체에 대한 복원을 수행하는 방법을 제안한다. 먼저 깊이 가중치가 추가된 계층적 결합형 양방향 필터를 이용하여 Kinect로부터 얻은 원본 깊이 영상을 보정한다. 그리고 카메라 캘리브레이션을 이용하여 카메라의 내부 파라미터와 외부 파라미터를 획득한다. 이를 이용해 3차원 워핑을 수행하여 각 시점의 데이터를 3차원 공간에 점군 모델로 복원하고 표면 모델링 방법을 이용하여 3차원 객체의 매끄러운 표면 모델을 생성한다. 실시간에 가까운 속도를 내기 위해서 계층적 결합형 양방향 필터와 3차원 워핑을 병렬 처리 프레임워크인 CUDA로 구현하여 고속화하였다. 실험을 통해 분리된 각 시점에서의 깊이 정보를 하나의 통합된 3차원 공간에 복원할 수 있었고 초당 5 fps의 속도로 동작하는 것을 확인하였다.
In most shipyards, the measurement of 3-dimensional relative position of pipes should be connected in the block depends on the manual operation. It results a very tedious and inefficient procedure, thus the proper measurement system is needed to improve productivity and accuracy. This paper describes the development results of pipe measurement system including system concepts, measuring procedures, system calibration, and its accuracy and productivity. And also, the possibility and things to be improved for application in shipyard are discussed in this paper.
Motohawk ECU(Engine Control Unit)에 의한 가솔린기관의 연료분사제어 알고리즘 연구를 통하여 연비를 절감할 수 있는 방안을 연구한다. 실제 차량엔진 ECU는 캘리브레이션 이외의 제어 알고리즘을 변경하여 구현하기가 쉽지 않으므로 상기의 프로토타입 ECU를 활용하여 연료분사제어 로직을 변경해가면서 연료분사와 관련된 여러가지 파라메터의 연구가 가능하다. 또한 프로그래밍은 Matlab과 Simulink로 구현할 수 있어서 최적연비를 얻기 위한 로직의 구현을 실시간으로 할 수 있으며 차량의 특성상 프로그램의 임베딩이 가능하여야 하므로 이러한 목적에 프로토타입 ECU에 의한 로직개발은 많은 장점이 있다. 이러한 ECU를 활용하여 여러 가지 제어 변수에 의한 최적화된 연료분사 로직의 설계 및 미치는 영향을 평가한다.
Disparity 맵은 스테레오 카메라의 이미지 평면에 동일한 3차원 포인터를 나타내는 픽셀간의 차이를 나타내는 이미지이다. 이는 3차원 정보를 얻기 위하여 생성 한며 생성된 Disparity 맵은 Triangulation을 이용하여 3차원 복원이 가능하다. Disparity 맵은 픽셀의 intensity의 차를 이용하여 구하므로 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분에서 많은 에러가 생기는 문제가 있다. 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위하여 싱글 카메라와 레이저 레인지 파인더의 캘리브레이션을 통해 알아낸 기하학적인 관계를 이용하여 3차원 정보를 카메라의 이미지 평면으로 역 사영 시켜서 Disparity 맵을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 이 방법은 기존의 스트레오 카메라 기반으로 Disparity 맵을 생성하는 경우에 생기는 Repeated Pattern 이나 Textureless 부분의 문제를 해결 할 수 있다는 것을 실험을 통하여 검증 하였다.
A lot of research about camera calibration and lens distortion for wide-angle lens has been made. Especially, calibration for fish-eye lens which has 180 degree FOV(field of view) or above is more tricky, so existing research employed a huge calibration pattern or even 3D pattern. And it is important that calibration parameters (such as distortion coefficients) are suitably initialized to get accurate calibration results. It can be achieved by using manufacturer information or lease-square method for relatively narrow FOV(135, 150 degree) lens. In this paper, without any previous manufacturer information, camera calibration and barrel undistortion for fish-eye lens with over 180 degree FOV are achieved by only using one calibration pattern image. We applied QR decomposition for initialization and Regularization for optimization. With the result of experiment, we verified that our algorithm can achieve camera calibration and image undistortion successfully.
This paper presents a new autonomous kinematic calibration technique by using a laser-vision sensor called "Perceptron TriCam Contour". Because the sensor measures by capturing the image of a projected laser line on the surface of the object, we set up a long, straight line of a very fine string inside the robot workspace, and then allow the sensor mounted on a robot to measure the point intersection of the line of string and the projected laser line. The point data collected by changing robot configuration and sensor measuring are constrained to on a single straght line such that the closed-loop calibration method can be applied. The obtained calibration method is simple and accurate and also suitable for on-site calibration in an industrial environment. The method is implemented using Hyundai VORG-35 for its effectiveness.
본 논문에서는 시각기반 센서 네트워크에 의해 다중물체의 위치를 인식 및 추적하여 목표물들의 위치를 결정할 수 있는 분산형 시각 시스템을 제시한다. 각 시각 센서는 칼라와 동작 정보에 의한 대상물체의 정확한 분할 및 다중물체에 대한 실시간 추적 그리고 간단한 원근법에 의한 포즈 추정을 수행한다. 각 시각 센서를 하나의 에이전트 - 시각 에이전트 -로 정의하고, 전체 시각기반 센서 네트워크를 복수 에이전트 시스템(multiagent system)으로 구성한다. 이로써 대상물체의 핸드오버시 그 대상물체의 신분에 대한 매칭 문제를 Identified Contract Net (ICN) 프로토콜을 제안하여 해결한다. ICN 프로토콜은 시각 에이전트의 개수에 독립적이고 그것을 사용할 경우 시각 에이전트들 간의 캘리브레이션도 필요로 하지 않기 때문에 시각기반 센서 네트워크의 속도, 확장성 및 모듈성을 높여준다. 실험을 통해 구성한 시각기반 센서 네트워크에서 ICN 프로토콜이 적용됨을 성공적으로 검증하였다.
기존 2D 추적기들은 영상에서 특정 평면 영역을 원근 투영하에서 만족할 만한 추적결과를 보여주었다. 하지만 2D 추적기는 2D 영역들로 이루어진 3D물체를 영상에서 추적하는 경우, 물체자신의 회전에 의해 가려지거나 새로 나타나는 영역에 대해 대응하지 못하여 추적에 실패하게 되지만, 3D 정보를 이용한다면 이러한 사라짐과 나타나는 영역을 예측하고 완벽하게 추적할 수 있게 된다. 본 연구에서는 일련의 영상으로부터 3D 모델과 2D 텍스쳐맵을 추출하고, 이를 이용하여 3D 물체의 회전과 평행이동 움직임을 추적한다. 또한 카메라의 줌 파라미터를 모델링하고 추적기 알고리즘에 추가하여, 물체의 3차원 파라미터의 추적과 동시에 카메라 줌 파라미터를 추적하였다.
In this paper, we describe the modeling for the 3D robot laser scanning system consisting of a laser stripe projector, camera, and 5-DOF robot and propose its calibration method. Nonlinear radial distortion in the camera model is considered for improving the calibration accuracy. The 3D range data is calculated using the optical triangulation principle which uses the geometrical relationship between the camera and the laser stripe plane. For optimal estimation of the system model parameters, real-coded genetic algorithm is applied in the calibration process. Experimental results show that the constructed system is able to measure the 3D position within about 1mm error. The proposed scheme could be applied to the kinematically dissimilar robot system without losing the generality and has a potential for recognition for the unknown environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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