최근에는 증강현실, 로봇공학 등의 분야에서 객체의 위치 검출 이외에도, 객체의 자세에 대한 추정이 요구되고 있다. 객체의 자세 정보가 포함된 데이터셋은 위치 정보만 포함된 데이터셋에 비하여 상대적으로 매우 적기 때문에 인공 신경망 구조를 활용하기 어려운 측면이 있으나, 최근에 들어서는 기계학습 기반의 자세 추정 알고리즘들이 여럿 등장하고 있다. 본 논문에서는 이 가운데 Dense 6d Pose Object detector (DPOD) [11]의 구조를 기반으로 하여 가구의 조립 설명서에 그려진 가구 부품들의 자세를 추정하고자 한다. DPOD [11]는 입력으로 RGB 영상을 받으며, 해당 영상에서 자세를 추정하고자 하는 객체의 영역에 해당하는 픽셀들을 추정하고, 객체의 영역에 해당되는 각 픽셀에서 해당 객체의 3D 모델의 UV map 값을 추정한다. 이렇게 픽셀 개수만큼의 2D - 3D 대응이 생성된 이후에는, RANSAC과 PnP 알고리즘을 통해 RGB 영상에서의 객체와 객체의 3D 모델 간의 변환 관계 행렬이 구해지게 된다. 본 논문에서는 사전에 정해진 24개의 자세 후보들을 기반으로 가구 부품의 3D 모델을 2D에 투영한 RGB 영상들로 인공 신경망을 학습하였으며, 평가 시에는 실제 조립 설명서에서의 가구 부품의 자세를 추정하였다. 실험 결과 IKEA의 Stefan 의자 조립 설명서에 대하여 100%의 ADD score를 얻었으며, 추정 자세가 자세 후보군 중 정답 자세에 가장 근접한 경우를 정답으로 평가했을 때 100%의 정답률을 얻었다. 제안하는 신경망을 사용하였을 때, 가구 조립 설명서에서 가구 부품의 위치를 찾는 객체 검출기(object detection network)와, 각 개체의 종류를 구분하는 객체 리트리벌 네트워크(retrieval network)를 함께 사용하여 최종적으로 가구 부품의 자세를 추정할 수 있다.
이 논문에서는 SPOT위성영상을 이용하여 위성의 위치와 회전각에 기반한 센서모델과 위성의 궤도와 자세각에 기반한 센서모델의 성능을 분석한다. 센서모델의 성능은 기존의 논문에서 사용한 번들조정 정확도에 추가하여 외부표정요소 추정의 정확도를 함께 분석한다. 특히 이 논문에서는 외부표정요소의 정확도를 분석하는 방법의 하나로, 한 영상을 기준으로 수립된 센서모델을 동일 궤도에서 촬영한 인접영상에 적용하여 그 정확도를 분석한다. 분석 결과 센서모델 수립의 목적이 번들조정 정확도에만 있다면 위성의 위치 및 자세의 2차항을 미지수로 모델하는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델을 모두 사용할 수 있음을 알 수 있었다. 또한 SPOT 위성영상과 같이 거울회전방식을 사용하는 위성영상에 있어서 단일영상에 대해서는 위치-회전각 모델과 궤도-자세각 모델의 외부 표정요소 추정의 성능이 유사하게 나타났으나 인접 영상에 센서모델을 적용해본 결과 위성의 위치 및 자세의 상수항을 미지수로 사용하는 궤도-자세각 모델이 가장 정확한 것으로 나타났다.
본 연구에서는 인공위성의 관성 모멘트 추정을 위해 MRP(Modified Rodrigues Parameter) 자세 변수기반의 추정기를 설계하였다. MRP는 인공위성 자세 결정시 쿼터니 언(Quaternion) 파라미터의 구속 조건으로부터 발생하는 필터의 오차 공분산 행렬의 특이(Singularity) 현상을 피할 수 있는 장점이 있다. 한편 MRP의 경우 자세각 변위가 클 경우에 역시 특이현상이 발생할 수 있어 이를 피하기 위해 적절한 자세각 범위에서 인위적인 기준 운동을 생성하여 필터 설계에 적용하였다. 쿼터니언 파라미터의 단점을 극복하여 보다 안정된 오차 공분산 갱신 결과의 필터의 개선된 성능을 예상할 수 있다.
본 논문에서는 4족 보행로봇 TITAN-VIII의 모든 관절각과 로봇 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 각 관절의 구동모터를 제어하였다. 네 발바닥에 로드셀을 설치하여 주기, 한주기당 이동거리와 발바닥이 들어 올려지는 높이를 변경하여 8가지 서로 다른 조건에서 보행실험을 수행하고 보행 중 발바닥에 가해지는 힘과 각 관절을 구동하는 모터의 소비전력을 구한 후 비교 분석하여 자세제어의 타당성을 평가하였다. 분석결과 새로운 주기가 시작되는 구간에서 발바닥이 지면을 늦게 떠나는 슬립현상을 확인했는데 이것은 관절각과 본체의 자세각을 계측하여 발바닥의 위치를 추정하고 보행계획을 수립하여 제어하는 것만으로 보행 중 발생하는 로봇 본체의 기울어짐과 기계적인 에러를 완벽하게 극복하지 못함을 확인했다.
본 논문은 최적화알고리즘을 이용한 관절각 기반 3차원 자세 추정 기법의 정확도를 휴머노이드 로봇을 이용하여 검증하는 방법을 제안한다. 구글의 자세 추정 오픈소스 패키지인 MPP(MediaPipe Pose)로 특정자세를 취한 휴머노이드 로봇의 관절 좌표를 카메라의 픽셀 좌표로 추출한다. 추출한 픽셀 좌표를 전역최적화 방법인 uDEAS(univariate Dynamic Encoding Algorithm for Searches)를 통해 시상면과 관상면에서의 각도를 추정하고 휴머노이드 로봇의 실제 관절 각도와 비교하여 알고리즘의 정확도를 검증하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 다시점에서의 자세 추정 결과를 정합하여 3D 볼류메트릭 데이터 시퀀스의 3D 자세 추정 결과의 떨림을 줄이는 방법을 제안한다. 볼류메트릭 모델을 중심으로 원을 그리며 일정 각도 간격의 시점에서 본 모델을 평면에 투사한다. 투영하여 얻은 2D 영상에 대해 Openpose를 이용하여 2D 자세 추정을 진행한 뒤, 2D 관절 정보를 정합하여 3D 관절 위치를 국한한다. 각도 간격에 따라 다른 3D 관절의 떨림의 정도를 수치화하여 표로 나타내고, 안정적인 결과를 위한 최소 조건을 확인하였다.
현재 국내에서는 교통사고 재현 방법이 노면 흔적물에 의존하여 이루어지고 있고, 노면 흔적물이 없는 경우 교통사고 재현은 불가능하게 된다. 이러한 단점을 보완하기 위해 외국에서는 충돌모델을 이용한 교통사고 재현프로그램을 활용하고 있는 추세이다. 현재 우리나라에서 가장 많이 사용하는 교통사고 재현 프로그램 PC-CRASH를 활용하기 위해서는 각 사고마다 알맞은 충돌특성 인자 값을 사용자가 직접 입력하여 사용하여야 하나, 이를 활용할 수 있는 활용자료가 부족한 실정이다. 본 연구는 국내에서 실제 발생된 교통사고 사례에 대해 교통사고 재현 프로그램인 PC-CRASH와 충돌에 영향을 미치는 충돌 인자들로 교통사고를 재현하였고, 차량의 최종위치간 거리와 자세에 어떠한 영향을 미치는가를 알아보았다. 또한 실제 역 해석을 하기 위해 차량의 최종위치와 자세만으로 각각의 사례에 적절한 인자값을 추정할 수 있는 회귀식을 구성하였고, 통계적으로 신뢰성을 검증하였다. 사고 재현에 필요한 주요 충돌인자들의 초기치 설정시 추정식을 이용할 경우, 사고 재현 프로그램 활용 시, 시간 단축 효과를 프로그램 내부에 있는 유전자 알고리즘의 반복횟수로 추정식의 통계적 검증을 하였다.
This paper presents the algorithm for attitude determination of an aircraft using binary image. An image feature vector, which is invariant to translation, scale and rotation, is constructed to capture the functional relations between the feature vector and the corresponding aircraft attitude. An iterated least squares method is suggested for estimating the attitude of given aircraft using the constructed feature vector library. Simulation results show that the proposed algorithm yields good estimates of aircraft attitude in most viewing range, although a relatively large error occurs in some limited viewing direction.
본 논문에서는 저가형 하천측량시스템 개발을 위해 다중의 단일주파수 GPS 수신기를 사용하여 측량선의 정밀 위치와 자세각을 동시에 결정할 수 있는 관측데이터 모델링 기법을 연구하여 기준국 2대와 이동국 3대에서 취득한 GPS 관측데이터와 이동국 기선장을 구속하는 동적네트워크 관측데이터 모델을 도출하였다. 이 모델을 기반으로 정수제약 최소제곱법에 의한 정밀 3차원 위치추정 및 자세각 결정알고리즘을 구현하고 측량구역 2km 내외에 대한 수치실험을 통해 그 정확도를 분석하였다. 동적모드에 대하여 OTF 연속미지정수결정 알고리즘을 적용한 결과 99.0% 경우에서 2초 이내에 미지정수 결정이 가능하였으며, 이때 추정위치의 평균제곱근 오차는 수평과 수직방향에 대해 각각 ±1cm와 ±2cm정도였다. 또한 측량선의 기하구조에 대한 GPS 추정 자세각 정확도는 요각, 피치각, 롤각 순서를 보였으며, 정량적으로 이동국 기선장이 3∼6m인 하천측량선을 고려 할 때 요각 ±1′ 내외, 피치 및 롤각 각각 10′과 ±20′ 이상, 이에 반해 기선장 6∼15m 정도인 수로조사선의 경우 요, 피치, 롤각에 대해 각각 ±1′, ±5′ 그리고 ±10′ 이상 확보가 가능 할 것으로 분석되었다.
이 논문에서는 선형 푸시브룸 방식으로 촬영한 위성영상에 대한 다양한 센서모델들의 정확도를 비교분석하고자 한다. 특히 이 논문에서는 센서모델의 정확도를 번들조정의 정확도와 외부표정요소추정의 정확도로 분리하여 고찰하려고 한다. 번들조정 정확도는 수립된 센서모델이 얼마나 기준점에 잘 부합하는 가를 알려주는 척도로 이제까지 대부분의 센서모델 정확도 분석에 사용되어온 기준이다. 이에 반하여 외부표정요소추정의 정확도는 센서모델이 얼마나 정확하게 촬영당시의 위성의 궤도 및 자세를 예측할 수 있는 지의 척도로서 매우 중요한 요소임에도 불구하고 기존의 연구에서 간과해온 부분이다. 이 논문에서는 여러 센서모델 중에서 사진측량분야에서 주로 사용하는 변형된 공선방정식기반 모델과 위성지상국 또는 자세제어분야에서 주로 사용하는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델의 정확도를 비교분석하고자 한다. 실험은 다목적실용위성 1호 EOC 영상과 GPS 수신기에서 취득한 기준점을 사용하였다. 실험결과 번들조정 정확도는 두 모델이 큰 차이를 보이지 않는 것으로 나타났으나 외부표정요소추정 정확도는 궤도좌표계 및 자세각에 기반한 모델이 더 나은 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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