Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2016.11a
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pp.165-168
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2016
카메라 캘리브레이션은 실제 세상인 3차원의 좌표와 카메라가 만든 영상의 2차원 좌표 사이에서 수학적 관계를 알기 위해서 필요하다. 보통 체커보드의 교점을 이용하여 2차원의 좌표를 정확하게 찾는데 사용하며, 이는 카메라 캘리브레이션 계산으로 응용된다. 따라서 체커보드의 교점을 정확하게 찾아야만 카메라 캘리브레이션이 정상적인 성능을 낼 수 있다. 현존하는 체커보드 검출 방법은 입력 인수를 많이 필요로 하거나 정확도가 낮아 체커보드의 교점을 정확히 입력하지 못하면 좋지 않은 결과가 나타난다. 따라서 체커보드를 자동으로 검출하여 카메라 캘리브레이션 하는 방법은 아직 신뢰도가 낮은 편이다. 본 논문에서는 보다 안정적인 카메라 캘리브레이션을 위해서 체커 보드의 검출 성능을 높이고자 한다. 주위 픽셀들간의 미분 값을 기준삼아 검출된 교점들을 이용하여 체크 모양의 직선을 추측한다. 이 직선을 이용하면 장애물이 있거나 노이즈가 있어서 검출하기 어려운 교점들이 있는 경우에도 교점 보간 (point interpolation) 방법을 사용하여 나머지 교점들을 찾을 수 있다. 보간 과정을 통해서 검출에 방해가 되는 요소들이 있는 상황에서 체커 보드 교점 검출의 성능을 높이도록 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.948-951
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2021
본 논문에서는 직육면체 형태의 실내 공간에서 다중 개체 영역을 검출하는 방법을 제안한다. 평면 검출 알고리즘은 평면성을 띄지 않거나 관측이 미흡한 영역에 대해 기하 정보를 검출할 수 없다. 이로 인해 장애물과 같은 개체의 영역을 파악할 수 없는 한계점이 있다. 제안 방법은 유클리드 클러스터링을 기반으로 군집화를 수행하고, 클러스터의 간소화를 통해 다중 개체 영역을 검출한다. 제안 방법은 직육면체 공간의 내부표면을 활용해 직육면체 공간과 좌표계를 공유하는 주요 개체들의 영역을 다량으로 검출한다. 제안 방법은 실험을 통해 다중 개체 영역이 적합하게 검출되었음을 보인다.
In this paper, we propose hybrid navigation system, for obstacle detection and avoidance in Intelligent wheelchairs (IWs). To robustly detect obstacles and avoid them on various environments, hybrid navigation system combines both range-sensor and camera information. For this, 10 range-sensors (2 ultrasonic and 8 infra-red sensors) and CCD camera are used. Through processing the informations obtained from those sensors, our system can detect obstacles with various sizes and shapes, and then avoid them. To assess the effectiveness of the proposed hybrid navigation system, it was tested on complex environments including various obstacles, then the results showed the potential of our system as mobility aids for disabled people.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.10
no.9
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pp.1718-1726
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2006
In this paper, we proposed a fuzzy controller and algorithm for efficiently obstacle avoidance in unknown space. The ultrasonic sensor is used for position and distance recognition of obstacle, and fuzzy controller is used for left and right wheels angular velocity control. The fuzzification is used singleton method and the control rule is each wheel forty-nine. The fuzzy inference is used simplified Mamdani's reasoning and defuzzification is used SCOG(Simplified Center Of Gravity). The computer simulation based on mobile robot modelling was performed for the capacity of fuzzy controller and the really applicable possibility revaluation of the proposed avoidance algorithm and fuzzy controller. As a result, mobile robot was exactly reached in target and it avoided obstacle efficiently.
Kwak, Dongseok;Lee, Jaekook;Ju, Jin Sun;Ko, Eunjeong;Kim, Eun Yi
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.381-382
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2009
본 논문은 고령자 및 장애인의 안전한 이동을 지원하기 위한 지능형 휠체어에서의 자동 장애물 감지 및 회피 기술을 개발한다. 이때 다양한 환경에서의 장애물을 정확히 감지하고 회피하기 위하여 학습을 이용한 비전 기반의 경로 선정 방법이 제안 된다. 제안된 시스템은 배경 분류기, occupancy grid map 생성기, 경로 선정기로 구성되며, 경로 선정 시 강건한 장애물 검출을 수행하기 위해 입력 영상을 occupancy grid map으로 변환하고, K-means clustering 알고리즘을 이용하여 생성된 대표 템플릿들과 비교하여 이동 가능한 방향을 선정한다. 제안된 시스템의 효율성을 증명하기 위해 다양한 형태의 장애물을 포함하는 실내 및 실외에서 실험한 결과 81.7%의 정확도를 보였으며, 지능형 휠체어 사용자에게 안전한 이동성을 제공 할 수 있음을 증명 하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.4
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pp.451-456
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2009
In this paper, a virtual force is generated and fed back to the operator to make the teleoperation more reliable, which reflects the relationship between a slave robot and an uncertain remote environment as a form of an impedance. In general, for the teleoperation, the teleoperated mobile robot takes pictures of the remote environment and sends the visual information back to the operator over the Internet. Because of the limitations of communication bandwidth and narrow view-angles of camera, it is not possible to watch certain regions, for examples, the shadow and curved areas. To overcome this problem, a virtual force is generated according to both the distance between the obstacle and the robot and the approaching velocity of the obstacle w.r.t the collision vector based on the ultrasonic sensor data. This virtual force is transferred back to the master (two degrees of freedom joystick) over the Internet to enable a human operator to estimate the position of obstacle at the remote site. By holding this master, in spite of limited visual information, the operator can feel the spatial sense against the remote environment. It is demonstrated by experiments that this collision vector based haptic reflection improves the performance of teleoperated mobile robot significantly.
This paper describes the detection method of wire-like obstacles using millimeter-wave radar system. Passive sensor like CCD camera can be used for the detection of high power electric cables on the hills or mountains and it can give very good quality of obstacle target information. But this system is very limited to use by bad weather condition. The detection capability for different diameters of wire targets using millimeter radar system have been accomplished. To simulate the target on the moving helicopter, rotating targets are used with fixed radar system. In the experiment 11mm, 16mm and 22mm diameter of wires have been detected in single, two and three wires in one position. The detected signal from single wire was very clear on gray level image. Three wires placed very closely together could be recognized in range, cross range image plane. For two and three wires, blur effect due to mutual scattering effect is observed.
Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
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2000.11a
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pp.207-217
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2000
In this paper, we describe an image processing algorithm which is able to recognize the road lane. This algorithm performs to recognize the interrelation between AGV and the other vehicle. We experimented on AGV driving test with color CCD camera which is setup on the top of vehicle and acquires the digital signal. This paper is composed of two parts. One is image preprocessing part to measure the condition of the lane and vehicle. This finds the information of lines using RGB ratio cutting algorithm, the edge detection and Hough transform. The other obtains the situation of other vehicles using the image processing and viewport. At first, 2 dimension image information derived from vision sensor is interpreted to the 3 dimension information by the angle and position of the CCD camera. Through these processes, if vehicle knows the driving conditions which are angle, distance error and real position of other vehicles, we should calculate the reference steering angle.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2001.11a
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pp.105-110
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2001
차량이 증가함에 따라서 첨단 교통 시스템(intelligent Transportation System: ITS)은 교통의 효율성, 신뢰성, 안정성 향상에 중점을 두게되었다. 첨단 교통 시스템의 일부분인 운전자 도움 시스템(Advanced Drivers Assistance System)은 운전을 하고 있는 상황에서 도움을 주기 위한 체계이고, 전방의 장애물 검지는 운전자 도움 시스템에서 전방의 상황을 운전자에게 알려주기 위한 중요한 요소이다. 본 논문에서는 HSV 컬러모델을 이용하여 연속된 컬러 영상으로부터 도로상의 차선과 방향 표시자에 구애받지 않고 전방의 차량을 검출하는 방법을 제안한다. HSV 컬러 모텔에서 차량을 검출하기 위해서는 태도(Saturation)와 명도(Value)성분의 관계를 이용하여 차량 영역을 구하고, HSV성분과 위치 특징을 이용하여 이전 프레임의 차량인지 검증한다. 도로 영상에서 차량이 있는 경우 차량의 아래 부분에 그림자 영역이 존재한다는 점을 이용한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 노트북 PC와 PC용 CCD 카메라로 도로에서의 영상을 촬영하고 차량검출알고리즘을 적용한 처리 시간, 정확도, 차량검지 등의 결과를 보인다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.24
no.9B
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pp.1704-1712
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1999
This research features efficient detection of obstacles, especially vehicles, in the forward direction of navigation for the development of unmanned automous vehicle. We separate image regions into ground and non-ground planes using the Helmholtz shearing technique in order to reliably exclude regions that do not contain obstacles. We propose a computationally simple and efficient method for the detection of vehicles in the forward direction by analysis of horizontally and vertically projected histograms of residual disparity map obtained from Helmholtz shearing. We have experimented the proposed method on real outdoor stereo data. Experimental results show that our method gives accurate detection of forward vehicles and is computationally very efficient.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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