In order for a service robot to perform several tasks, basically autonomous navigation technique such as localization, mapping, and path planning is required. The localization (estimation robot's pose) is fundamental ability for service robot to navigate autonomously. In this paper, we propose a new system for point pattern matching based visual global localization using spot lightings in ceiling. The proposed algorithm us suitable for system that demands high accuracy and fast update rate such a guide robot in the exhibition. A single camera looking upward direction (called ceiling vision system) is mounted on the head of the mobile robot and image features such as lightings are detected and tracked through the image sequence. For detecting more spot lightings, we choose wide FOV lens, and inevitably there is serious image distortion. But by applying correction calculation only for the position of spot lightings not whole image pixels, we can decrease the processing time. And then using point pattern matching and least square estimation, finally we can get the precise position and orientation of the mobile robot. Experimental results demonstrate the accuracy and update rate of the proposed algorithm in real environments.
본 논문에서는 파노라믹 영상 모델링에 근거한 비디오 압축 전송 방법을 제안한다. 제안한 방법은 회전 카메라에 입력되는 영상에서 배경 영상과 움직이는 물체로 분리하고 차영상을 추출하여 압축/전송하는 방법을 사용한다. 제안한 비디오 압축 시스템은 초기화 과정에서 전송된 파노라믹 영상으로부터 배경영상을 합성할 수 있도록 파라메터 만을 전송하게 된다. 본 논문 에서는 정확한 배경 합성을 위한 정확한 카메라 모델링 기반 파노라믹 영상 합성법을 제시하며, 이를 바탕으로 비디오 압축에 응용하는 방법을 제안하였다. 제안한 비디오 압축방법에 의하여 기존의 JPEG-2000이나 MPEG-4 비디오 압축 방법에 비하여 PSNR 관점에서 $2{\sim}4dB$ 효율적임을 보였다.
회전식 라인 카메라로 취득한 전방위 영상을 실내 공간정보 서비스에 활용하려면 취득한 영상을 실내 좌표계를 기준으로 정교하게 참조할 수 있어야 한다. 이에 본 연구는 실내 전방위 영상의 외부표정요소 - 취득한 시점의 카메라의 위치와 자세를 정확하게 추정 할 수 있는 지오레퍼런싱 방법을 제안한다. 이를 위하여 먼저 회전식 라인 카메라를 기하학적으로 모델링하여 전방위 영상에 대한 공선방정식을 유도한다. 실내 기준점을 공선방정식에 적용하여 실내 전방위 영상의 외부표정요소를 추정한다. 실측데이터에 적용한 결과 외부표정요소의 위치는 1.4mm의 정밀도로, 자세는 $0.05^{\circ}$의 정밀도로 추정할 수 있었다. 수평방향으로 약3픽셀, 수직방향으로 약 10픽셀 정도의 잔차가 남아 있었다. 특히 수직방향으로는 렌즈의 왜곡에 의한 시스템적 오차가 포함되어 있는 것으로 분석되었고 이는 카메라 캘리브레이션을 통해 제거되야 할 것으로 판단된다. 제시된 방법을 이용하여 정밀하게 지오레퍼런싱된 전방위 영상으로부터 고해상도 실내 3차원 모델을 생성하고 이에 기반한 정교한 증강현실 서비스가 가능할 것으로 기대된다.
카메라 영상 캘리브레이션은 머신비전과 같은 비전검사기술분야에서 영상으로부터 기하학적 정보를 정확하게 추출하고자 할 때 정확성을 높이는데 필요한 매우 중요한 과정이다. 그러나 기존에 가시광 카메라에 사용되던 캘리브레이션 타겟은 중적외선, 원적외선 열화상 카메라에 적용하기 어렵다. 최근에 적외선 열화상카메라를 이용한 결함측정기술이 많이 사용되면서 적용할 수 있는 캘리브레이션 타겟 개발이 요구되고 있다. 따라서 본고에서는 유한요소 열전달 해석을 이용하여 가시광 카메라와 적외선 열화상카메라 모두에 적용 가능한 캘리브레이션 타겟을 제안하였다. 개발된 캘리브레이션 타겟을 열화상카메라와 가시광 카메라로 촬영하여 비교실험 하였으며, 실험결과 제안된 캘리브레이션 타겟의 효율성을 보여준다.
로봇을 비롯한 자동화 기계의 3차원 작업에서 스테레오 카메라는 가장 널리 사용되는 센서 장치이다. 스테레오 카메라를 사용함으로써 3차원 실세계 공간내 임의 목표점의 위치를 측정할 수 있으며, 카메라의 보정은 이를 위한 중요한 선행작업이다. 기존의 카메라 보정법은 크게 선형과 비선형의 기법으로 나눌 수 있는데, 선형의 기법은 간단하나 정확도의 면에서 문제점을 지니고, 비선형 기법은 렌즈의 왜곡을 보상하기 위한 모델링 과정과 이의 비선형 해를 구하는 비교적 복잡한 과정을 필요로 한다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제의 한 해결방안으로 인공신경망을 적용하는 방법을 연구하고 그 결과를 제시한다. 특히 역전파 알고리즘에 의해 학습된 다층 신경망의 함수 근사화 능력을 활용하여 선형기법의 오차 패턴을 학습함으로써 간단하고 효과적으로 계측의 정확도를 향상시킬 수 있음을 실험을 통하여 보인다.
This paper proposes a novel localization algorithm based on ego-motion which used Lucas-Kanade Optical Flow and warping image obtained through fish-eye lenses mounted on the robots. The omnidirectional image sensor is a desirable sensor for real-time view-based recognition of a robot because the all information around the robot can be obtained simultaneously. The preprocessing (distortion correction, image merge, etc.) of the omnidirectional image which obtained by camera using reflect in mirror or by connection of multiple camera images is essential because it is difficult to obtain information from the original image. The core of the proposed algorithm may be summarized as follows: First, we capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot through fish-eye lenses which are mounted in the bottom direction. Second, we extract motion vectors using Lucas-Kanade Optical Flow in preprocessed image. Third, we estimate the robot position and angle using ego-motion method which used direction of vector and vanishing point obtained by RANSAC. We confirmed the reliability of localization algorithm using ego-motion based on fisheye warping image through comparison between results (position and angle) of the experiment obtained using the proposed algorithm and results of the experiment measured from Global Vision Localization System.
최근 멀티미디어 환경에서 보다 진보된 가상현실의 환경을 요구하고 있다. 가상현실은 광범위한 응용분야를 창출할 수 있으며 여러 분야의 핵심적인 기술요소들이 통합되어야만 가상현실을 구현할 수 있고 기술적인 분야에서 커다란 전환을 가져오므로서 최근에 급속한 주목을 받아오고 있다. 동화상 정보 시스템에서 입체영상을 구축하기 위해서는 도서관내 전경 및 도서들의 2D 좌/우 이미지를 활용하여 가상현실 시스템 구조는 display, tracking, computation의 세 가지 구성 요소로 이루어지며, 또한 사운드 출력, 음성 출력, 음성 인식이 요구되어진다. 이러한 3D 가상현실 시스템을 이용하여 구조적 구상화, 설계, 교육과 훈련, 공간 탐험, 오락과 같은 많은 분야에 응용될 수 있다.
본 연구는 구조물의 변위계측에 있어 비접촉방법인 디지털 카메라를 이용한 근접수치사진측량을 이용한 실험결과를 제시한 것이다. 근접수치사진측량을 구조물 변위계측에 적용하기 위하여 본 연구에서는 카메라 자체검정을 통하여 기하학적 해석 정확도를 저해하는 렌즈의 왜곡에 대한 보정을 실시한 후 구조물의 변위계측을 위하여 자체제작한 라멘구조물에 각각의 하중을 재하하여 변위계측을 실시하였다. 또한 변위계측시 현장 적용성을 높이기 위하여 구조해석 프로그램인 MIDAS를 이용하여 모델링한 후 비교분석하였다. 그 결과 현재 구조물 안전진단에 활용되고 있는 LVDT, 케이블식변위계등 접촉식변위계가 가지고 있는 단점인 현장접근의 어려움, 설치비 과다등의 단점을 극복할 수 있는 가능성을 제시하였으며, 특히 실측 시간의 단축으로 인한 경제성을 확보할 수 있었다. 따라서 디지털 카메라를 이용한 근접수치사진측량은 구조물의 변위계측 뿐만 아니라 구조물의 3차원 모델링, 구조물의 실측형상재현 등 시각적 분석이 필요한 분야에 다양하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
본 연구에서는 무인항공기(UAV:Unmanned Aircraft Vehicle)의 입체영상을 이용하여 사진측량학 원리를 적용하므로서 수치표고모형, 실감정사영상 및 3차원 수치 데이터를 제작 및 평가를 수행하였다. 스테레오 입체시를 수행하기 위해서는 수치도화기(DPW:Digital Photogrammetric Workstation)를 필수적으로 이용해야 하는데 본 연구에서는 최근 산자부에서 개발된 3차원 공간정보 제작시스템인 GEOMAPPER 1.0을 사용하였다. 무인항공기의 중복된 두 영상을 이용하여 입체시 생성하기 위해서는 카메라의 내부표정요소와 외부표정요소가 계산되어야 하며, 정확한 입체시를 위해서 비항측용 일반 카메라의 렌즈왜곡에 대한 정확한 보정이 필수적이다. 렌즈의 왜곡보정 및 지상기준점을 이용한 표정요소의 결정은 상업용 소프트웨어인 PhotoScan 1.4를 사용하였다. 무인항공기는 케이로보틱스의 고정익 장비(KD-2)를 사용하였고 항공삼각측량과정을 통하여 최종적으로 실감정사영상을 생성하고 수치지형도를 일부 제작하여 수치도화의 오차분석을 수행하였다. 그 결과 입체도화 방식으로 축척 1:1/2,500~1/3,000 수치지형도의 제작 가능성을 확인 할 수 있었다.
목적: 초점거리의 비가 3:1인 아나모픽 렌즈를 적용하여 탐지거리를 증대시키는 열상 광학계를 설계하였다. 방법: 화각이 $50^{\circ}{\sim}60^{\circ}$, 초점거리는 수평방향 36 mm, 수직방향 12 mm로 구속조건을 정하였다. 구속조건으로 f-number는 4, 화소 크기는 $15{\mu}m{\times}15{\mu}m$, 한계 분해능은 33l p/mm에서 25% 이상으로 제한하였다. 재질은 Si, ZnS, ZnSe를 사용하였으며 파장영역은 4.8 ${\mu}m$, 4.2 ${\mu}m$, 3.7 ${\mu}m$로 설정하였다. 설계한 열상 카메라의 광학적 성능 및 탐지거리와 나르시서스, 비열화를 분석하였다. 결과: 열상 광학계의 초점거리는 Y축 방향이 12 mm, X축 방향이 36 mm를 만족하였으며 f-number는 4를 만족하였다. 전장의 길이는 76 mm로 시스템의 전반적인 부피를 감소시켰다. 구면수차와 비점수차는 ${\pm}$0.10내로 2 pixel 크기보다 작게 나타났다. 왜곡수차는 10%이내로써 열상 카메라로 사용하는데 문제가 없음을 확인하였다. 광학계 MTF 성능은 33l p/mm에서 full field 까지 25%이상으로 구속조건을 만족하였다. 설계된 열상 광학계는 2.9 km까지 탐지할 수 있으며 4면을 제외한 나머지 면들의 나르시서스 값을 줄여 상 번짐이 감소하였다. 민감도 분석을 통해 5번째 렌즈를 보상자로 선택하여 온도 변화에 따른 MTF 해상력을 높였다. 결론: 아나모픽 렌즈를 적용해서 설계한 열상 광학계의 광학적 성능은 구속조건을 만족하였으며 더 긴 탐지거리와 나르시서스의 감소, 온도에 따른 해상력이 증가됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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