In autonomous driving cars, 3D pose estimation can be one of the effective methods to enhance safety control for OOP (Out of Position) passengers. There have been many studies on human pose estimation using a camera. Previous methods, however, have limitations in automotive applications. Due to unexplainable failures, CNN methods are unreliable, and other methods perform poorly. This paper proposes robust real-time multi-human 3D pose estimation architecture in vehicle using monocular RGB camera. Using particle filter, our approach integrates CNN 2D/3D pose measurements with available information in vehicle. Computer simulations were performed to confirm the accuracy and robustness of the proposed algorithm.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제36권4호
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pp.512-519
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2012
본 논문은 원형 링 패턴의 인식에 기반한 물체의 3차원 위치/자세 추정 시스템을 제안한다. 단일 비전 기반의 자세추정 문제를 다루기 위하여, 본 논문은 물체인식 과정의 단순화를 위한 원형 링 패턴의 설계방법을 기술한다. 또한, 본 논문은 2차원 투영공간에서 원형 링 패턴이 가지는 기하학적 변환관계를 적극 활용한 실내용 위치/자세 추정 절차를 상세히 설명한다. 제안된 방법은 쿼드로터형 비행체의 3차원 위치/자세 추정에 적용되며 정확도 및 정밀도 분석을 통해 평가된다.
Advanced driving assist system can support safety of driver and passengers which may require vehicle dynamics states as well as road geometry. It is essential to have in real-time estimation of related variables and parameters. Among the road geometry parameters, road slope angle which can not be measured is essential parameter in pose estimation, adaptive cruise control and others on sag road. In this paper, Kalman filter based method for the estimation of the vehicle dynamics and road slope angle using a nonlinear vehicle model is proposed. It uses a combination of Kalman filter as Cascade Extended Kalman Filter. CEKF uses measured vehicle states such as yaw rate, longitudinal/lateral acceleration and velocity. Unknown vehicle parameters such as center of gravity and inertia are obtained by 2 D.O.F lateral model and experimentally. Simulation and Experimental tests conducted with commercialized vehicle dynamics model and real-car.
Pose estimation is an important operation for many vision tasks. This paper presents a method of estimating the camera pose, using a known landmark for the purpose of autonomous vertical takeoff and landing(VTOL) unmanned aerial vehicle(UAV) landing. The proposed method uses a distinctive methodology to solve the pose estimation problem. We propose to combine extrinsic parameters from known and unknown 3-D(three-dimensional) feature points, and inertial estimation of camera 6-DOF(Degree Of Freedom) into one linear inhomogeneous equation. This allows us to use singular value decomposition(SVD) to neatly solve the given optimization problem. We present experimental results that demonstrate the ability of the proposed method to estimate camera 6DOF with the ease of implementation.
The directional ability of an automobile has an influence on driver directly, and hence it must be given most priority. Alignment factors of automobile such as the camber, caster and toe directly affect the directional ability of a vehicle. The above mentioned factors are determined by the pose of interlinks in the assembly of an automobile front chassis module. Measuring the position of center point of ball joints in the front lower arm is very difficult. A method to determine this position is suggested in this paper. Pose estimation for front chassis module and dimensional evaluation to find the rotational characteristics of front lower arm were developed based on fundamental geometric techniques. To interpret the inspection data obtained for front chassis module, 3-D best fit method is needed. The best fit method determines the relationship between the nominal design coordinate system and the corresponding feature coordinate system. The least squares method based on singular value decomposition is used in this paper.
When a camera installed on a vehicle is used, estimation of the camera pose including tilt, roll, and pan angle with respect to the world coordinate system is important to associate camera coordinates with world coordinates. Previous approaches using huge calibration patterns have the disadvantage that the calibration patterns are costly to make and install. And, previous approaches exploiting multiple vanishing points detected in a single image are not suitable for automotive applications as a scene where multiple vanishing points can be captured by a front camera is hard to find in our daily environment. This paper proposes a camera pose estimation method. It collects multiple images of lane markings while changing the horizontal angle with respect to the markings. One vanishing point, the cross point of the left and right lane marking, is detected in each image, and vanishing line is estimated based on the detected vanishing points. Finally, camera pose is estimated from the vanishing line. The proposed method is based on the fact that planar motion does not change the vanishing line of the plane and the normal vector of the plane can be estimated by the vanishing line. Experiments with large and small tilt and roll angle show that the proposed method outputs accurate estimation results respectively. It is verified by checking the lane markings are up right in the bird's eye view image when the pan angle is compensated.
Automated driving systems require a high level of performance regarding environmental perception, especially in urban environments. Today's on-board sensors such as radars or cameras do not reach a satisfying level of development from the point of view of robustness and availability. Thus, map data is often used as an additional data input to support these systems. An accurate digital map is used as a powerful additional sensor. In this paper, we propose a new approach for vehicle localization using a lane map and a single-layer LiDAR. The maps are created beforehand using a highly accurate DGPS and a single-layer LiDAR. A pose estimation of the vehicle was derived from an iterative closest point (ICP) match of LiDAR's intensity data to the lane map, and the estimated pose was used as an observation inside a Kalmanfilter framework. The achieved accuracy of the proposed localization algorithm is evaluated with a highly accurate DGPS to investigate the performance with respect to lateral vehicle control.
차선유지 제어시스템, 적응식순항 제어시스템과 같은 첨단운전 지원시스템은 기본적으로 차량의 거동 정보를 기반으로 구동되지만, 최근 도로의 기하학적 정보를 추가적으로 활용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 도로의 종단경사는 차량의 가감속 제어 및 항법알고리즘 구현에 있어 필수적인 정보로서 DGPS-RTK와 같은 고가의 장비로 직접 측정하는 방법과 디지털 맵에 저장된 속성정보를 활용하는 방식이 제안되고 있으나, 상용화 관점에서는 아직 많은 문제점이 존재한다. 따라서, 본 논문에서는 추가 센서의 장착없이 연속형 확장칼만필터를 활용하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 효율적으로 추정하는 알고리즘을 제안한다. 도로종단경사를 포함하는 3자유도 차량동역학 모델과 차량의 내부 네트워크롤 통해 수집할 수 있는 차량의 상태정보를 기반으로 확장칼만필터를 설계하여 차량의 동특성과 도로종단경사를 추정한다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실차실험을 통해 그 성능을 검증하였다.
본 논문은 실내 환경에서의 엔터테인먼트 활용을 목적으로 쿼드로터형 비행체를 위한 비전 기반의 궤적 추종제어 시스템을 다룬다. 항공촬영 및 감시 등의 특수임무를 완수하기 위해 자율성이 강조되는 실외 비행체와 비교할 때, 엔터테인먼트를 목적으로 하는 실내 환경에서의 비행체를 위해서는 안정성 및 정밀성이 특히 고려된 호버링 및 궤적추종 기능 등이 요구된다. 이에, 본 논문은 동작생성, 자세추정, 궤적추종 모듈로 구성된 궤적추종 제어시스템을 제안한다. 동작생성 모듈은 매 시간에서의 3차원 자세로 기술되는 동작들에 대한 연속적인 시퀀스를 생성한다. 자세추정 모듈은 비행체에 장착된 원형 링 패턴의 인식을 통해 쿼드로터의 3차원 자세정보를 추정한다. 궤적추종 모듈은 동작생성 모듈과 자세추정 모듈로부터 제공되는 정보를 이용하여 쿼드로터 비행체의 3차원 위치를 실시간적으로 제어한다. 제안된 시스템의 성능은 단일 점 추종, 다점 추종, 곡선궤적 추종에 대한 실험을 통해 평가된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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