This paper proposes a method for an effective intelligent route decision for automatic moving robots(AMR) using a 2D spatial map of a stereo camera system. In this method, information about depth and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the automatic moving robot and the obstacle is detected, and a 2D spatial map is obtained from the location coordinates. Then the relative distances between the obstacle and other objects are deduced. The robot move automatically by effective and intelligent route decision using the obtained 2D spatial map. From experiments on robot driving with 240 frames of stereo images, it was found that the error ratio of the calculated distance to the measured distance between objects was very low, 1.52[%] on average.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제8권4호
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pp.54-57
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2016
In this paper, the method for an effective and intelligent route decision of the automatic ground vehicle (AGV) using a 2D spatial map of the stereo camera system is proposed. The depth information and disparity map are detected in the inputting images of a parallel stereo camera. The distance between the automatic moving robot and the obstacle detected and the 2D spatial map obtained from the location coordinates, and then the relative distance between the obstacle and the other objects obtained from them. The AGV moves automatically by effective and intelligent route decision using the obtained 2D spatial map. From some experiments on robot driving with 480 frames of the stereo images, it is analyzed that error ratio between the calculated and measured values of the distance between the objects is found to be very low value of 1.57% on average, respectably.
본 연구는 3차원 소음지도 제작에 요구되는 도시공간 모델을 생성하고자한다. 이를 위해 센서데이터를 사용하지 않고 기 구축된 수치지도와 도화원도만을 이용하여 지면 및 건물의 3차원 모델을 생성하는 효율적인 방법을 제시하였다. 지면모델은 수치지도의 표고점과 등고선의 고도값을 격자로 내삽하여 생성한다. 건물모델은 수치지도에서 추출한 건물의 2차원 경계와 도화원도에 취득한 건물의 고도를 융합하여 생성한다. 제안된 방법은 영등포구 전역을 포함하는 수치지도와 서로 다른 시기에 생성된 3 set의 도화원도에 적용하였다. 생성된 도시공간모델은 소음분석 및 분석결과의 3차원 가시화에 성공적으로 활용되었다.
이 논문은 사용자가 2D/3D 공간 데이터를 안전하게 하면서 속성 정보를 공급하는 방식을 활용하여 효과적으로 작동할 수 있는 2D/3D 맵 네비게이션 체계를 구축하는데 목적을 두었다. 이 시스템은 사용자가 검색하는 위치를 2D 또는 3D 방식으로 다양하게 전의 할 수 있도록 지원해 준다. 또한 이 시스템은 고해상도의 조형물 전의가 가능하도록 해줄 뿐만 아니라 기존의 2D/3D에 비해 명칭, 전화 번호, 기타 관련된 정보를 효과적으로 지원해주는 2D/3D 공간 데이터 베이스 기술을 적용하였으며 통합된 2D/3D 공간데이터 베이스 구조를 활용함으로써 다양한 인터페이스의 개발 적용과 더불어 개발 생산성을 향상시켰다.
The current drone flight plan creation creates a flight path point of two-dimensional coordinates on the map and sets an arbitrary altitude value considering the altitude of the terrain and the possible flight altitude. If the created flight path is a simple terrain such as a mountain or field, or if the user is familiar with the terrain, setting the flight altitude will not be difficult. However, for drone flight in a city where buildings are dense, a safer and more precise flight path generation method is needed. In this study, using high-precision spatial information, we construct a drone safety flight map with a 3D grid map structure and propose a flight path search algorithm based on it. The safety of the flight path is checked through the virtual drone flight simulation extracted by searching for the flight path based on the 3D grid map created by setting weights on the properties of obstacles and terrain such as buildings.
This paper covers research on terrain construction for unmanned aerial vehicle simulators using spatial information that was distributed by public institutions. Aerial photography, DEM, vector maps and 3D model data were used in order to create a realistic terrain simulator. A data converting method was suggested while researching, so it was generated to automatically arrange and build city models (vWorld provided) and classification methods so that realistic images could be generated by 3D objects. For example: rivers, forests, roads, fields and so on, were arranged by aerial photographs, vector map (land cover map) and terrain construction based on the tile map used by DEM. In order to verify the terrain data of unmanned aircraft simulators produced by the proposed method, the location accuracy was verified by mounting onto Unreal Engine and checked location accuracy.
이 연구는 공간인지 이론을 기반으로 하여 최근에 급격히 발달하고 있는 길찾기 목적의 웹지도 효과를 측정하기 위한 기본 개념과 평가틀을 설정하고 정량적 분석방법을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 특정 지도사용상황에서 길찾기 과제를 수행한 후 지도사용으로 얼마나 효과적으로 공간인지가 이루어졌는지를 측정하는 '인지적 지도사용효과'의 개념과 정확성, 신속성, 자신감의 분석항목을 기반으로 하는 평가틀을 제안하였다. 제안한 평가틀을 실증적으로 검증하기 위해 실험조사를 실시하고, 실험 결과물인 인지지도를 2차원 회귀분석 방법을 적용하여 실험결과를 계량화하였다. 분석결과, 공간을 정확하게 인식하거나 빠르게 회상하는 데에는 지도표현방법보다 사용자의 특성과 반복적인 지도사용 등의 요소가 영향을 미치며, 2차원 지도와 3차원 지도를 동시에 참조하는 경우 공간인지에 대한 자신감이 낮은 것으로 나타났다. 이 연구결과는 효과적일 것이라고 예상되는 새로운 지도표현방법이 실제로 그렇지 않거나, 사용자마다 효과적이라고 판단하는 지도표현방법이 다른 이유에 대한 근거를 제공해 준다.
최근 도로네트워크 환경에서 위치기반 서비스를 제공하는데 있어서 2차원 공간 데이터를 기반으로 하고 있다. 3차원 데이터는 사용자에게 2차원 보다 친근감을 주는 중요한 매체가 되지만, 데이터의 크기가 커지기 때문에 이동단말기의 메모리 공간의 한계로 모든 데이터를 저장할 수 없게 되는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 도로네트워크에서 이동객체에게 3차원 데이터를 제공할 수 있는 연속원근질의를 정의하고 이를 처리하는 방법론을 제안하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
RGB-D SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) refers to the technology of using deep camera as a visual sensor for SLAM. In view of the disadvantages of high cost and indefinite scale in the construction of maps for laser sensors and traditional single and binocular cameras, a method for creating three-dimensional map of indoor environment with deep environment data combined with RGB-D SLAM scheme is studied. The method uses a mobile robot system equipped with a consumer-grade RGB-D sensor (Kinect) to acquire depth data, and then creates indoor three-dimensional point cloud maps in real time through key technologies such as positioning point generation, closed-loop detection, and map construction. The actual field experiment results show that the average error of the point cloud map created by the algorithm is 0.0045m, which ensures the stability of the construction using deep data and can accurately create real-time three-dimensional maps of indoor unknown environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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