A 3D point cloud map is an essential elements in various fields, including precise autonomous navigation system. However, generating a 3D point cloud map using a single sensor has limitations due to the price of expensive sensor. In order to solve this problem, we propose a precise 3D mapping system using low-cost sensor fusion. Generating a point cloud map requires the process of estimating the current position and attitude, and describing the surrounding environment. In this paper, we utilized a commercial visual-inertial odometry sensor to estimate the current position and attitude states. Based on the state value, the 2D LiDAR measurement values describe the surrounding environment to create a point cloud map. To analyze the performance of the proposed algorithm, we compared the performance of the proposed algorithm and the 3D LiDAR-based SLAM (simultaneous localization and mapping) algorithm. As a result, it was confirmed that a precise 3D point cloud map can be generated with the low-cost sensor fusion system proposed in this paper.
최근 팬데믹으로 인하여 대부분의 교육 시스템은 비대면 강좌를 통해 이루어지고 있다. 비대면 강좌는 대면강좌와는 달리 수강자들이 집중을 유지하는데 더욱 어려우며, 평가 목록 중 하나인 수업 태도에 대한 교수자의 평가 또한 어렵다. 본 논문에서는 비대면 강좌에서 사용할 수 있는 실시간 화상 강의에서 수강자들의 집중력 기반 복습 지원 시스템을 제안한다. 이 시스템은 기존의 화상 시스템에서 사용하는 장비를 이용하여 수강자의 얼굴, 동공 및 사용자 활동을 실시간으로 측정하여 이를 교수자에게 여러 가지의 형태로 수강자의 실시간 집중도 측정값을 전달한다. 동시에 집중도 측정값이 일정 수준보다 낮아지면 수강자에게 알림을 주며 동시에 강의의 타임스탬프를 기록해 주도록 한다. 이 시스템을 이용하여 교수자가 수업 시 실시간으로 수강자들의 수업 참여 여부 확인 및 수강자들의 수업 태도를 평가하는 데 도움을 주고 수강자들의 수업 능력을 향상 시켜주도록 한다.
본 논문에서는 관성측정장치를 기반으로 블루투스 환경에서의 자율비행을 위한 멀티 로터형 헬리콥터에 대한 설계 및 성능을 제시하였다. 멀티 로터관련 다양한 연구가 진행되어오고 있긴 하지만 최근에는 다양한 서비스를 목적으로 짐벌이 장착된 헥사로터형의 헬리콥터에 대한 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 지상의 원격조정 PC나 고성능의 원격제어장치나 영상시스템과 같은 외부보조 시스템 없이 연구와 구조활동, 모니터링 활동을 수행할 수 있는 컴팩트하고 자율비행을 위한 헥사로터(hexa rotor)형 헬리콥터에 대한 하드웨어 및 소프트웨어를 소개하고자 한다. 제안한 시스템은 헥사로터 헬리콥터의 구조와 관성측정장치 관련 하드웨어 구성과 수학적 모델링 및 시뮬레이션 결과를 각각 제시하였다. 또한, IMU 구현을 위하여 MCU(ARM-cortex) 보드를 장착하여 각 로터의 회전과 관성 측정장치의 입력신호에 대한 상태를 제어할 수 있도록 하였다. 그리고 시스템 시뮬레이션과 실험을 통한 시스템의 성능을 각각 검증하였다.
Precast concrete (PC) members are currently being employed for general construction or partial replacement to reduce construction period. As assembly work in PC construction requires connecting PC members accurately, measuring the 6-DOF (degree of freedom) relative displacement is essential. Multiple planar markers and camera-based displacement measurement systems can monitor the 6-DOF relative displacement of PC members. Conventional methods, such as direct linear transformation (DLT) for homography estimation, which are applied to calculate the 6-DOF relative displacement between the camera and marker, have several major problems. One of the problems is that when the marker is partially hidden, the DLT method cannot be applied to calculate the 6-DOF relative displacement. In addition, when the images of markers are blurred, error increases with the DLT method which is employed for its estimation. To solve these problems, a hybrid method, which combines the advantages of the DLT and MCL (Monte Carlo localization) methods, is proposed. The method evaluates the 6-DOF relative displacement more accurately compared to when either the DLT or MCL is used alone. Each subsystem captures an image of a marker and extracts its subpixel coordinates, and then the data are transferred to a main system via a wireless communication network. In the main system, the data from each subsystem are used for 3D visualization. Thereafter, the real-time movements of the PC members are displayed on a tablet PC. To prove the feasibility, the hybrid method is compared with the DLT method and MCL in real experiments.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
본 논문에서는 비전기반 물체의 폭 측정과 그 응용을 위해 광절단법을 이용한 측정방법에 대해 제안한다. 측정 대상은 트레드이며 자동차 타이어의 가장 바깥쪽 면을 의미한다. 전체 시스템은 두 개의 과정으로 구성되는데 교정과정과 검출과정으로 구성된다. 교정과정에서는 카메라 평면과 레이저 평면간의 변환 관계를 규명하고 왜곡 파라미터를 추출한다. 이때 정교하게 제작된 테스트패턴인 지그가 필요하다. 검출과정에서는 레이저가 비추는 영역을 추출하기 위해 배경영역의 화소 분포에 따라 적응식 임계방법을 적용한다. 다음으로 검출된 영역에 세선화 알고리즘을 적용하여 트레드의 숄더와 끝을 검출한다. 최종적으로 숄더와 전체 폭은 호모그래피와 왜곡계수를 이용하여 폭을 계산한다.
This paper describes a simple real-time monitoring system for use in measurement subsystem of contact wire and geometry of overhead contact wire in electric railway. The system has been consists of a high speed CMOS camera with resolution $1024\;{\times}\;1280$ pixels, line type laser source with a power equal to 300 mW, and PC-based image acquisition system with PCI Express slot. National instrument LabVIEW (8.0) and vision acquisition software have been used in application programming interface for image acquisition, display, and storage with a frequency of sampling of 500 acquisitions per second.
본 논문에서는 야간 및 해무 상태에서 선박의 안전 운항을 지원할 수 있는 해상 적외선 스테레오비전 대구경 감시 시스템용 거리 측정 기법을 제안하였다. 선박의 안전 운항을 위한 감시 시스템에는 스테레오비전 정보를 이용하여 거리를 측정하는 알고리즘이 필요하며 물체의 이미지 및 물체까지의 거리정보를 디스플레이 하는 기능을 구현하였다. 원거리 측정 및 야간 측정 기능을 구현하기 위해 적외선 스테레오비전 및 대구경 렌즈를 이용하였으며, 행상에서 파고에 의한 흔들림으로 이미지의 연속적인 처리가 어려운 측면이 있어 물체의 비전 정보를 이용하여 거리를 계산하는 알고리즘 및 계산된 거리 정보를 디스플레이하는 프로그램을 개발하였다. 이러한 실험 결과가 선박 안전운항을 위한 유용한 시스템이 될 것으로 예상하고 있다.
In this paper, we present a novel idea to integrate low cost Inertial Measurement Unit(IMU) and Differential Global Positioning System (DGPS) for Telematics applications. As well known, low cost IMU produces large positioning and attitude errors in very short time due to the poor quality of inertial sensor assembly. To conquer the limitation, we present a bimodal approach for integrating IMU and DGPS, taking advantage of positioning and orientation data calculated from CCD images based on photogrammetry and stereo-vision techniques. The positioning and orientation data from the photogrammetric approach are fed back into the Kalman filter to reduce and compensate IMU errors and improve the performance. Experimental results are presented to show the robustness of the proposed method that can provide accurate position and attitude information for extended period for non-aided GPS information.
Structural health monitoring is concerned with the safety and serviceability of the users of structures, especially for the case of building structures and infrastructures. When considering the safety of a structure, the maximum stress in a member due to live load, earthquake, wind, or other unexpected loadings must be checked not to exceed the stress specified in a code. It will not fail at yield, excessively large displacements will deteriorate the serviceability of a structure. To guarantee the safety and serviceability of structures, the maximum displacement in a structures must be monitored because actual displacement is a direct assessment index on its stiffness. However, no practical method has been reported to monitor the displacement, especially for the case of displacement of high-rise buildings because of not to easy accessive. In this paper, it is studied displacement measuring method of high-rise buildings using LiDAR The method is evaluated by analyzing accuracy of measured displacements for existing building.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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