In this paper, we address the problem of controlling an end-effector to track and grab a moving target using the visual servoing technique. A visual servo mechanism based on the image-based servoing principle, is proposed by using visual feedback to control an end-effector without calibrated robot and camera models. Firstly, we consider the control problem as a nonlinear least squares optimization and update the joint angles through the Taylor Series Expansion. And to track a moving target in real time, the Jacobian estimation scheme(Dynamic Broyden's Method) is used to estimate the combined robot and image Jacobian. Using this algorithm, we can drive the objective function value to a neighborhood of zero. To show the effectiveness of the proposed algorithm, simulation results for a six degree of freedom robot are presented.
본 연구는 한 대의 칼라 카메라와 광학장치를 이용하여 인체의 운동량을 측정하는 시스템에 관한 것이다. 광학을 이용하여 인체의 운동량을 측정하기 위해서는 일반적으로 두 대 이상의 카메라로부터 획득된 영상으로 측정물체에 대한 좌표를 구하는 입체화상법을 사용한다. 제시한 시스템은 서로 다른 색의 칼라필터와 거울을 통과한 두 개의 광경로를 빔스플리터로 중첩시켜서 한 대의 칼라카메라로 영상을 획득하여 분석하는 것으로, 한 대의 칼라카메라가 두 대의 단색 가상카메라 역할을 하는 것이다. 단색 가상카메라는 적색, 녹색과 청색의 세 가지로 본 실험에서는 적색의 밝기가 가장 낮아서 녹색과 청색 가상카메라를 사용하였다. 광학장치를 이용하여 칼라카메라로 획득된 적색, 녹색과 청색별로 8bit인 24bit 디지털영상에서 녹색과 청색 영상은 각각 녹색과 청색의 가상카메라로 획득한 영상이다. 이 영상들을 이진화하여 측정물체를 배경으로부터 분리하고, 이진영상에서 일정한 면적을 지닌 영역의 중심을 측정물체가 영상면에 투영된 좌표로 본다. 녹색과 청색 영상에서 동일한 측정물체에 대한 영상선을 구하고 이들의 교차점을 측정물체의 공간좌표로 하였다. 이 시스템을 이용하여 직립 및 신전자세에서 척추의 형상을 측정하였으며 향후 시스템의 추가적인 개발과 적응분야에 대하여도 살펴보았다.
지능형 자동차에서 영상 기반 능동 안전시스템의 신뢰성을 확보하기 위해서는 도로 위의 다양한 객체를 강건하게 검출하고, 추적하는 것이 가장 중요하다. 본 논문에서는 다중 가설 기반 추적 프레임워크를 이용하여, 실시간으로 전방 차량을 검출하고 추적하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 다양한 외부 도로 환경에서 획득된 실험 영상에 대하여 10-15Hz 의 처리 속도로, 평균적으로 98%의 인식률을 제공할 수 있다.
본 논문은 인간의 시각체계를 모방한 스테레오 비전 시스템을 이용해 물체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안한다. 기존 연구에서의 거리 측정 방법은 스테레오 카메라의 중복 영역 중에서 광축 내부에 물체가 위치했을 경우에만 측정 가능하다는 단점이 있다. 그래서 본 논문에서는 두 카메라의 중복영역 중에서 광축 외부에 물체가 위치했을 경우에 그 물체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안 한다. 본 논문에서 제안한 거리 측정 방법을 확인하기 위해 시뮬레이션을 실행하였다. 시뮬레이션 실험 결과 제안된 거리 측정 방법의 정확성을 확인하였다.
시각 정보는 사람이 정보를 획득 하는데 가장 주요한 수단이다. 시각이라는 수단을 상실한 시각장애인을 위하여 흰 지팡이, Navbelt, MELDOG 등의 다양한 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 이러한 연구의 일환으로 점자 블록 검출에 대한 연구를 진행한다. 기존 색상 기반 방법의 단점을 보완하기 위하여 스테레오 비전 시스템을 이용하여 장애물이나 벽면을 제거하고, 2차에 걸친 필터링 시스템을 적용하여, 보다 정밀한 후보 영역을 검출하였다. 그리고 윈도우를 이용하여 보행로 판단에 적용함으로 직선의 보행로만 아니라 교차로 형태의 보행로 인식에서도 안정적인 결과를 얻을 수 있었다.
최근 영상신호처리에 대한 딥러닝 기술이 비약적으로 발전함에 따라 다양한 방면으로 시도되고 있다. 그 중 machine level vision 에서 인지 기능을 하는 optical flow 를 end-to-end 학습 방식으로 제시하여 고성능 결과물을 도출하는 RAFT(Recurrent All-pairs Field Transform for Optical flow, 2020)에 대해 분석하고자 한다. RAFT 는 입력된 두 이미지에 대한 4D correlation volume 을 구축하여 모든 픽셀에 대한 정보를 사용한다. 또한, recurrent neural network 에서 차용한 반복적인 연산 학습 구조를 통하여 결과물인 flow field 의 정확도를 높인다. 해당 모델은 stereo dataset 을 사용하는 다른 모델에 비해 학습 시간이 짧고 용량이 작으면서 error rate 은 낮은 모습을 보인다. 현재 많은 연구에서 optical flow 를 접목하려는 움직임을 보이고 있고 다양하게 활용될 가능성이 다분하다는 점에서 주목할 가치가 있다.
Multiview stereo (MVS) 3D reconstruction of a scene from images is a fundamental computer vision problem that has been thoroughly researched in recent times. Traditionally, MVS approaches create dense correspondences by constructing regularizations and hand-crafted similarity metrics. Although these techniques have achieved excellent results in the best Lambertian conditions, traditional MVS algorithms still contain a lot of artifacts. Therefore, in this study, we suggest using a transformer network to accelerate the MVS reconstruction. The network is based on a transformer model and can extract dense features with 3D consistency and global context, which are necessary to provide accurate matching for MVS.
자율주행 기술에서 스테레오 비전과 End-to-End Driving은 많이 사용되는 기술이며 본 연구에서는 이를 신호등 인식과 주행에 적용하였다. 신호등 인식은 좌우 카메라로부터 적색 원을 인식한 후 스테레오 비전을 통해 신호등과의 거리를 추정한다. 주행 시스템은 End-to-End Learning 기반으로 이루어지며, 출력값인 가변저항을 조향각으로 변환하여 제어할 수 있다. 또한 감마 보정을 통한 데이터 증강을 통해 빛에 대해 민감하지 않게 모델을 학습하였다. 추후 신호등 인식 시 HSV 필터가 빛에 민감한 점과 주행 시 가변저항 값이 일정하지 않은 점이 해결된다면 더욱 안정적인 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대된다.
외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌 우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.
컴퓨터 버젼의 많은 용용 분야에서 매끄러운 표면으로부터 반사되어 발생하는 하이라이트는 물체의 오인식에 주요 원인으로 작용한다. 본 논문에서는 물체의 기하 학적인 구조에 의해 광원의 위치가 다르면 하이라이트 위치도 달라진다는 측광입체 시법의 원리를 이용하여 하이라이트를 검출하고 물체의 복원하는 효과긴알고리즘을 제안한다. 광원의 위치가 다르게 물체의 두 화상을 시분할로 입력받아 기준 화상과 참조 화상으로 정하고, 두 화상의 평균을 구해서 참조 화상의 밝기가 기준 화상과 같게 정규화한다. 두 화상의 농담 차이를 구하고 농담 차이 화상을 이치화하여 하이 라이트의 전반사 스파이크를 검출한 후, 전반사 스파이크 주위의 전반사 로브를 검출하고 물체로 복원한다. 본 논문에서는 제안하는 방법은 물체 표면의 특성에 관계 없이 금속체 및 절연체에도 적용할 수 있으며 배경의 밝기가 물체보다 밝은 경우에도 효과적으로 적용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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