본 논문에서는 계층화 모션 추정법과 병렬 처리를 이용한 차량의 움직임 측정 알고리즘을 제안한다. 본 시스템에서는 CMOS 센서를 통하여 도로 영상을 캡쳐한다. 그 다음에 영상을 작은 블록들로 나누고 블록매칭을 이용하여 각 블록의 움직임을 계산한다. 그리고 움직임이 비슷한 블록들을 클러스터링하여 차량의 움직임을 측정한다. 본 논문에서는 실시간 동작을 위하여 계층화 모션 추정법과 병렬 처리에 의거한 블록매칭 알고리즘을 제안한다. 병렬처리를 위해서는 파이프라인과 데이터 플로우 기법을 도입하였다. 본 논문에서 제안된 시스템은 기존의 내장형 시스템을 이용하여 구현되었다. 제안된 블록매칭 알고리즘은 PLD(Programmable Logic Device)를 이용하여 구현하였고 클러스터링 알고리즘은 ARM 프로세서를 이용하여 구현하였다. 실험 결과에 의하면 본 논문에서 구현된 시스템은 차량의 움직임을 실시간으로 추출할 수 있었다.
본 논문에서는 모션 캡쳐 시스템을 위한 센서 퓨전 방법을 제안한다. 제안된 시스템에서는 두가지 종류의 센서가 상호보완적으로 사용된다. 연기자의 팔에 부착된 12개의 광학식마커를 보조하기 위해서 4개의 자기식 센서(마커)가 팔 상박과 손등에 부착된다. 광학식 마커는 장애물에 의하여 가려질 수 있기 때문에 광학식 센서의 정보는 불완전할 수 있으며 이 경우 자기식 센서 정보가 불연속인 광학식 센서의 정보를 이어주는데 사용된다. 센서 신호간의 관계를 모델링하기 위해 시스템 동정화 방법을 사용한다. 입 출력 데이터로부터 동적 시스템들을 구성하고 시스템 동정화 방법을 사용하여 후보 모델들로부터 가장 좋은 모델을 결정한다. 제안된 방법은 현재 간단한 신호처리 기법을 사용하고 있는데, 추후 연구에선 Wiener나 Kalman 필터를 사용한 새로운 방법을 제안하고자 한다.
We developed a motion capture system to get angle data of human joints in walking mode. The data are used to coordinate the biped-walking robot developed in our laboratory. A pair of motion capture system is composed of three links with the ankle, knee, and pelvis joints. The system has six axes attached with potentiometers. We used an A/D converter was used to get digital data from joint angles. We filterd the data using the Butterworth 4th order digital filter, and simulated walking motion based on the data using the Matlab.
본 연구는 Kinect Sensor 기반의 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 개발하고, 개발 시스템의 사용성을 평가하는 것이다. 개발 시스템을 개인 맞춤형 운동 처방 시스템을 모션캡쳐 도구로서 이용할 수 있을지에 대한 가능성 검증을 위해서 스마트 거울 시스템에 부착된 키넥트 센서(Kinect sensor)에서 측정된 인체 움직임 데이터와 적외선 모션캡쳐 장비에서 측정된 인체 움직임 데이터를 비교하여 타당성과 신뢰성을 분석하였다. 타당성 검증 결과 상관계수 r=0.871~0.919로 높은 양의 상관성을 보였고, 예측가능정도가 88%로 높게 나타났다. 신뢰성 검증 결과 r=0.743~0.916 높은 양의 상관성을 보였고, 반복 측정에 대한 일관성도 ICC=0.937로 매우 높게 나타났다. 결론적으로 본 연구에서 개발한 키넥트 센서기반의 운동 처방 시스템에서 인간 골격에 대한 특징 벡터를 통한 관절의 가동범위 평가 및 자세측정평가가 운동 처방을 제공하는데 있어서 하나의 기준이 될 수 있다는 가능성을 보여주었다. 향후 병원, 임상시험센터, 스포츠센터 등의 운동처방사 혹은 물리치료사, 퍼스널 트레이너들에게 전문성 제고에 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 권투 모션 인식에 대한 연구로서 게임이나, 애니메이션 등의 분야에 응용될 수 있다. 권투 모션의 인식을 위하여 주성분분석과 동적시간정합 알고리즘을 적용한 실험을 하여 비교 연구하였다. 주성분분석 이론은 인식하고자 하는 데이터의 차원을 축소하여 특정 벡터를 추출하여 비교하는 알고리즘이며, 동적시간정합은 두 순차적인 데이터의 유사성을 구하는 알고리즘이다. 모션 인식을 위해 두 상이한 알고리즘을 비교하여 성능을 고찰하고, 권투 모션을 구성하기 위해 만든 모션캡쳐 시스템을 소개한다. 구성된 권투 모션 데이터로부터 모션 그래프를 구성하고, 정규화 과정을 처리한 후, 각각 5명의 연기자의 모션에 대해 인식을 시도하여 실험을 통해 인식률 결과를 보여준다.
가상환경의 실시간 운동감을 제공하는 차량 시뮬레이터 기술에 있어, 그 현실성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되어 왔으며, 최근에는 실제 대상의 운동감을 기록하고 이를 재생하는, 데이터기반 운동감 생성 시스템이 개발되었다. 이 방법은 실제 운동감을 제공하므로, 현실성 확보가 용이하나, 사용자와의 상호 작용이 없는 단순한 가상 컨텐츠의 제공 단계에 머물고 있다. 본 연구에서는, 컴퓨터 그래픽스 분야에서 활발히 연구되고 있는, 모션 캡쳐 데이터의 가공 및 합성 기술을 차량 시뮬레이터 구동 과정에 도입하여, 제어가 가능한, 실 데이터 기반 운동감을 생성하는, 새로운 방법을 제안하고자 한다. 이 방법은, 실제 차량의 운동데이터를 획득하고, 적절한 형태의 데이터 구조(운동감 조각)로 변환하여 데이터베이스에 저장하며, 실시간 시뮬레이션 시, 최적의 운동감 조각을 검색하고 합성하여 운동감 스트림을 제공하는 방법으로서, 현재의 시뮬레이션 상태 및 사용자의 요구 사항을 매개변수화 하여, 현실과 가장 가까운 운동감 생성방법을 제공한다. 또한, 차량 운동감 생성 시스템의 개발 및 모션 베이스 구동 실험을 통해, 제안한 방법에 의한 운동감의 현실성 제고 방안에 대해 소개하고자 한다.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system compact, low-cost, and only requires a one-time calibration at the factory. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The PSD sensor is placed in the focal plane of a wide-angle lens. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system's compact size, low-cost, ease of installation, and high frame rates are suitable for high speed motion tracking in games.
In this paper, we deal with a calibration method for low cost motion capture sensor using PSD (Position Sensitive Detection). The PSD sensor is employed to measure the direction of incident light from moving markers attached to motion body. To calibrate the PSD optical module, a conventional camera calibration algorithm introduced by Tsai. The 3-dimensional positions of the markers are measured by using stereo camera geometry. From the experimental results, the low cost motion capture sensor can be used in a real time system.
We described a real-time 3D computer vision system called MIMIC(Motion interface f Motion information Capture system) that can capture and save motion of an actor. This system analyzes input images from vision sensors and searches feature information like a head, hands, and feet. Moreover, this estimates intermediated joints as an elbow and hee using feature information and makes 3D human model having 20 joints. This virtual human model mimics the motion of an actor in real-time. Therefore this system can realize the movement of an actor unaffectedly because of making intermediated joint for complete human body contrary to other marker-free motion capture system.
Motion capture systems are gaining popularity in entertainment, medicine, sports, education, and industry, with animation and gaming applications for entertainment taking the lead. A wide variety of systems are available for motion capture, but most of them are complicated and expensive. In the general class of optical motion capture, two or more optical sensors are needed to measure the 3D positions of the markers attached to the body. Recently, a 3D motion capture system using two Position Sensitive Detector (PSD) optical sensors was introduced to capture high-speed motion of an active infrared LED marker. The PSD-based system, however, is limited by a geometric calibration procedure for two PSD sensor modules that is too difficult for common customers. In this research, we have introduced a new system that used a single PSD sensor unit to obtain 3D positions of active IR LED-based markers. This new system is easy to calibrate and inexpensive.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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