• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.164-165
• /
• 2018

2017년 3월에 NVIDIA에서 출시한 Jetson TX2는 GPU를 탑재한 고성능의 임베디드 보드이다. 이 제품은 GPU를 이용한 병렬 처리를 통해 임베디드 시스템 상에서 연산량이 많은 알고리즘을 동작시킬 수 있다. 스테레오 매칭 기법은 스테레오 카메라를 이용하여 깊이 정보를 획득할 수 있으며, 획득한 깊이 정보는 다양한 어플리케이션의 메타 데이터로써 활용될 수 있다. 하지만 알고리즘의 연산량이 매우 많아 GPU를 탑재한 데스크톱에서만 동작하는 것이 일반적이었다. 이에 본 논문은 임베디드 보드인 Jetson TX2에서 기존에 개발되었던 스테레오 매칭 알고리즘들을 동작시키고 성능 분석을 통해 실시간 동작 여부에 대한 연구를 진행하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
• /
• v.20 no.10
• /
• pp.326-331
• /
• 2019

In the real world, there are both dynamic objects and static objects, but an autonomous vehicle or mobile robot cannot distinguish between them, even though a human can distinguish them easily. It is important to distinguish static objects from dynamic objects clearly to perform autonomous driving successfully and stably for an autonomous vehicle or mobile robot. To do this, various sensor systems can be used, like cameras and LiDAR. Stereo camera images are used often for autonomous driving. The stereo camera images can be used in object recognition areas like object segmentation, classification, and tracking, as well as navigation areas like 3D world reconstruction. This study suggests a method to distinguish static/dynamic objects using stereo vision for an online autonomous vehicle and mobile robot. The method was applied to a 3D world map reconstructed from stereo vision for navigation and had 99.81% accuracy.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
• /
• v.45 no.6
• /
• pp.149-156
• /
• 2008

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) system is to find a global position and build a map with sensing data when an unmanned-robot navigates an unknown environment. Two kinds of system were developed. One is used distance measurement sensors such as an ultra sonic and a laser sensor. The other is used stereo vision system. The distance measurement SLAM with sensors has low computing time and low cost, but precision of system can be somewhat worse by measurement error or non-linearity of the sensor In contrast, stereo vision system can accurately measure the 3D space area, but it needs high-end system for complex calculation and it is an expensive tool. In this paper, we implement the SLAM system using a single camera image and a PSD sensors. It detects obstacles from the front PSD sensor and then perceive size and feature of the obstacles by image processing. The probability SLAM was implemented using the data of sensor and image and we verify the performance of the system by real experiment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.11a
• /
• pp.924-926
• /
• 2017

본 논문에서는 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행을 위한 AVM 시스템 기반의 알고리즘을 제안한다. 기존의 전방을 주시하는 모노/스테레오 카메라를 이용한 차선 인식 방법을 이용한 자율주행 알고리즘은 모노/스테레오 카메라의 제한된 FOV (Field of View)로 인해 좁고 곡률이 큰 도로에서의 자율 주행에 한계가 있다. 제안하는 알고리즘은 AVM 시스템을 기반으로 하여 이 한계를 극복하고자 한다. AVM 시스템에서 얻은 영상을 차선의 색상 정보를 이용해 차선의 영역을 이진화 한다. 이진화 영상으로부터, 차량의 뒷바퀴 주변의 관심영역을 시작으로 재귀적 탐색법을 이용하여 좌, 우 차선을 검출한다. 검출된 좌, 우 차선의 중앙선을 차량의 경로로 삼고 조향각을 산출해 낸다. 제한하는 알고리즘을 실제 차량에 적용시킨 실험을 수행하였고, 운전면허 시험장의 코스를 차선의 이탈없이 주행 가능함을 실험적으로 확인하였다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
• /
• v.25 no.3B
• /
• pp.549-556
• /
• 2000

In this paper, we propose a new adaptive stereo object tracking system that can be used when the back ground image is complex and the cameras are not fixed . In this method, we used the Block Matching Algorithm to separate the tracking object form the background image and then the optical JTC system is used to obtain the convergence-controlling and pa/tilt-controlling values fro the left and right cameras. the experimental results are found to track the object robustly & adaptively for the object tracking in various background images, and the possibility of real-time implementation of the proposed system by using the optical JTC is also suggested.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.321-322
• /
• 2007

본 논문은 네트워크을 통한 원격제어 시스템을 구축하는 연구로써 무선 랜과 AP를 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하고, 이동로봇의 주변 환경에 대한 레이저 센서정보와 영상정의를 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.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.07a
• /
• pp.323-324
• /
• 2007

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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.11a
• /
• pp.80-82
• /
• 2007

외곽 검출을 통한 스테레오 비전의 실시간 거리 측정을 제안하였다. 주차 시스템이나 이동 로봇의 경로 설정에 있어 실시간으로 거리 측정이 중요시 되고, 이를 해결하기 위하여 인간의 시각에 가까운 평행 축 상의 두 대의 카메라에서 취득된 영상을 이용한다. 카메라에서 얻은 영상으로부터 외곽을 추출하기 위해 Sobel Mask를 사용하였으며, 좌 우 구분을 위해 색 변환과 영상 정보로부터 거리를 측정하기 위해 영상 등록 과정을 거치고 거리 측정을 하였다. 거리 측정의 결과 2.4%의 오차율을 보였으며 이는 로봇의 이동 간에 적용할 경우 양호한 결과를 얻을 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2002.11a
• /
• pp.297-301
• /
• 2002

본 논문에서는 신호처리를 이용한 평행축 입체 카메라의 주시각 제어 방법을 제시한다. 평행축 입체 카메라는 양안식 입체 카메라 중 가장 간단하게 만들 수 있는 장점이 있는 반면에, 좌, 우 영상센서 사이의 거리가 일정하게 고정되어 있어, 물체의 거리 변화에 따른 입체 영상 시차 조절 기능인 주시각 제어 기능이 없다는 단점이 있다. 영상 센서 (CCD) 와 렌즈를 분리하고 영상 센서가 평행하게 수평으로 움직이며 주시각을 제어하도록 하는 수평 이동축 입체 카메라는 평행축 입체 카메라의 단점을 보완할 수 있지만, 실제 구현에 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 주시각 제어를 위한 CCD의 이동은 실제 영상에서 피사체의 이동으로 나타난다는 사실을 이용하여, 평행축 입체 카메라로 얻은 영상에서, CCD의 이동으로 인해 사라지는 부분만큼 제거하고 영상의 수평 수직 방향에서 원래 영상의 크기로 복원하기 위해 보간하는 과정을 통해 주시각 제어를 구현한다. 제안된 방법을 통해 얻어진 실험 결과는 CCD의 이동량에 따라서 화질의 열화 정도가 다르게 나타남을 보여 주지만, 실제 시스템에서 CCD의 이동량은 크지 알기 때문에 화질 열화를 거의 느끼지 않으면서 주시각이 제어된 입체 영상을 얻을 수 있음을 보여준다.

• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.6 no.6
• /
• pp.149-161
• /
• 2005

Catadioptric mirrors are widely used in automatic surveillance system. The major drawback of catadioptric mirror is its unequal image resolution. Equidistance catadioptric mirror can be the solution to this problem. Even double panoramic structure can generate stereo images with single camera system. So two images obtained from double panoramic equidistance catadioptric mirror can be used in finding the depth and height values of object's points. But compared to the single catadioptric mirror. the image size of double panoramic system is relatively small. This leads to the severe accuracy problem in estimation. The exact axial alignment and the exact mount of mirror are the sources that can be avoided but the focal length variation is inevitable. In this paper, the effects of focal length variation on the computation of depth and height of object' point are explained and the effective focal length finding algorithm, using the assumption that the object's viewing angles are almost same in stereo images, is presented.