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.
본 논문에서는 ICP (Iterative Closest Point) 알고리즘을 이용한 영상등록에서의 회전 성분 신뢰도를 추정할 수 있는 행렬을 유도하 였다. ICP 알고리즘 결과의 신뢰도는 영상등록을 하려는 입력 물체의 모양에 따라 다르다. 보통 원통과 같은 어떤 축에 대한 회전체보 다는 더 복잡하고 두드러진 특징이 많은 물체일수록 신뢰도가 높은 결과를 얻게 된다. 본 논문에서는 ICP 알고리즘으로 구한 값의 신뢰도를 점으로 표현되는 입력물체에서의 각 점의 위치와 법선 벡터에 대한 식으로 나타내었다. 입력물체에 잡음이 들어갔을 때, 이로 인한 ICP 결과의 오차를 제시한 신뢰도를 이용해 추정하였다. 마지막으로 타원체 합성영상에 대한 신뢰도와 잡음이 들어갔을 때의 ICP 결과의 오차를 컴퓨터 모의실험으로 비교 분석하여 이론치와 부합되는 것을 보였다.
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.
본 논문에서는 로봇 위치 예측 기반을 둔 ICP 알고리즘을 이용한 지도를 작성한다. 제안한 방법은 데드레크닝으로 로봇 위치를 예측하고 ICP 알고리즘으로 지도를 작성 한다. 기존 방법은 기준데이터와 새 데이터의 센서 값만을 이용하여 로봇의 위치와 지도를 작성한다. 기존 방법은 현재 데이터와 기준 값과의 간격의 차이가 조금만 멀어져도 보정하기가 어렵다. 하지만 제안한 방법으로 지도를 작성할 경우에는 지도의 틀어진 정도가 기존 방법으로는 지도를 보정 할 수 없지만 제안한 방법은 지도 보정을 할 수 있음을 실제 실험을 통해 나타내었다.
두 개의 점군(point cloud)을 정렬(alignment)하기 위해 현재까지 ICP(iterative closest point) 알고리즘이 널리 사용되고 있지만, ICP는 두 점군의 초기 방향이 크게 다를 경우 정렬에 실패하는 경우가 많다. 본 논문에서는 두 개의 삼각형 메쉬 A, B가 서로 크게 다른 초기 방향을 가질 때, 이들을 정렬하는 알고리즘을 제안한다. 메쉬 A, B에 대해 각각 가중치 무게중심(weighted centroid)을 구한 뒤, 무게중심으로부터 정점까지의 거리를 이용하여 메쉬 간에 서로 대응될 가능성이 있는 정점들을 특징점으로 설정한다. 설정된 특징점들이 대응될 수 있도록 메쉬 B를 회전한 뒤, A와 B의 정점들에 대해 RMSD(root mean square deviation)를 측정한다. RMSD가 기준치보다 작은 값을 가질 때까지 특징점을 변경하며 같은 과정을 되풀이하여 정렬된 결과를 얻는다. 실험을 통해 ICP 및 Go-ICP 알고리즘으로 정렬이 실패할 경우에도 제안된 알고리즘으로 정렬이 가능함을 보인다.
Generally, curved surfaces of ship hull are deformed by flame bending (line heating), multi-press forming, and die-less forming method. The forming methods generate the required in-plane/bending strain or displacement on the flat plate to make the curved surface. Multi-press forming imposes the forced displacements on the flat plate by controlling the position of each pressing points based upon the shape difference between the unfolded flat plate and the curved object shape. The flat plate has been obtained from the unfolding system that is independent of the ship CAD. Apparently, the curved surface and the unfolded-flat surface are expressed by different coordinate systems. Therefore, one of the issues is to find a registration of the unfolded surface and the curved shape for the purpose of minimum amount of forming works by comparing the two surfaces. This paper presents an efficient algorithm to get an optimized registration of two different surfaces in the multi-press forming of ship hull plate forming. The algorithm is based upon the ICP (Iterative Closest Point) algorithm. The algorithm consists of two iterative procedures including a transformation matrix and the closest points to minimize the distance between the unfolded surface and curved surfaces. Thereby the algorithm allows the minimized forming works in ship-hull forming.
대상 물체의 3차원 모델을 구축하기 위해서는 여러 시점에서 측정된 거리정보 데이타들을 하나의 좌표계로 통합하는 정합(registration) 과정이 필수적이다. 3차원 데이타의 정합을 위해 가장 널리 사용되는 ICP(Iterative Closest Point) 알고리즘은 거리정보 데이타 간에 겹치는 영역 또는 일치점 등에 대한 사전 정보가 필요하다. 본 논문에서는 임의의 시점에서 측정된 데이타를 반복적인 방법에 의해 자동으로 정합하는 개선된 ICP 방법이 제안된다. 3차원 데이타가 거리정보 영상으로 맺히는 관계를 나타내는 센서 사영조건(projection constraint), 데이타의 공분산(covariance) 행렬, 교차(cross) 사영 등을 이용하여 정합과정을 자동화하였으며, 유저의 개입이나 3차원 기계 보조 장치 등을 사용하는 별도의 초기값 측정 없이 3차원 모델을 정확하게 구성할 수 있다. 다양한 거리정보 데이타에 대한 실험을 통해 제안된 방법의 우수한 성능을 확인하였다.
Even if there are lots of researches on localization using 2D range finder in static environment, very few researches have been reported for robust real-time localization of mobile robot in uncertain and dynamic environment. In this paper, we present a new localization method based on ICP(Iterative Closest Point) algorithm for navigation of mobile robot under dynamic or uncertain environment. The ICP method is widely used for geometric alignment of three-dimensional models when an initial estimate of the relative pose is known. We use the method to align global map with 2D scanned data from range finder. The proposed algorithm accelerates the processing time by uniformly sampling the line fitted data from world map of mobile robot. A data filtering method is also used for threshold of occluded data from the range finder sensor. The effectiveness of the proposed method has been demonstrated through computer simulation and experiment in an office environment.
In this paper, we describe a method for precisely measuring the abrasion of the railway using an image processing technique. To calculate the wear of the rails, we provided a method for accurately matching the standard rail profile data and the profile data acquired by the rail inspection vehicle. After the lens distortion correction and the perspective transformation of the measured profile data, we used ICP Algorithm for accurate profile data matching with the reference profile extracted from the standard rail drawing. We constructed the prototype of the Rail Profile Measurement System for High-speed Railway and the experimental result on the three type of the standard rail used in Korea showed the excellent profile matching accuracy within 0.1mm.
In this work, we proposed Proper etching algorithm for ultra-large scale integrated circuit device and simulated etching process using the proposed algorithm in the case of ICP (inductive coupled plasma) 〔1〕source. Until now, many algorithms for etching process simulation have been proposed such as Cell remove algorithm, String algorithm and Ray algorithm. These algorithms have several drawbacks due to analytic function; these algorithms are not appropriate for sub 0.1 ${\mu}{\textrm}{m}$ device technologies which should deal with each ion. These algorithms could not present exactly straggle and interaction between Projectile ions and could not consider reflection effects due to interactions among next projectile ions, reflected ions and sputtering ions, simultaneously In order to apply ULSI process simulation, algorithm considering above mentioned interactions at the same time is needed. Proposed algorithm calculates interactions both in plasma source region and in target material region, and uses BCA (binary collision approximation4〕method when ion impact on target material surface. Proposed algorithm considers the interaction between source ions in sheath region (from Quartz region to substrate region). After the collision between target and ion, reflected ion collides next projectile ion or sputtered atoms. In ICP etching, because the main mechanism is sputtering, both SiO$_2$ and Si can be etched. Therefore, to obtain etching profiles, mask thickness and mask composition must be considered. Since we consider both SiO$_2$ etching and Si etching, it is possible to predict the thickness of SiO$_2$ for etching of ULSI.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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