This paper describes a method to set an intensity-based initial validation gate for tracking filter while preserves the ability of tracking a target with maximum speed. First, we collected real data set of signal versus distance of an airplane target. And at each data point, we computed maximum distance the target can move. And a function is modeled to expect the maximum moving pixels on the lateral direction based on the intensity of the detected target in IR image sequence. The initial prediction error covariance can be computed using this function to decide the size of the initial validation gate. The simulation results show the proposed method can set the appropriate initial validation gates to track the targets with the maximum speed.
In this paper, we propose a method of tracking and capturing a moving object by a mobile robot. The position of the moving object is acquired from the relation through color-based image information from a 2-DOF active camera mounted on the mobile robot. The direction and rotational angular velocity of the moving object are estimated using a state estimator. A Kalman fiber is used as the state estimator for taking characteristics of robustness against noises and uncertainties included in the input data. After estimating the trajectory of the moving object, we decide on the optimal trajectory and plan the motion of the mobile robot to capture the target object within the shortest distance and time. The effectiveness of the proposed method is demonstrated by the simulations and experiments.
본 연구에서는 이동 카메라에서 취득한 영상에서 이동물체를 실시간으로 추적하기 위한 모델정합기반 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 추적 초기에 화면에서 검출된 이동물체의 윤곽선영상을 모델로 사용하였으며, 추적대상의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였다. 또한 새로운 위치탐색 알고리즘 및 처리시간을 단축시키기 위한 방법을 제안함으로써 실시간 추적이 가능하게 하였다. 비디오 카메라로 녹화한 영상을 컴퓨터에서 입력받아 추적실험을 수행하여 기존 방법들과 비교 분석함으로써 제안한 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
An embedded system has been applied to many fields including households and industrial sites. The embedded system is implemented fur image tracking in security area. This system supports a fixed IP far the reliable server operation on TCP/IP networks. A real time video image on the is analyzed to detect a certain invader who jumped into the observed area. The digital camera is connected at the USB host port of the target board. The video images from the video camera is continuously analyzed and displayed at the Linux web-server. The moving vector of the invaders on the continuous image frames is calculated and then it sends the calculated pan/tilt movement. That used Block matching algorithm and edge detection algorithm for past speed. And the displacement vector is used at pan/tilt motor control through RS232 serial cable. The experiment result showed tracking performance by the moving part speed of 10 to 150 pixels/sec.
This paper proposes a method of avoiding obstacles and tracking a moving object continuously and simultaneously by using new concepts of virtual tow point and fuzzy danger factor for differential wheeled mobile robots. Since differential wheeled mobile robot has smaller degree of freedom to control and are non-holonomic systems, there exist multiple solutions (trajectories) to control and reach a target position. The paper proposes 'fuzzy danger factor' for obstacles avoidance, 'virtual tow point' to solve non-holonomic object tracking control problem for unique solution and three kinds of fuzzy logic controller. The fuzzy logic controller is policy decision controller with fuzzy danger factor to decide which controller's result is more valuable when the mobile robot is tracking a moving object with obstacles to be avoided.
Unmanned air vehicles (UAVs) are getting popular not only as a private usage for the aerial photograph but military usage for the surveillance, reconnaissance and supply missions. For an UAV to successfully achieve these kind of missions, geolocation (localization) must be implied to track an interested target or fly by reference. In this research, we adopted multi-sensor fusion (MSF) algorithm to increase the accuracy of the geolocation and verified the algorithm using two multicopter UAVs. One UAV is equipped with an optical camera, and another UAV is equipped with an optical camera and a laser range finder. Throughout the experiment, we have obtained measurements about a fixed ground target and estimated the target position by a series of coordinate transformations and sequential Kalman filter. The result showed that the MSF has better performance in estimating target location than the case of using single sensor. Moreover, the experimental result implied that multi-sensor geolocation algorithm is able to have further improvements in localization accuracy and feasibility of other complicated applications such as moving target tracking and multiple target tracking.
This paper proposes a robust image-based visual servoing scheme using a nonlinear observer for a monocular eye-in-hand manipulator. The proposed control method is divided into a range estimation phase and a target-tracking phase. In the range estimation phase, the range from the camera to the target is estimated under the non-moving target condition to solve the uncertainty of an interaction matrix. Then, in the target-tracking phase, the feature point uncertainty caused by the unknown motion of the target is estimated and feature point errors converge sufficiently near to zero through compensation for the feature point uncertainty.
This paper deals with the problem of accurately tracking a single target moving through UWSNs (Underwater Wireless Sensor Networks) by employing underwater acoustic sensors. This paper addresses the issues of estimating the states of the target, and improving energy efficiency by applying a Kalman filter in a distributed architecture. Each underwater wireless sensor nodes composing the UWSNs is battery-powered, so the energy conservation problem is a critical issue. This paper provides an algorithm which increases the energy efficiency of each sensor node through WuS (Waked-up/Sleeping) and VM (Valid Measurement) selecting schemes. Simulation results illustrate the performance of the distributed tracking filter.
카메라와 목표물이 함께 움직이는 작업환경에서는 영상의 배경이 연속적으로 바뀌고 다른 움직이는 물체와 겹치기 쉽다 스테이크 알고리즘은 다양하게 변형되어 목표물을 추적하는데 사용되어 왔지만, 물표물의 형태의 변형이 심하거나 추적물체의 윤곽선과 스네이크 사이의 거리인 바이어스(bias)가 큰 상황에서는 적용되기 어렵다. 이런 문제점들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 윤곽선검출에서 가지는 스네이크 알고리즘의 장점을 활용하는 확장 스네이크 모델(extended snake model)을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 닫힌 스네이크(closed snake)의 면적 변화율을 면적에너지로 변환하여 스네이크 에너지에 추가하고, 새로운 영상이 입력될 때마다 이전에 검출된 윤곽선을 목표물의 새로운 템플릿으로 정의하는 적응 템플릿(adaptive template) SSD(sum of square difference) 알고리즘을 이용한다. 면적에너지는 새로 입력된 영상에서 얻어지는 윤곽선의 면적이 일정범위를 벋어나지 않도록 제약하며 적응 템플릿 SSD 알고리즘은 목표물의 속도를 고려하여 목표물의 위치를 예측함으로써 윤곽선 검출의 속도와 정확도를 향상시킨다. 제안된 알고리즘의 우수성은 실험을 통해 검증하였다.
A Robot vision system with a visual skill so as take information for arbitrary target or object has been applied to auto-inspection and assembling system. It catches the moving target with the manipulator by using the information from the vision system. The robot needs some information where the moving object will place after certain time. A camera is fixed on a robot manipulator, not on the fixed support outside of the robot. It secures wider working area than the fixed camera, and it dedicates to auto scanning of the object. It computes some information on the object center, angle and speed by vision data, and can guess grabbing spot by arriving time. When the location ...
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[게시일 2004년 10월 1일]
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