Camera calibration is the process of determining the coordinate relationship between a camera image and its real world space. Accurate calibration of a camera is necessary for the applications that involve quantitative measurement of camera images. However, if the camera plane is parallel or near parallel to the calibration board on which 2 dimensional objects are defined(this is called "ill-conditioned"), existing solution procedures are not well applied. In this paper, we propose a neural network-based approach to camera calibration for 2D images formed by a mono-camera or a pair of cameras. Multi-layer perceptrons are developed to transform the coordinates of each image point to the world coordinates. The validity of the approach is tested with data points which cover the whole 2D space concerned. Experimental results for both mono-camera and stereo-camera cases indicate that the proposed approach is comparable to Tsai's method[8]. Especially for the stereo camera case, the approach works better than the Tsai's method as the angle between the camera optical axis and the Z-axis increases. Therefore, we believe the approach could be an alternative solution procedure for the ill -conditioned camera calibration.libration.
A dynamic modeling and analysis for the Stewart platform type of parallel robot is addressed. The dynamic modeling is performed based on the method of Kinematic Influence Coefficients(KIC) and transfering of the generalized coordinates. The optimum geometric configurations of the system that minimize the actuating forces at the linear actuator are found for several trajectories by using the optimization technique.
다차원 정보 가시화(multidimensional information visualization)의 목적은 복잡하고 차원이 많은 정보 데이터(information data)를 이해하기 쉽게 그림이나 도표와 같은 특정한 형식을 이용하여 효과적으로 나타내고 비교하는데 있다. 그동안 제시되어 온 다차원 정보 가시화 기법의 대표적인 것으로는 Scatterplots, Perspective Wall, Parallel Coordinates, Glyph를 들 수 있다. 본 논문에서 소개하는 multidimensional rotating visualizer (MRV)이란 기존의 다차원 정보 가시화 기법들을 보완하여 다차원 데이터(multidimensional data)를 3차원 형식으로 보여주는 방법이다. MRV는 그중에서 특히 Glyph와 Parallel Coordinate의 특징을 혼합하여 화면상에 다차원 정보 데이터를 보여주는 새로운 시도라고 하겠다.
The normal basis has the advantage that the result of squaring an element is simply the right cyclic shift of its coordinates in hardware implementation over finite fields. In particular, the optimal normal basis is the most efficient to hardware implementation over finite fields. In this paper, we propose an efficient parallel architecture which transforms the Gaussian normal basis multiplication in GF($2^m$) into the type-I optimal normal basis multiplication in GF($2^{mk}$), which is based on the palindromic representation of polynomials.
We present an accurate and efficient method to calculate the gravitational potential of an isolated system in three-dimensional Cartesian and cylindrical coordinates subject to vacuum (open) boundary conditions. Our method consists of two parts: an interior solver and a boundary solver. The interior solver adopts an eigenfunction expansion method together with a tridiagonal matrix solver to solve the Poisson equation subject to the zero boundary condition. The boundary solver employs James's method to calculate the boundary potential due to the screening charges required to keep the zero boundary condition for the interior solver. A full computation of gravitational potential requires running the interior solver twice and the boundary solver once. We develop a method to compute the discrete Green's function in cylindrical coordinates, which is an integral part of the James algorithm to maintain second-order accuracy. We implement our method in the {\tt Athena++} magnetohydrodynamics code, and perform various tests to check that our solver is second-order accurate and exhibits good parallel performance.
In this paper, a parallel cell contour line extraction algorithm using CUDA, which has no inner contour lines, is proposed. The contour of a cell is very important in a cell image analysis. It could be obtained by a conventional serial contour tracing algorithm or parallel morphology operation. However, the cell image has various damages in acquisition or dyeing process. They could be turn into several inner contours, which make a cell image analysis difficult. The proposed algorithm introduces a min-max coordinates table into each CUDA thread block, and removes the inner contour in parallel. It is 4.1 to 7.6 times faster than a conventional serial contour tracing algorithm.
본 논문에서는 실제 공장환경에서 상용화되고 있는 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정을 위한 스테레오 카메라 시스템 기반의 지능형 시각 시스템을 제안하였다. 즉, 평행식 스테레오 카메라를 이용하여 좌, 우 입력 영상간의 시차지도와 깊이정보를 검출하고, AGV 시스템과 장애물간의 거리와 위치좌표인 2차원 경로좌표를 산출하여 장애물과 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하였다. 산출된 2차원 경로좌표를 토대로 AGV 시스템의 효과적이고 지능적인 경로설정에 따라 자율적으로 주행하게 된다. 실 시간적으로 입력되는 스테레오 영상을 사용하여 실험한 결과 AGV 시스템과 전방에 존재하는 장애물까지의 거리 오차가 평균 2% 이하로 유지됨으로써 AGV 시스템의 실제 상용화 가능성을 제시하였다.
In this paper, the equations of motions for planar multibody dynamics are established for considering the parallel programming based on GPU. Cartesian coordinates are used to formulate the equations of motion and implicit integration method called HHT-alpha is employed. Open chain multibody system is considered for computer simulation. CUDA toolkit is employed for establishing the GPU parallel programming. The exactness of the analysis is verified from the comparison with ADAMS. The results from parallel computing based on GPU are compared with the results from the sequential programming based on CPU in terms of calculation time. The multiple pendulum with bodies and joints is employed for the computer simulation. In the pendulum system that has 290 bodies, the parallel program indicates an improved efficiency of about 25.5 second(15.5% improvement). It is noted that the larger the size of system is, the time efficiency is better.
그래픽 처리 장치(GPU)는 내부에 대량의 산술 논리 연산 장치(ALU)를 보유하고 있다. 대량의 ALU는 병렬 처리를 위해 이용될 수 있으므로, GPU는 효율적인 데이터 처리를 제공한다. 공간 데이터를 지도상에 표현하기 위하여 지리학적 좌표가 필요하다. 좌표들은 측지경도와 측지위도의 형태로 저장된다. 데카르트 좌표계로 구성된 지도를 표현하기 위하여 측지경도와 측지위도는 국제 횡단 메르카토르 좌표계(UTM)로 전환돼야 한다. 좌표계 변환 과정과 변환된 좌표를 화면상에 표현하기 위한 렌더링 과정은 복잡한 부동 소수점 계산이 필요하다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 GPU를 활용한 좌표변환 과정과 렌더링 과정을 병렬적으로 처리하는 기법을 제안한다. 대용량 공간 데이터는 파일로 디스크 내에 저장된다. 대용량 공간 데이터를 효율적으로 처리하기 위하여 공간 데이터 파일들을 하나의 대용량 파일로 병합하고 Memory Mapped File 기법을 활용하여 파일에 접근하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 TIGER/Line 데이터를 활용하여 747,302,971개의 점으로 구성된 공간 데이터의 좌표 변환 및 렌더링 처리 과정을 GPU를 활용하여 병렬로 수행하는 연구를 진행한다. CPU를 이용하여 좌표변환 과정 결과와 렌더링 처리 과정 결과를 비교하여 속도 향상 정도에 대한 결과를 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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