• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.1170-1174
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• 2014

This paper suggests using the ICP (Iterative Closet Point) algorithm to compensate a two-dimensional map. ICP algorithm is a typical algorithm method using matching distance data. When building a two-dimensional map, using data through the value of a laser scanner, it occurred warping and distortion of a two-dimensional map because of the difference of distance from the value of the sensor. It uses the ICP algorithm in order to reduce any error of line. It validated the proposed method through experiment involving matching a two-dimensional map based reference data and measured the two-dimensional map.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.965-971
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• 2015

This paper suggests a feature point-based Iterative Closest Point (ICP) algorithm to compensate for the disparity error in building a two-dimensional map. The ICP algorithm is a typical algorithm for matching a common object in two different images. In the process of building a two-dimensional map using the laser scanner data, warping and distortions exist in the map because of the disparity between the two sensor values. The ICP algorithm has been utilized to reduce the disparity error in matching the scanned line data. For this matching process in the conventional ICP algorithm, pre-known reference data are required. Since the proposed algorithm extracts characteristic points from laser-scanned data, reference data are not required for the matching. The laser scanner starts from the right side of the mobile robot and ends at the left side, which causes disparity in the scanned line data. By finding the matching points between two consecutive frame images, the motion vector of the mobile robot can be obtained. Therefore, the disparity error can be minimized by compensating for the motion vector caused by the mobile robot motion. The validity of the proposed algorithm has been verified by comparing the proposed algorithm in terms of map-building accuracy to conventional ICP algorithm real experiments.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권2호
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• pp.137-148
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• 2004

본 논문에서는 영상기반 파노라믹 3D 가상 환경 (Virtual Environment: VE) 생성을 위해 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라를 위한 캘리브레이션 방법을 제안한다. 일반적으로, 카메라 캘리브레이션 알고리즘은 카메라와 캘리브레이션 패턴 사이의 이 멀어질수록 획득되는 카메라 파라미터의 정확도가 상당히 저하되어 파노라마 영상 제작에는 부적합하다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 멀티뷰 카메라의 렌즈간 그리고 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라간의 기하학적인 상관 위치 관계를 이용하여 정확도를 높인다. 우선, Tsai의 캘리브레이션 알고리즘을 적용하여 획득된 카메라 파라미터를 카메라 렌즈간의 사전 기하 정보와 비교하여 그 오차에 기반한 인트라 카메라 캘리브레이션 (Intra-camera Calibration)을 수행한다. 그리고 가상 공간에 역투영된 3D point cloud에 ICP 알고리즘을 적용하여 인터 카메라 캘리브레이션 (Inter-camera Calibration)을 수행한다. 이를 확장하여, 다수의 카메라를 회전시켜 획득된 3D point cloud에 대해 기준 카메라의 위치를 중심으로 인터 카메라 캘리브레이션을 연속적으로 수행함으로써 회전하는 다수의 멀티뷰 카메라에 대한 캘리브레이션을 수행한다. 이와 같은 캘리브레이션 방법을 통해 중에서도 비교적 개선된 카메라 파라미터를 획득할 수 있기 때문에 파노라믹 3D 가상 환경을 생성하기 위한 정합과정에 사용할 수 있다. 또한, 실시간 3D 객체 추적 및 AR 응용 시스템 등의 다양한 AR 응용분야에 활용될 수 있다.