• 대한기계학회논문집A
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• 제36권11호
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• pp.1463-1471
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• 2012

본 논문은 3 축 영상 장치를 기존의 2 축 경계 로봇에 적용하는 설계안을 제시하고 이러한 기동형 경계 로봇의 영상 정보를 이용한 목표 추적 알고리즘을 제안하였다. 또한 가상 시뮬레이션을 이용하여 목표 추적 알고리즘을 검증하였다. 목표추적 알고리즘에서는 카메라 영상의 중심과 카메라 영상으로 포착된 목표물 중심 사이의 위치 에러를 이용하여 영상 장치의 목표 지향 벡터를 획득하고, 역기구학을 이용하여 획득한 목표 지향 벡터를 생성해 낼 수 있는 기동형 경계 로봇의 팬, 틸트 회전 요구 각도와 카메라 영상의 안정화를 위한 롤 회전 요구각도를 계산하였다. MATLAB 과 ADAMS 를 이용하여 기동형 경계 로봇의 가상 모델을 생성하고, 가상의 목표물의 움직임에 대한 가상 모델의 운동을 확인하여 영상 기반의 목표 추적 알고리즘을 검증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.92-99
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• 2016

An electro-hydraulic actuator (EHA) is widely used in industrial motion systems and the increasing bandwidth of EHA position control is important issue. The model-inverse feedforward controller is known to extend the bandwidth of system. When the system has non-minimum phase (NMP) zeros, direct model inversion makes system unstable. To overcome this problem, an approximate model-inverse method is used. A representative approximate model inversion method is zero phase error tracking control (ZPETC). However, if zeros locate right half plane of z-plane, the approximate inverse model amplifies the high-frequency response. In this paper, to solve the problem of ZPETC, an adaptive model-inverse control is proposed. The adaptive algorithm updates feedforward term in real-time. The effectiveness of the proposed adaptive model-inverse position control strategy is verified by comparison with typical proportional-integral (PI) control and feedforward control by experiments. As a result, the proposed adaptive controller extends the bandwidth of EHA position control.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2492-2498
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• 2013

본 논문에서는 차선 이탈 경고 장치 시스템에서 사용될 수 있는 주행차선 추적 방법을 제안한다. 먼저 역투영 변환을 이용해 차량에 부착된 카메라로 입력 받은 영상의 원근 효과가 제거된 조감도 영상을 생성한다. 그다음 차선의 형태학적 사전 지식을 이용하여 차선 검출에 적합한 특징들을 추출한다. 이후 블록 단위의 관심영역에 해당하는 차선 특징을 클러스터링하고 차선 유사도 함수를 이용함으로써 잡음이 제거된 차선 특징들을 얻을 수 있다. 이후 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 알고리즘을 사용하여 차선 모델을 계산하고 칼만 필터를 이용하여 검출된 차선 모델을 추적한다. 제안하는 알고리즘은 고속도로 상의 다양한 환경에서 20ms 이내의 처리 속도와 90% 가량의 추적률을 얻을 수 있었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1997년도 한국자동제어학술회의논문집; 한국전력공사 서울연수원; 17-18 Oct. 1997
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• pp.712-715
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• 1997

In image jacobian based visual servoing, generally, inverse jacobian should be calculated by complicated coordinate transformations. These are required excessive computation and the singularity of the image jacobian should be considered. This paper presents a visual servoing to control the pose of the robotic manipulator for tracking and grasping 3-D moving object whose pose and motion parameters are unknown. Because the object is in motion tracking and grasping must be done on-line and the controller must have continuous learning ability. In order to estimate parameters of a moving object we use the kalman filter. And for tracking and grasping a moving object we use a fuzzy inference based reinforcement learning algorithm of dynamic recurrent neural networks. Computer simulation results are presented to demonstrate the performance of this visual servoing

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.33-38
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• 2002

본 논문에서는 역동력학과 퍼지기법을 기반으로 하는 DC 모터 속도제어용 2자유도 제어기를 설계한다. 제안된 제어기는 DC 모터 시스템의 역동력학 모델, 전처리필터와 퍼지보상기로 구성된다. 모델은 쿨롱마찰을 내포하는 비선형 방정식으로 표시되며, 전처리필터는 역동력학 모델에 의해 유발될 수 있는 고주파 영향을 막아주며, 퍼지보상기는 모델의 불확실성, 외란 등으로 인한 오차를 보상한다. 퍼지보상기는 기준 입력 변화에 대한 추종성능과 외란에 대한 오차 제거성능을 동시에 개선하도록 설계된다. 모델과 보상기의 파라미터는 각각 실수코딩 유전알고리즘으로 추정되고 동조된다. 제안된 기법의 유효성은 실험을 통해 검증된다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.409-419
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• 2023

Structural integrity can be accessed from dynamic deformations of structures. Moreover, dynamic deformations can be acquired from non-contact sensors such as video cameras. Kanade-Lucas-Tomasi (KLT) algorithm is one of the commonly used methods for motion tracking. However, averaging throughout the extracted features would induce bias in the measurement. In addition, pixel-wise measurements can be converted to physical units through camera intrinsic. Still, the depth information is unreachable without prior knowledge of the space information. The assigned homogeneous coordinates would then mismatch manually selected feature points, resulting in measurement errors during coordinate transformation. In this study, a two-stage optimization method for video-based measurements is proposed. The manually selected feature points are first optimized by minimizing the errors compared with the homogeneous coordinate. Then, the optimized points are utilized for the KLT algorithm to extract displacements through inverse projection. Two additional criteria are employed to eliminate outliers from KLT, resulting in more reliable displacement responses. The second-stage optimization subsequently fine-tunes the geometry of the selected coordinates. The optimization process also considers the number of interpolation points at different depths of an image to reduce the effect of out-of-plane motions. As a result, the proposed method is numerically investigated by using a truss bridge as a physics-based graphic model (PBGM) to extract high-accuracy displacements from recorded videos under various capturing angles and structural conditions.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1044-1049
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• 2006

얼굴 추적은 Vision base HCI의 핵심인 얼굴인식, 표정인식 그리고 Gesture recognition등의 다른 여러 기술을 지원하는 중요한 기술이다. 이런 얼굴 추적기술에는 영상(Image)의 Color또는 Contour등의 불변하는 특징들을 사용 하거나 템플릿(template)또는 형태(appearance)를 사용하는 방법 등이 있는데 이런 방법들은 조명환경이나 주위 배경등의 외부 환경에 민감하게 반응함으로 해서 다양한 환경에 사용할 수 없을 뿐더러 얼굴영상만을 정확하게 추출하기도 쉽지 않은 실정이다. 이에 본 논문에서는 deformable한 model을 사용하여 model과 유사한 shape과 appearance를 찾아 내는 AAM(Active Appearance Model)을 사용하는 얼굴 추적 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 시스템에는 기존의 Combined AAM이 아닌 Independent AAM을 사용하였고 또한 Fitting Algorithm에 Inverse Compositional Image Alignment를 사용하여 Fitting 속도를 향상 시켰다. AAM Model을 만들기 위한 Train set은 150장의 4가지 형태에 얼굴을 담고 있는 Gray-scale 영상을 사용 하였다. Shape Model은 각 영상마다 직접 표기한 47개의 Vertex를 Trianglize함으로서 생성되는 71개의 Triangles을 하나의 Mesh로 구성하여 생성 하였고, Appearance Model은 Shape 안쪽의 모든 픽셀을 사용해서 생성하였다. 시스템의 성능 평가는 Fitting후 Shape 좌표의 정확도를 측정 함으로서 평가 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권2호
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• pp.255-262
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• 2012

사람 움직임 추적 알고리즘은 인간과 컴퓨터 상호작용, 화상회의, 감시 시스템, 게임 및 엔터테인먼트 분야에서 반드시 필요한 기술로 인식되고 있다. 과거 다양한 사람 움직임 추적 알고리즘들이 응용 프로그램의 특성에 따라 구현되고, 실시간성을 고려한 보다 효율적인 영상 처리, 컴퓨터 비전, 인터페이스 기술들을 적용하여 구현되고 있다. 본 논문에서는 타원체 형태의 신체 모델과 깊이값 정보를 갖는 3차원 점들과의 매칭을 통해 실시간으로 적용 가능한 움직임 추적 기술을 소개한다. 움직임 추적을 위한 기반 모델은 사람의 모습과 유사한 형태의 타원체 조합의 18개의 관절을 갖는 형태로 구성되어 지며, 영상으로부터 들어온 사람의 모습을 분석하여 일련의 신체 부위를 나누고, 그 정보를 바탕으로 역기구학 기반의 초기 자세를 추출한다. 초기 자세는 3차원 점 매칭 기법을 활용하여 보다 정확한 자세로 수정된다.

• 한국조명전기설비학회:학술대회논문집
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• 한국조명전기설비학회 1999년도 학술대회논문집-국제 전기방전 및 플라즈마 심포지엄 Proceedings of 1999 KIIEE Annual Conference-International Symposium of Electrical Discharge and Plasma
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• pp.121-126
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• 1999

In this paper, to bring under robust and accurate control of auto-equipment systems which disturbance, parameter alteration of system, uncertainty and so forth exist, neural network controller called dynamic neural processor(DNP) is designed. In order to perform a elaborate task like as assembly, manufacturing and so forth of components, tracking control on the trajectory of power coming in contact with a target as well as tracking control on the movement course trajectory of end-effector is indispensable. Also, the learning architecture to compute inverse kinematic coordinates transformations in the manipulator of auto-equipment systems is developed and the example that DNP can be used is explained. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network, the DNP, are described and computer simulations are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning method using the DNP.

• 한국조명전기설비학회지:조명전기설비
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• 제13권2호
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• pp.187-187
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• 1999

in order to perform a elaborate task like as assembly, manufacturing and so forth of components, tracking control on the trajectory of power coming in contact with a target as well as tracking control on the movement course trajectory of end-effector is indispensable. In this paper, to bring under robust and accurate control of auto-equipment systems which disturbance, parameter alteration of system, uncertainty and so forth exist, neural network controller called dynamic neural processor(DNP) is designed. Also, the learning architecture to compute inverse kinematic coordinates transformations in the manipulator of auto-equipment system is developed and the example that DNP can be used is explained. The architecture and learning algorithm of the proposed dynamic neural network, the DNP, are described and computer simulation are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed learning method using the DNP.