Car navigation system is one of the most important applications in telematics. A newest trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video can overcome the semantic gap between map and real world. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents navigation information or route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid on it. Main services of the visual car navigation system are graphical turn guidance and lane change guidance. We suggest the system architecture that implements the services by integrating conventional route finding and guidance, computer vision functions, and augmented reality display functions. What we designed as a core part of the system is visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to a determination rule based on current location and driving circumstances. We briefly show the implementation of system.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
Car navigation system is a key application in geographic information system and telematics. A recent trend of car navigation system is using real video captured by camera equipped on the vehicle, because video has more representation power about real world than conventional map. In this paper, we suggest a visual car navigation system that visually represents route guidance. It can improve drivers' understanding about real world by capturing real-time video and displaying navigation information overlaid directly on the video. The system integrates real-time data acquisition, conventional route finding and guidance, computer vision, and augmented reality display. We also designed visual navigation controller, which controls other modules and dynamically determines visual representation methods of navigation information according to current location and driving circumstances. We briefly show implementation of the system.
It has been integrated into several navigation systems. This paper shows that system recognizes difficult indoor roads and open area without any specific mark such as painted guide line or tape. In this method, Robot navigates with visual sensors, which uses visual information to navigate itself along the road. An Artificial Neural Network System was used to decide where to move. It is designed with USB web camera as visual sensor.
This paper describes a novel navigation algorithm using a locomotion interface with two 6-DOF parallel robotic manipulators. The suggested novel navigation system can induce user's real walking and generate realistic visual feedback during navigation, using robotic manipulators. For realistic visual feedback, the virtual environment is designed with three components; 3D object modeler for buildings and terrains, scene manager and communication manager component. The walking velocity of the user is directly translated to VR actions for navigation. Finally, the functions of the RPC interface are utilized for each interaction mode. The suggested navigation system can allow a user to explore into various virtual terrains with real walking and realistic visual feedback.
We propose a navigation algorithm using image-based visual servoing utilizing a fixed camera. We define the mobile robot navigation problem as an unconstrained optimization problem to minimize the image error between the goal position and the position of a mobile robot. The residual function which is the image error between the position of a mobile robot and the goal position is generally large for this navigation problem. So, this navigation problem can be considered as the nonlinear least squares problem for the large residual case. For large residual, we propose a method to find the second-order term using the secant approximation method. The performance was evaluated using the simulation.
This paper presents an autonomous mobile robot (AMR) system and operation algorithms for logistic and factory facilities without magnet-lines installation. Unlike widely used AMR systems, we propose an EKF-based loosely coupled fusion of LiDAR measurements and visual markers. Our method first constructs occupancy grid and visual marker map in the mapping process and utilizes prebuilt maps for precise localization. Also, we developed a waypoint-based navigation pipeline for robust autonomous operation in unconstrained environments. The proposed system estimates the robot pose using by updating the state with the fusion of visual marker and LiDAR measurements. Finally, we tested the proposed method in indoor environments and existing factory facilities for evaluation. In experimental results, this paper represents the performance of our system compared to the well-known LiDAR-based localization and navigation system.
Autonomous driving systems are likely to be operated in various complex environments. However, the well-known integrated Global Navigation Satellite System (GNSS)/Inertial Navigation System (INS), which is currently the major source for absolute position information, still has difficulties in accurate positioning in harsh signal environments such as urban canyons. To overcome these difficulties, integrated Visual/Inertial/GNSS (VIG) navigation systems have been extensively studied in various areas. Recently, a Compressed-State Constraint Kalman Filter (CSCKF)-based VIG navigation system (CSCKF-VIG) using a monocular camera, an Inertial Measurement Unit (IMU), and GNSS receivers has been studied with the aim of providing robust and accurate position information in urban areas. For this new filter-based navigation system, on the basis of time-propagation measurement fusion theory, unnecessary camera states are not required in the system state. This paper presents a performance evaluation of the CSCKF-VIG system compared to other conventional navigation systems. First, the CSCKF-VIG is introduced in detail compared to the well-known Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). The CSCKF-VIG system is then evaluated by a field experiment in different GNSS availability situations. The results show that accuracy is improved in the GNSS-degraded environment compared to that of the conventional systems.
In recent years, visual-inertial odometry(VIO) algorithms have been extensively studied for the indoor/urban environments because it is more robust to dynamic scenes and environment changes. In this paper, we propose loosely coupled(LC) VIO algorithm that utilizes the velocity vectors from both visual odometry(VO) and inertial measurement unit(IMU) as a filter measurement of Extended Kalman filter. Our approach improves the estimation performance of a filter without adding extra sensors while maintaining simple integration framework, which treats VO as a black box. For the VO algorithm, we employed a fundamental part of the ORB-SLAM, which uses ORB features. We performed an outdoor experiment using an RGB-D camera to evaluate the accuracy of the presented algorithm. Also, we evaluated our algorithm with the public dataset to compare with other visual navigation systems.
본 연구는 웹 기반 학습 상황에서 전자 텍스트 문서 공간에 대한 시각적 이해를 돕고 네비게이션을 지원할 수 있는 시각적 조직자(visual organizer)의 구현에 관한 것이다. 선행 연구된 시각적 조직자의 설계원리에 따라 시각적 조직자를 개발하고 방향감 상실, 인터페이스 만족도, 지각된 유용성과 사용 용이성, 지속적 이용의도 측면에서의 효과를 분석하였다. 그 결과 기존 웹 기반 학습 프로그램에 비해 모든 면에서 긍정적인 효과를 볼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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