The aim of the study was performed the wave analysis of P-VEP on the development of visual function using Netspeg lens in monocular of refraction error subjects. The P-VEP of three channels were recorded by the Bausch Lomb system. Ten adults (five males, five females, mean=22 years, range=19 to 23) subjects were recorded. The subjects were researched the history including the systemic health, medication, genetics, allergy, ocular disease, and so on. Visual acuity and refraction test were performed for each subject with mono vision by using the Netspeg lens. Also subjects viewed the P-VEP stimulus with mono vision through the corrected visual acuity with Netspeg lens during VEP test. The results of study suggest that the mono vision using Netspeg lens is better than with non-Netspeg lens on the visual acuity and image symptom. On the other hand, the analysis of P-VEP suggest that the amplitude of wave is larger when the eye using Netspeg lens receives the P-VEP stimulus compared with the non Netspeg lens. Also, on the wave style of P-VEP, the eye of Netspeg lens was more stable compared with the naked eye. However, on latency period of P-VEP, the eye of non Netspeg lens was more longer than the eye of Netspeg lens. But, on the other hand, the right and left eye have similar results. In conclusion, this study indicated that the visual acuity and visual function of eye of Netspeg lens used have a better than the eye of non-Netspeg lens in Mono Vision.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.9
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pp.790-797
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2001
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with a mono camera and a plain mirror is proposed. The proposed system is structured with the rotating mirror in front of the fixed mono camera. In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system. Being inspired by such distinguished feature in the proposed system, the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object is investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed. The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.5
no.5
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pp.529-539
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1999
This paper suggests a new image analysis method and indoor navigation control algorithm of mobile robots using a mono vision system. In order to reduce the positional uncertainty which is generated as the robot travels around the workspace, we propose a new visual landmark recognition algorithm with 2-D graph world model which describes the workspace as only a rough plane figure. The suggested algorithm is implemented to our mobile robot and experimented in a real corridor using extended Kalman filter. The validity and performance of the proposed algorithm was verified by showing that the trajectory deviation error was maintained under 0.075m and the position estimation error was sustained under 0.05m in the resultant trajectory of the navigation.
In this paper, the wall following navigation algorithm of the mobile robot using a mono vision system is described. The key points of the mobile robot navigation system are effective acquisition of the environmental information and fast recognition of the robot position. Also, from this information, the mobile robot should be appropriately controlled to follow a desired path. For the recognition of the relative position and orientation of the robot to the wall, the features of the corridor structure are extracted using the mono vision system, then the relative position, the offset distance and steering angle of the robot from the wall, is derived for a simple corridor geometry. For the alleviation of the computation burden of the image processing, the Kalman filter is used to reduce search region in the image space for line detection. Next, the robot is controlled by this information to follow the desired path. The wall following control scheme by the PD control scheme is composed of two control parts, the approaching control and the orientation control, and each control is performed by steering and forward-driving motion of the robot. To verify the effectiveness of the proposed algorithm, the real time navigation experiments are performed. Through the result of the experiments, the effectiveness and flexibility of the suggested algorithm are verified in comparison with a pure encoder-guided mobile robot navigation system.
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with mono camera and plain mirror is proposed The proposed system is structured wiか the rotating mirror in front of the fixed mono camera In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system Being inspired by such feature in the proposed system the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object have been investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
In this paper we describe a motion tracking algorithm for 3D human animation using stereo vision system. This allows us to extract the motion data of the end effectors of human body by following the movement through segmentation process in HIS or RGB color model, and then blob analysis is used to detect robust shape. When two hands or two foots are crossed at any position and become disjointed, an adaptive algorithm is presented to recognize whether it is left or right one. And the real motion is the 3-D coordinate motion. A mono image data is a data of 2D coordinate. This data doesn't acquire distance from a camera. By stereo vision like human vision, we can acquire a data of 3D motion such as left, right motion from bottom and distance of objects from camera. This requests a depth value including x axis and y axis coordinate in mono image for transforming 3D coordinate. This depth value(z axis) is calculated by disparity of stereo vision by using only end-effectors of images. The position of the inner joints is calculated and 3D character can be visualized using inverse kinematics.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.21
no.12
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pp.1089-1099
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2015
This paper proposes vision-based collision risk estimation method for an unmanned surface vehicle. A robust image-processing algorithm is suggested to detect target obstacles from the vision sensor. Vision-based Target Motion Analysis (TMA) was performed to transform visual information to target motion information. In vision-based TMA, a camera model and optical flow are adopted. Collision risk was calculated by using a fuzzy estimator that uses target motion information and vision information as input variables. To validate the suggested collision risk estimation method, an unmanned surface vehicle experiment was performed.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2001.04a
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pp.590-593
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2001
In this paper we describe the 6-axes robot's position determination using a stereo vision and an image based control method. When use a stereo vision, it need a additional time to compare with mono vision system. So to reduce the time required, we use the stereo vision not image Jacobian matrix estimation but depth estimation. Image based control is not needed the high-precision of camera calibration by using a image Jacobian. The experiment is executed as devide by two part. The first is depth estimation by stereo vision and the second is robot manipulator's positioning.
This paper suggests a position estimating algorithm using mono vision system with projective geometry method. Generally, 3-D information can not be easily extracted from mono vision system which is taken by a camera at a specific point. But this defect is overcome by adopting model-based image analysis and selecting lines and points on the ground as natural landmarks. And this paper suggests a method that estimates position from many natural landmarks by distance error weight function.
Kim, Hyeon-Koo;Ju, Yeonghwan;Lee, Jonghun;Park, Yongwan;Jeong, Ho-Yeol
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.4
no.4
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pp.180-189
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2009
Currently, most automobile companies are interested in research on intelligent autonomous vehicle. They are mainly focused on driver's intelligent assistant and driver replacement. In order to develop an autonomous vehicle, lateral and longitudinal control is necessary. This paper presents a lateral and longitudinal control system for autonomous vehicle that has only mono-vision camera. For lane detection, we present a new lane detection algorithm using clothoid parabolic road model. The proposed algorithm in compared with three other methods such as virtual line method, gradient method and hough transform method, in terms of lane detection ratio. For adaptive control, we apply a vanishing point estimation to fuzzy control. In order to improve handling and stability of the vehicle, the modeling errors between steering angle and predicted vanishing point are controlled to be minimized. So, we established a fuzzy rule of membership functions of inputs (vanishing point and differential vanishing point) and output (steering angle). For simulation, we developed 1/8 size robot (equipped with mono-vision system) of the actual vehicle and tested it in the athletics track of 400 meter. Through the test, we prove that our proposed method outperforms 98 % in terms of detection rate in normal condition. Compared with virtual line method, gradient method and hough transform method, our method also has good performance in the case of clear, fog and rain weather.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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