The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot′s end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot's end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
Optimal design of fault-tolerant, spatial type redundant manipulators is treated in this paper. Design objective is to guarantte three degree-of -freedom translational motions in the task space, upon failure of one arbitrary joint of 4 degree-of-freedom manipulators. Noticing the nonfault-tolerant characteristics of current, wrist-type industrial manipulators, five different fault-tolerant spatial-type manipulators which have 4 degree-of-freedom structures with one joint redundancy are suggested. Faault-tolerant character-sitics of two redundant manipulators anr investigated based on the analysis of the self-motion and the null-space elements. Finally, in order to maximize the fault-tolerant capability, optimal design is performed for a spatial-type manipulator with respect to the global isotropic index, and the performance enhancement of the optimized case is shown by simulation.
본 논문은 금형의 마무리 연마 작업을 로봇을 이용하여 자동화하기 위한 오프라인 프로그래밍 시스템개발을 그 내용으로 하고있다. 3차원 자유곡면 형상을 갖는 금형을 연마하기 위한 로봇 작업 경로를 효율적으로 생성하기 위해서는 기존의 교시 방법이 아닌 CAD시스템과 연계된 시뮬레이션 방식의 자동 경로 생성 방법이 요구된다. 본 연구에서 개발된 금형 연마 작업을 위한 오프라인 프로그래밍 시스템은 연마 작업 시뮬레이션을 위한 기하학적 모델링 기능, 로봇의 작업 공간을 고려한 작업장 배치 기능, 연마 로봇의 효율적인 기구학 해, 3차원 그래픽 시뮬레이션, 3차원 물체간의 충돌 검사 기능 및 유기적인 관계형 데이타 베이스 기능 등으로 구성된다. 본 시스템의 시뮬레이션 결과를 로봇의 위치 보정 과정을 거쳐 로봇 작업 프로그램 으로 변환함으로써 최종적으로 실제 연마 작업이 가능한, 정확하고 안전한 로봇 프로그램을 생성하였다.
최근 댐 저수지 주변의 3차원 공간정보 구축은 퇴사량 조사와 같은 댐 관리 업무에 매우 중요한 부분이나 기존에는 지형측량을 위해 토탈스테이션과 단빔음향측심기(SBES)를 사용한 관계로 정밀한 지형자료 취득이 어려웠다. 본 연구에서는 LiDAR와 멀티빔음향측심기(MBES)를 이용하여 댐 저수지 주변의 정밀 지형자료를 구축하는 기법을 제시하였다. 먼저, 육상부에 대해 LiDAR 측량을 수행한 후 지상기준점을 이용한 캘리브레이션을 수행하였으며 건물이나 수목을 제거하는 알고리즘을 통해 육상부의 DEM 자료를 구축하였다. 구축된 LiDAR DEM을 GPS 지형측량과 검측한 결과 표준오차는 0.108m로 나타났으며, 따라서 LiDAR 허용오차를 만족하는 3차원 지형자료를 구축할 수 있었다. 또한 저수지에 대해서는 MBES를 수행한 후 지형측량과의 검측과정을 통해 IHO의 수심측량 허용오차 기준을 만족하는 지형정보를 구축할 수 있었다. 그리고 LiDAR와 MBES 측량자료를 통합한 후 고해상도 정사영상지도와의 연계를 통해 퇴사량 예측 및 지형변화 모니터링 등과 같은 댐 관리 업무에 활용 가능한 3차원 공간영상정보를 구축할 수 있었다.
본 연구는 조경계획 및 설계 분야에 3D 스캔기술을 적용하기 위한 연구로 전통조경공간 계획설계에 대한 디지털화 방안을 모색하고자 담양 소쇄원과 성락원을 대상으로 3D 스캔을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 3D 스캔을 통한 전통정원의 실측 결과 각 관측지점에서 취득한 점 데이터를 기반으로 좌표값의 병합, 데이터의 후처리 과정을 통해 ${\pm}3-5mm$ 오차의 정밀한 3차원의 모델링을 구축 되는 것을 확인하였다. 둘째, 3D 측량 결과 소쇄원의 경우는 제월당, 광풍각과 주변의 담장과 석축, 애양단 담장 등에 대한 측량 데이터를 얻었으며 성락원은 영벽지 일대의 지형과 바위각자, 송석정 일대의 암반부와 수로 주변에 대한 측량 데이터를 얻었다. 위의 자료들은 정원의 변화모습도 모니터링 할 수 있다는 장점이 있다. 셋째, 3D 스캔을 통해 구축된 공간정보는 정밀실측데이터를 포함하고 있는 3차원상의 도면 작성과 점검 툴을 구축할 수 있으며, 이러한 과정은 조경공간의 실측과 조사 과정에서 시간과 인력에 대한 경제성을 확보할 수 있었다. 또한 3차원상의 1:1 스케일을 지닌 모델링은 설계 규모에 따라 신뢰할만한 공간데이터가 유지된 채 특정 크기로 재가공할 수 있다는 점에서 효율성이 높을 것으로 기대된다. 이외에 장기적 관점에서 3D 스캔 데이터의 구축은 시간의 경과에 따른 전통조경공간의 변화를 예측하고 시뮬레이션 하는데 용이하다.
야적퇴비는 대표적인 축산계 비점오염원으로 강우로 인해 수계로 유입될 경우 야적퇴비에 포함된 인과 질소 등의 영양염류가 하천 수질에 악영향을 미칠 수 있다. 이에 본 논문에서는 무인항공기 영상과 딥러닝 기반의 의미론적 분할 기법을 활용한 야적퇴비 탐지 방법을 제안한다. 연구지역에서 취득한 39개의 정사영상을 토대로 Data Augmentation을 통해 약 30,000개의 데이터를 확보하였다. 취득한 데이터를 U-net을 기반으로 개발된 의미론적 분할 알고리즘에 적용시킨 후 OpenCV의 필터링 기법을 적용하여 정확도를 평가하였다. 정확도 평가 결과 화소정확도는 99.97%, 정밀도는 83.80%, 재현율은 60.95%, F1- Score는 70.57%의 정확도를 보였다. 정밀도에 비해 재현율이 떨어지는 것은 정성적으로 보았을 때 전체 이미지에서 가장자리에 작은 비율로 야적퇴비 픽셀이 존재하는 경우 과소추정되었기 때문이다. 향후 추가적인 데이터셋과 RGB 밴드 이외의 추가 밴드를 조합한다면 모델 정확도를 향상시킬 수 있을 것으로 판단된다.
정밀한 3차원 도로공간정보는 자율주행을 위한 기본 인프라로 안전한 자율주행을 위한 필수 데이터라 할 수 있다. MMS (Mobile Mapping System)은 도로공간정보 구축을 위한 장비로 활용되고 있으며, 관련 연구가 수행되고 있다. 하지만 MMS를 활용한 성과물의 정확도에 중요한 요인이 되는 기준점 거리가 성과물의 정확도에 미치는 영향을 분석한 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 MMS를 이용하여 취득되는 데이터의 기준점 거리별 정확도를 분석하고자 하였다. 연구대상지 도로에 대해 MMS를 이용하여 포인트클라우드 데이터를 구축하였다. 데이터 처리는 MMS 데이터는 기준점과의 거리를 고려하여 4개의 데이터를 구축하였으며, 정확도 평가를 위해 12개의 검사점 성과와 비교하여 정확도를 분석하였다. MMS 데이터의 정확도는 수평방향으로 -0.09m~0.11m, 높이방향으로 0.04m~0.19m의 차이를 나타내었다. 수평방향에 비해 수직방향의 오차가 크게 나타났으며, 기준점과의 거리가 증가함에 따라 정확도가 감소함을 알 수 있었다. 또한 구간의 거리가 길어질수록 기준점과의 거리가 하나의 데이터 셋에서 달라질 수 있기 때문에 추가적인 연구가 필요하며, 향후 여러 개의 기준점을 사용하는 방법에 대한 정확도 평가가 이루어진다면 정밀한 도로공간정보 구축을 위한 효과적인 기준점 활용 방안을 제시할 수 있을 것이다.
현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.
공간 샘플링은 공간모델링 연구에 활용되어 샘플링 비용을 줄이면서 모델링의 효율성을 높이는 역할을 한다. 농업분야에서는 기후변화 영향을 예측하고 평가하기 위한 고해상도 공간자료 기반 모델링에 대한 연구 수요가 빠르게 증가하고 있으며, 이에 따라 공간 샘플링의 필요성과 중요성이 증가하고 있다. 본 연구는 국내 농지 공간샘플링 연구를 통해 농업분야 기후변화연구의 공간자료 활용의 효율성을 제고하고자 하였다. 본 연구는 층화랜덤샘플링을 기반으로 하였으며, 1 km 해상도의 농지 공간격자자료 모집단(11,386개 격자)에 대해서 RCP 시나리오별(RCP 4.5/8.5) 연대별(2030/2050/2080년대) 공간샘플링을 설계하였다. 국내 농지는 기상 및 토양 특성에 따라 계층화 되었으며, 샘플링 효율 극대화를 위해 최적 층화 및 샘플 배정 최적화를 수행하였다. 최적화는 작물수량, 온실가스 배출량, 해충 분포 확률을 포함하는 16개 목표 변수에 대해 주어진 정밀도 제한 내에서 샘플 수를 최소화하는 방향으로 진행되었다. 샘플링의 정밀도와 정확도 평가는 각각 변동계수(CV)와 상대적 편향을 기반으로 하였다. 국내 농지 공간격자 모집단 계층화 및 샘플 배정 및 샘플 수 최적화 결과, 전체 농지는 5~21개 계층, 46~69개 샘플 수 수준에서 최적화되었다. 본 연구결과물들은 국내 농업시스템 대표 공간격자로써 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 또한, 기후변화 영향예측 공간모델링 연구들에 활용되어 샘플링 비용 및 계산 시간을 줄이면서도 모델의 효율성을 높이는 데에 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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