스테레오 비젼 방식의 단점을 보완하기 위해 단일 카메라를 이용한 3차원 정밀 거리 측정 및 물체 인식방법을 제안하였다. 단일 카메라, 레이저 광 그리고 회전 평면경을 사용하여 정밀한 3 차원 거리 정보를 얻을 수 있다. 거리정보로 표현된 물체 영역에 간단한 문턱치 처리를 사용하면, 물체의 윤곽을 얻을 수 있으며, 그 윤곽에 대한 시그니처를 데이터베이스와 비교 함으로써, 물체와 그 자세까지 인식할 수 있다. 정밀 거리측정에 의한 물체 인식률 향상을 보이기 위해 시뮬레이션 결과를 제시하였다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 디지털 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2차 각-거리 그래프를 생성한다. 물체의 형태가 복잡한 경우 차수가 증가하게 되며 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
호우 시 산지하천 유역에서 빈발하는 토석류에 따라 하천 흐름에 들어온 전석과 같이 상대적으로 큰 물체는 하류로 이송되거나 하상에 퇴적하여 기존 흐름과 하상을 변화시키는 교란요인이 된다. 따라서 산지하천 흐름에서 전석의 영향을 예측하는 것이 필요하나 이는 유속, 전석의 크기와 형상, 유입조건, 부유사 농도 등 수 많은 변수들에 영향을 받기 때문에 그 경로를 정확히 예측하기 어렵다. 이 연구는 유리와 철로 된 구형물체가 개수로 흐름에서 이동하는 경로를 조사한 것이며 흐름의 수심, 물체의 크기와 초기침강조건을 고려하여 수리실험을 실시하고 물체의 이동경로와 유하거리를 분석하였다. 개수로 흐름에 유입한 구형 물체는 침강에 의한 항력과 유수에 의한 항력을 동시에 받는다. 이 힘은 물체의 형상, 유수의 점성, 난류, 물체와 물의 밀도차가 복합적으로 작용한 결과이며 구체의 이동경로와 시간을 좌우한다. 실험결과 개수로 흐름에서 낙하중인 구형물체는 하상에 가까워질수록 흐름방향 이동거리가 증가하였다. 물체의 수중무게가 작을수록 유수 중에서 체류하는 시간이 길고 이동거리가 더 크며, 구체에 작용하는 초기항력에 따라 초기 낙하각도와 이동거리가가 증가하는 것을 확인하였다.
일정한 형태의 물체를 분석하기 위해 사용되는 각-거리 그래프를 이용하여 임의의 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정하는 영상처리 알고리듬을 제안한다. 물체의 경계선 내부의 한 점을 중심으로 1차 각-거리 그래프를 생성하고 이 그래프로부터 거리 값이 급격히 변화하는 위치를 추출하여 1 차 그래프에서 접근하지 못한 영역을 인식하여 새 영역에서의 한 점을 중심으로 2 차 각-거리 그래프를 생성한다. 이와 같이 계층적으로 구성된 각-거리 그래프 그룹에 대해 거리의 제곱을 각도 방향으로 적분하여 물체의 경계선 내부 영역의 면적을 측정한다.
정보통신 기술의 발전으로 지능형 자동차와 같은 미래형 고부가 가치 자동차 산업은 지속적인 성장이 기대된다. 그리고, 안전과 직결되는 차간 거리 계측은 다양한 종류의 센서에 의해 측정이 되고 있으며, 운전자 및 탑승자의 생명을 보호하고 있다. 다양한 차간 거리센서 중에서도 전방의 물체 인식 및 넓은 영역, 장거리에 대한 센싱은 레이저를 이용하여 구현할 수 있다. 본 논문은 자동차 뿐만 아니라, 지능형 자율 주행시 전방의 물체 인식 및 거리 계측 센서로 적용이 가능한 반도체 레이저의 설계 및 제작에 관해 소개한다. 반도체 레이저는 물질에 따라 각각 다른 파장대역의 광을 조사하고 있으며 이 레이저 빔은 물체에 맞고 부딪히면 반사되어 되돌아 오는 특성을 가지고 있다. 따라서, 펄스 구동에 의해 단위 펄스당 출사되는 레이저는 전방 물체에 부딪혀 되돌아 오는 시간을 구하게 되면 레이저 광원에서 물체까지의 거리를 구할 수가 있게 된다. 여기서 펄스 레이저의 출력은 물체 감지가 가능한 거리의 정보를 가지고 있으며, 펄스로 구동될 때 반복 주파수 및 펄스 폭은 각각 거리계측 시간과 분해능을 결정하는 주요 요소가 된다. 따라서, 장거리 물체의 계측과 물체 식별 능력을 높이기 위해서는 반도체 레이저의 출력을 높이고 펄스폭을 줄여서 분해능을 향상하는 것이 필요하다. 또한, 물체 인식 또는 계측 시간을 빠르게 하기 위해서는 고속 주파수로 동작하게 되면 가능해 질 것이다. 본 논문은 1,550 nm 대역의 반도체 레이저를 제작하여 펄스 구동으로 출력과 펄스폭을 측정하였다. 또한, 보다 높은 전류에서 칩 단면의 열화를 방지하기 위한 기술을 적용하여 설계 및 제작된 레이저의 특성을 측정하여 향후, 지능형 자동차의 레이저 레이다(LIDAR)와 같은 응용분야에 많이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 장애물 회피 및 물체 추적 방법을 제시한다. 장애물 회피를 위해서 제어부의 초음파 발생 신호의 귀환시간과 거리와의 관계 및 적외선 센서에서 측정한 아날로그신호와 거리와의 관계를 추출하여 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 물체 추적 모드에서는 첫째, 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며 둘째, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 영상의 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 물체영역만을 추출하였다. 셋째, 물체 형태정보함수를 정의하고 해당함수를 형태의 보전 에너지로 활용하여 동일 물체의 대응문제를 효과적으로 해결하였다.
최근 VR(Virtual Reality)와 AR(Augmented Reality)의 발전에 따라 영상 또는 이미지에서 카메라와 물체 사이의 거리를 추정하는 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 카메라와 물체 사이의 거리 추정 방법 중에서 단일 카메라를 이용하여 촬영한 이미지의 흐림 정도를 분석하여 3D 거리를 추정하는 알고리즘을 연구한다. 특히 고가의 렌즈가 장착된 DSLR 카메라가 아닌 스마트폰 카메라 이미지에서 DFD를 이용한 거리 추정 방법 중 1개의 이미지를 이용한 3D 거리 추정 방법과 초점이 서로 다른 2개의 이미지를 결합하여 3D 거리를 추정하는 방법을 연구하고 최적회된 피사체 범위에 대해 연구하였다. 한 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 카메라의 초점 거리를 200 mm로 설정할 때, 두 개의 이미지를 이용한 거리 추정에서는 두 이미지의 초점 거리를 각각 150 mm, 250 mm로 설정했을 때 가장 넓은 거리 추정 범위를 갖는다. 또한, 두 거리 추정 방법 모두 초점 거리가 가까울수록 가까운 물체의 거리 추정에 효율적인 것으로 나타났다.
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.
본 논문에서는 평면상에 존재하는 물체까지의 거리를 카메라시스템을 이용하여 실제 거리를 계측하는 알고기즘을 제안하였다. 계측 시스템을 교정하기 위해, 우선 3차인 실세계 좌표계와 2차원의 카메라 좌표계의 관계를 해석하고, 카메라의 변수들을 포함하는 카메라 좌표계의 변수들을 구하였다. 한편, 3파원 공간에서 계측면을 평면으로 가정하고 평면의 방정식과 좌표계 변환 방정식으로부터 뉴턴-랩슨법을 이용하여 최소값에 대응하는 근사치를 구함으로써 물체까지의 거리 정보를 추출하였다. 실제의 계측 실험에서, 도로에 표준 물체인 Ca]ibration 시트를 두고 승용차의 백미러 위치에 카메라를 설치하고 영상을 획득하였다. 계측 거리는 4m부터 lOm까지는 1m간격으로 계측하고, 10m부터 30m까지는 10m간격으로 계측하였다. 그 결과 4m에서는 약 1.4mm의 오차가 발생하였고, 30m의 거리에서는 3.5m의 오차를 보였는데 계측 거리가 길어질수록 오차가 지수함수적으로 증가함을 알 수 있었다.
밀리미터파 영상시스템은 위험한 은닉 물체를 탐지하는 분야에 활용되고 있다. 능동형 시스템은 외부 RF 신호원이 필요하지만 수동형은 인체와 물체의 온도차에 의한 흑체복사 성질을 이용하므로 실내외에서 사용이 가능하다. 그러나 일반적으로 수동형 밀리미터파 영상은 온도분해능과 신호레벨이 낮고 잡음의 영향이 크다. 본 논문에서 은닉 물체까지의 거리 추정을 위한 수동형 스테레오 3mm 밀리미터파 영상에 관한 연구를 수행한다. 수평, 수직 편광 밀리미터파 영상시스템에서 획득한 두 쌍의 스테레오 영상을 이용하여 은닉물체를 k-means 클러스터링 알고리즘으로 몸체영역과 분할하고 물체의 중심 위치를 이용하여 거리를 추정한다. 실험에서 성공적으로 거리를 추정할 수 있음을 확인한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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