본 논문에서는 GPU의 성능을 이용하여 다시점 거리 영상을 실시간으로 정합하는 3차원 온라인 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 거리영상의 정교한 정합을 위해 IPP 알고리즘을 사용하였으며, 최신 GPU 프로그래밍 기법으로 각광받고 있는 CUDA를 이용하여 정합 알고리즘의 연산비용이 큰 부분에 해당하는 투영과 변환의 반복 부분을 수행하였다. 스테레오 기반 휴대용 거리센서에서 $320{\times}240$ 거리영상을 획득하여 정합 알고리즘을 수행한 결과, 초당 5장의 거리영상을 정합할 수 있었다. 제안한 온라인 시스템은 실시간 3차원 모델 복원 기술이 필요한 로봇위치 인식, 주행용 비전 기술, 문화재 원형 복원 등의 분야에서 활용될 수 있을 것이다.
It is very important to track a complicate weld seam for the welding automation. Very recently, laser vision sensor becomes a useful sensing tool to find the seams. Until now, however studies of welding automation using a laser vision sensor, focused on either image processing or feature recognition from CCD camera. Even though it is possible to use a simple algorithm for tracking a simple seam, it is extremely difficult to develop a seam-tracking algorithm when the seam is more complex. To overcome these difficulties, this study introduces a simulation system to develop the seam tracking algorithm. This method was verified experimentally to reduce the time and effort to develop the seam tracking algorithm, and to implement the sensing device.
A vision sensor measure range data using laser light source, This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs faster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
This paper deals with a tangible interface system that introduces robot as remote avatar. It is focused on a new method which makes a robot imitate human arm motions captured from a remote space. Our method is functionally divided into two parts: capturing human motion and adapting it to robot. In the capturing part, we especially propose a modified potential function of metaballs for the real-time performance and high accuracy. In the adapting part, we suggest a geometric scaling method for solving the structural difference between a human and a robot. With our method, we have implemented a tangible interface and showed its speed and accuracy test.
본 논문은 경면체의 3차원 형상을 측정하기 위한 광학시스템에 관한 것으로, 특히 LED 배열로 이루어진 점광원과 하프미러, 이미지센서로 구성된 비전시스템을 구성하여 광로분석을 수행하고 효과적인 근사화 방법을 제시한다. 실험을 통하여 취득된 영상 내의 점광원의 상대적 위치변화로부터 경면체의 3차원형상의 효과적 추정이 가능함을 보인다.
This paper presents the sensor fusion algorithm that recognizes a primary vehicle by fusing radar and monocular vision data. In general, most of commercial radars may lose tracking of the primary vehicle, i.e., the closest preceding vehicle in the same lane, when it stops or goes with other preceding vehicles in the adjacent lane with similar velocity and range. In order to improve the performance degradation of radar, vehicle detection information from vision sensor and path prediction predicted by ego vehicle sensors will be combined for target classification. Then, the target classification will work with probabilistic association filters to track a primary vehicle. Finally the performance of the proposed sensor fusion algorithm is validated using field test data on highway.
본 논문에서는 3차원 작업 환경에서 휴머노이드 로봇의 행동 프리미티브를 이용한 행동 계획 방법을 제안하였다. 또한 휴머노이드 로봇이 효과적으로 다양한 작업을 수행하기 위하여 행동 프리미티브를 정의하였다. 행동 프리미티브를 이용함으로써 다양한 장애물을 갖는 복잡한 작업 환경에서 로봇에 장착한 센서로 외부 환경 정보를 받아들이고 이를 이용하여 실시간 대응 및 작업이 가능하도록 하였다. 제안한 행동 계획방법은 임베디드 비전 시스템을 사용한 휴머노이드 로봇을 실제 제작하여 실험을 통해 성능을 검증하였다.
In recent years, owing to the development of the image processing technology, the research to build control system using a vision sensor is stimulated. However, the time delay must be considered, because it works of time to get the result of an image processing in the system. It can be seen as an obstacle factor to real-time control. In this paper, using the pattern matching technique, the location of two objects is recognized from one image which was acquired by a camera. And it is implemented to a position control system as feedback data. Also, a possibility was shown to overcome a problem of time delay using PID controller. A number of experiments were done to show the validity of this study.
Is this paper, a pedestrian inertial navigation system with vision is proposed. The navigation system using inertial sensors has problems that it is difficult to determine the initial position and the position error increases over time. To solve these problems, a vision system in addition to an inertial navigation system is used, where a camera is attached to a pedestrian. Landmarks are installed to known positions so that the position and orientation of a camera can be computed once a camera views the landmark. Using this position information, estimation errors in the inertial navigation system is compensated.
본 논문은 네트워크을 통한 원격제어 시스템을 구축하는 연구로써 무선 랜과 AP를 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하고, 이동로봇의 주변 환경에 대한 레이저 센서정보와 영상정보를 전송한다. 그리고 스테레오 카메라와 Head Mounted Display를 사용하여 원격지에서 입체감 있는 영상을 보며 조작을 할 수 있게 하였으며, Head Motion Tracking를 이용해 이동로봇의 카메라를 별도의 조작 없이 컨트롤 가능하도록 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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