Based on object recognition technology, we present a new global localization method for robot navigation. For doing this, we model any indoor environment using the following visual cues with a stereo camera; view-based image features for object recognition and those 3D positions for object pose estimation. Also, we use the depth information at the horizontal centerline in image where optical axis passes through, which is similar to the data of the 2D laser range finder. Therefore, we can build a hybrid local node for a topological map that is composed of an indoor environment metric map and an object location map. Based on such modeling, we suggest a coarse-to-fine strategy for estimating the global localization of a mobile robot. The coarse pose is obtained by means of object recognition and SVD based least-squares fitting, and then its refined pose is estimated with a particle filtering algorithm. With real experiments, we show that the proposed method can be an effective vision- based global localization algorithm.
A 3D stereoscopic image is generated by interdigitating every scene with video editing tools that are rendered by two cameras' views in 3D modeling tools, like Autodesk MAX(R) and Autodesk MAYA(R). However, the depth of object from a static scene and the continuous stereo effect in the view of transformation, are not represented in a natural method. This is because after choosing the settings of arbitrary angle of convergence and the distance between the modeling and those two cameras, the user needs to render the view from both cameras. So, the user needs a process of controlling the camera's interval and rendering repetitively, which takes too much time. Therefore, in this paper, we will propose the 3D stereoscopic image editing system for solving such problems as well as exposing the system's inherent limitations. We can generate the view of two cameras and can confirm the stereo effect in real-time on 3D modeling tools. Then, we can intuitively determine immersion of 3D stereoscopic image in real-time, by using the 3D stereoscopic image preview function.
Digital Twin is a technology that creates a photocopy of real-world objects on a computer and analyzes the past and present operational status by fusing the structure, context, and operation of various physical systems with property information, and predicts the future society's countermeasures. In particular, 3D rendering technology (UAS, LiDAR, GNSS, etc.) is a core technology in digital twin. so, the research and application are actively performed in the industry in recent years. However, UAS (Unmanned Aerial System) and LiDAR (Light Detection And Ranging) have to be solved by compensating blind spot which is not reconstructed according to the object shape. In addition, the terrestrial LiDAR can acquire the point cloud of the object more precisely and quickly at a short distance, but a blind spot is generated at the upper part of the object, thereby imposing restrictions on the forward digital twin modeling. The UAS is capable of modeling a specific range of objects with high accuracy by using high resolution images at low altitudes, and has the advantage of generating a high density point group based on SfM (Structure-from-Motion) image analysis technology. However, It is relatively far from the target LiDAR than the terrestrial LiDAR, and it takes time to analyze the image. In particular, it is necessary to reduce the accuracy of the side part and compensate the blind spot. By re-optimizing it after fusion with UAS and Terrestrial LiDAR, the residual error of each modeling method was compensated and the mutual correction result was obtained. The accuracy of fusion-based 3D model is less than 1cm and it is expected to be useful for digital twin construction.
In this paper, we propose a 3D modeling method using Laser Slit Beam and Stereo Camera. We can get depth information of image by analyzing projected Laser Slit Beam on object. 3D modeling is demanded exquisite merge of 3D data. In our approach, we can get the depth image where the reliability is high. Each reconstructed 3D modeling is combined by the sink information which is acquired by SIFT (Scale Invariant Feature Transform) Algorithm. We perform experiments using indoor images. The results show that the proposed method works well in indoor environments
3D geometric modeling of an object of interest has been intensively investigated in many fields including CAD/CAM and computer graphics. Traditionally, CAD and geometric modeling tools are widely used to create geometric models that have nearly the same shape of 3D real objects or satisfy designers intent. Recently, with the help of the reverse engineering (RE) technology, we can easily acquire 3D point data from the objects and create 3D geometric models that perfectly fit the scanned data more easily and fast. In this paper, we present 3D geometric model generation based on a stereo vision system (SVS) using random pattern projection. A triangular mesh is considered as the resulting geometric model. In order to obtain reasonable results with the SVS-based geometric model generation, we deal with many steps including camera calibration, stereo matching, scanning from multiple views, noise handling, registration, and triangular mesh generation. To acquire reliable stere matching, we project random patterns onto the object. With experiments using various random patterns, we propose several tips helpful for the quality of the results. Some examples are given to show their usefulness.
일반적으로 특수영상 및 3D 애니메이션 제작에서 캐릭터와 배경을 3D 모델링을 할 때 MAYA나 3DS MAX 등의 3D 프로그램을 사용하여 제작한다. 그러나 이러한 제작방식은 작업 시간이 많이 소요될 뿐만 아니라 고비용이 발생한다. 본 연구에서는 2D 포토스캔 제작기술을 활용한 3D 모델링 제작방법의 우수성과 효율성을 증명하기 위하여 두 가지 실험을 하였다. 첫 번째, 동일한 오브젝트를 다양한 방법으로 모델링을 하였다. 두 번째, 동일한 백그라운드를 각기 다른 방법을 이용하여 모델링을 하였다. 이 두 가지 실험을 통하여 효과적인 2D 포토스캔 제작방법으로 모델링 시 유의해야할 사항과 제작기술 등을 제시하였다. 또한 실험에 따른 결과물을 바탕으로 2D 포토스캔 모델링 제작방법의 효율성과 우수성을 증명하였다.
국내외의 많은 인터넷 포털 사이트는 지도 및 공간정보 서비스를 제공하고 있으며, 최근에는 지도뿐만 아니라 항공 및 위성영상, 거리영상, 실감적 3차원 도시공간모델 등 다양한 영상정보를 함께 제공하고 있다. 본 연구에서는 인터넷 지도 서비스에서 제공하는 파노라마 항공영상에 발생하는 왜곡을 보정하고, 입체영상으로부터 수치도화를 수행하여 3차원 건물 모델링을 용이하게 수행하는 방법을 제안하였다. 본 논문은 누구나 쉽게 접할 수 있는 인터넷 지도로부터 기준점 좌표를 획득하고, 이를 이용하여 인터넷에서 제공하는 항공영상과 지상사진을 이용하여 실사 객체 모델링을 가능하게 하였다는데 의의를 두고 있다. 도화에 필요한 기준점과 같은 데이터들이 인터넷에서 획득한 자료라는 점을 감안하면 높은 정확도를 요구하는 경우에 적용하기에는 한계가 있다. 수치도화 RMSE는 약 9m 이며, 좌표변환식을 이용하여 4m 정도로 향상시킬 수 있었다. 그러므로 높은 정밀도가 요구되지 않는 분야에서는 영상과 필요한 데이터 획득에 제약을 받지 않고 지형지물들을 용이하게 실감적으로 모델링할 수 있는 장점이 있다.
This study shows an alternative method for the determination of object's position, based on a computer vision method. This approach develops the vision system model to define the reciprocal relationship between the 3-D real space and 2-D image plane. The developed model involves the bilinear six-view parameters, which is estimated using the relationship between the camera space location and real coordinates of known position. Based on estimated parameters in independent cameras, the position of unknown object is accomplished using a sequential estimation scheme that permits data of unknown points in each of the 2-D image plane of cameras. This vision control methods the robust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the robot, and correct knowledge of the relative positions and orientation of the robot and CCD camera. Finally, the developed vision control method is tested experimentally by performing determination of object position in the space using computer vision system. These results show the presented method is precise and compatible.
최근 산업계를 비롯한 다양한 분야에서 대상물에 대한 3차원 측정과 형상화에 대한 요구가 급증함에 따라 측정 및 3차원 모델링을 위한 3차원 레이저스캐닝 시스템의 활용이 급증하고 있다. 그러나 3차원 레이저 스캐닝 시스템의 역할 및 활용의 증가하고 있는데 반해 스캔에 의해 획득되는 결과에는 다양한 원인에 의한 오차가 포함됨으로 인하여 고정밀 측정이 요구되는 분야에서 활용에 부분적인 제약으로 작용하고 있다. 이에 본 연구에서는 레이저측정방식을 채용하고 있는 3차원 레이저스캐닝 시스템을 이용하여 오차발생의 가장 큰 요인으로 조사되고 있는 측정대상을 표면물질의 반사율에 따른 오차발생특성과 발생비율을 분석함으로써 3차원 스캔자료의 정확도 향상을 꾀하고자 하였다. 연구결과, 측정대상물의 표면물질에 따라 반사량이 다르게 나타남을 확인할 수 있었으며, 표면반사율과 레이저파의 반사량 사이에 비례관계가 성립되는 특성을 확인할 수 있었다.
Purpose: The purpose of this study is to develop a simple method to measure magnetic susceptibility of arbitrarily shaped materials through MR imaging and numerical modeling. Materials and Methods: Our 3D printed phantom consists of a lower compartment filled with a gel (gel part) and an upper compartment for placing a susceptibility object (object part). The $B_0$ maps of the gel with and without the object were reconstructed from phase images obtained in a 3T MRI scanner. Then, their difference was compared with a numerically modeled $B_0$ map based on the geometry of the object, obtained by a separate MRI scan of the object possibly immersed in an MR-visible liquid. The susceptibility of the object was determined by a least-squares fit. Results: A total of 18 solid and liquid samples were tested, with measured susceptibility values in the range of -12.6 to 28.28 ppm. To confirm accuracy of the method, independently obtained reference values were compared with measured susceptibility when possible. The comparison revealed that our method can determine susceptibility within approximately 5%, likely limited by the object shape modeling error. Conclusion: The proposed gel-phantom-based susceptibility measurement may be used to effectively measure magnetic susceptibility of MR-compatible samples with an arbitrary shape, and can enable development of various MR engineering parts as well as test biological tissue specimens.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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