• 대한기계학회논문집A
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• 제36권6호
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• pp.629-635
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• 2012

궤도로봇은 궤도의 미끄럼 때문에 위치추정의 신뢰도가 낮다. 본 논문은 엔코더 기반의 휠오도메트리와 비주얼 오도메트리의 퍼지 융합을 이용하여 궤도로봇을 위한 새로운 위치추정 방법을 제안한다. 비주얼 오도메트리는 충분한 수의 영상 특징점이 없을 경우 정확성이 저하된다. 두 방법을 융합하기 위한 각각의 가중치는 주위 환경에 따른 퍼지 결정을 통해 제어된다. 실험 결과는 제안한 방법으로 강화된 궤도 로봇의 위치추정 성능을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.454-456
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• 2018

주율 주행과 로봇 시스템의 기술이 발전하면서 이와 관련된 영상 알고리즘들의 연구가 활발히 진행되고 있다. 제안 네트워크는 단일 영상을 이용하여 비주얼 오도메트리를 예측하는 시스템이다. 딥러닝 네트워크로 KITTI 데이터 세트를 이용하여 학습과 평가를 하며 네트워크의 입력으로는 연속된 두 개의 프레임이 들어가고 출력으로는 두 프레임간 카메라의 회전과 이동 정보가 된다. 이를 통하여 대표적으로 자동차의 주행 경로를 알 수 있으며 여러 로봇 시스템 등에서 활용할 수 있다.

• 한국항공우주학회지
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• 제46권6호
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• pp.479-486
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• 2018

위성항법시스템이 없는 달 표면에서 탐사 로버의 신뢰성 있는 항법성능을 확보하기 위해 관성측정장치나 카메라와 같은 추가적인 센서를 활용한 항법 알고리즘이 필수적이다. 일례로 미국의 화성 탐사 로버에 스테레오 카메라를 이용한 비주얼 오도메트리(VO)가 성공적으로 사용된 바 있다. 본 논문에서는 달 유사환경의 스테레오 흑백 이미지를 입력받아 달 탐사 로버의 6 자유도 움직임을 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 희소 이미지 정렬 기반의 준직접방식 VO를 통해 연속된 이미지간의 상대 움직임을 추정한다. 또한 비선형성에 취약한 직접방식 VO를 보완하고자 최적화 시 로버의 움직임에 따른 가중치를 비용 함수에 고려하였고, 그 가중치는 이전 단계에서 계산된 포즈의 선형 함수로 제안한다. 본 논문에서 제안하는 로버의 움직임에 따른 가중치를 통해 실제 달 환경의 특성을 반영하는 토론토 대학의 달 유사환경 데이터셋에서 VO 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.133-139
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• 2015

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.

• 한국건축시공학회:학술대회논문집
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• 한국건축시공학회 2022년도 가을 학술논문 발표대회
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• pp.47-48
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• 2022

The positioning technology that measures the position of a person or object is a key technology to deal with the location of the real coordinate system or converge the real and virtual worlds, such as digital twins, augmented reality, virtual reality, and autonomous driving. In estimating the location of a person or object at an indoor construction site, there are restrictions that it is impossible to receive location information from the outside, the communication infrastructure is insufficient, and it is difficult to install additional devices. Therefore, this study tested the direct sparse odometry algorithm, one of the visual Simultaneous Localization and Mapping (vSLAM) that estimate the current location and surrounding map using only image information, at an indoor construction site and analyzed its applicability as an indoor positioning technology. As a result, it was found that it is possible to properly estimate the surrounding map and the current location even in the indoor construction site, which has relatively few feature points. The results of this study can be used as reference data for researchers related to indoor positioning technology for construction sites in the future.

• 로봇학회논문지
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• 제3권4호
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• pp.263-269
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• 2008

Visual odometry is a popular approach to estimating robot motion using a monocular or stereo camera. This paper proposes a novel visual odometry scheme using a stereo camera for robust estimation of a 6 DOF motion in the dynamic environment. The false results of feature matching and the uncertainty of depth information provided by the camera can generate the outliers which deteriorate the estimation. The outliers are removed by analyzing the magnitude histogram of the motion vector of the corresponding features and the RANSAC algorithm. The features extracted from a dynamic object such as a human also makes the motion estimation inaccurate. To eliminate the effect of a dynamic object, several candidates of dynamic objects are generated by clustering the 3D position of features and each candidate is checked based on the standard deviation of features on whether it is a real dynamic object or not. The accuracy and practicality of the proposed scheme are verified by several experiments and comparisons with both IMU and wheel-based odometry. It is shown that the proposed scheme works well when wheel slip occurs or dynamic objects exist.