• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권4호
• /
• pp.302-306
• /
• 2021

Indoor localization is one of the basic elements of Location-Based Service, such as indoor navigation, location-based precision marketing, spatial recognition of robotics, augmented reality, and mixed reality. We propose a Voxel Labeling-based visual positioning system using object simultaneous localization and mapping (SLAM). Our method is a method of determining a location through single image 3D cuboid object detection and object SLAM for indoor navigation, then mapping to create an indoor map, addressing it with voxels, and matching with a defined space. First, high-quality cuboids are created from sampling 2D bounding boxes and vanishing points for single image object detection. And after jointly optimizing the poses of cameras, objects, and points, it is a Visual Positioning System (VPS) through matching with the pose information of the object in the voxel database. Our method provided the spatial information needed to the user with improved location accuracy and direction estimation.

• 로봇학회논문지
• /
• 제6권3호
• /
• pp.197-209
• /
• 2011

This paper presents a localization system using ceiling images in a large indoor environment. For a system with low cost and complexity, we propose a single camera based system that utilizes ceiling images acquired from a camera installed to point upwards. For reliable operation, we propose a method using hybrid features which include natural landmarks in a natural scene and artificial landmarks observable in an infrared ray domain. Compared with previous works utilizing only infrared based features, our method reduces the required number of artificial features as we exploit both natural and artificial features. In addition, compared with previous works using only natural scene, our method has an advantage in the convergence speed and robustness as an observation of an artificial feature provides a crucial clue for robot pose estimation. In an experiment with challenging situations in a real environment, our method was performed impressively in terms of the robustness and accuracy. To our knowledge, our method is the first ceiling vision based localization method using features from both visible and infrared rays domains. Our system can be easily utilized with a variety of service robot applications in a large indoor environment.

• 한국환경과학회지
• /
• 제15권10호
• /
• pp.929-933
• /
• 2006

Indoor air quality is the dominant contributor to total personal exposure because most people spend a majority of their time Indoors. Especially when indoor environments have sources of contaminants, exposure to in-door air can potentially pose a greater threat than exposure to ambient air. In this study, estimations of volatile organic compounds and formaldehyde omission rate in indoor environments of new apartments were carried out using mass balance model in indoor environment, because indoor air quality can be affected by source generation, outdoor air level, ventilation, decay by reaction, temperature, humidity, mixing condition and so on. Considering the estimated emission rate of volatile organic compounds and formaldehyde, it Is suggested that new apartment should be designed and constructed in the aspect of using construction materials to emit low hazardous air pollutants.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권12호
• /
• pp.509-516
• /
• 2022

3차원 공간에서 물체들의 정확한 자세 예측은 실내외 환경에서 장면 이해, 로봇의 물체 조작, 자율 주행, 증강 현실 등과 같은 많은 응용 분야들에서 폭넓게 활용되는 중요한 시각 인식 기술이다. 물체들의 자세 예측을 위한 과거 연구들은 대부분 각 인식 대상 물체마다 정확한 3차원 CAD 모델을 요구한다는 한계점이 있었다. 이러한 과거 연구들과는 달리, 본 논문에서는 3차원 CAD 모델이 없어도 RGB 컬러 영상들만 이용해서 미지 물체들의 자세를 예측해낼 수 있는 새로운 신경망 모델을 제안한다. 제안 모델은 적응형 깊이 추정기인 AdaBins를 이용하여 스스로 미지 물체 자세 예측에 필요한 각 물체의 깊이 지도를 효과적으로 추정해낼 수 있다. 벤치마크 데이터 집합들을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안한 모델의 유용성과 성능을 평가한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권12호
• /
• pp.1528-1534
• /
• 2019

최근 들어, 3차원의 깊이 카메라의 대중화로 인해서 RGB 영상에서 수행되던 연구에 새로운 관심과 기회가 생겼지만 사람의 손 자세의 추정은 여전히 어려운 주제 중의 하나로 분류되고 있다. 본 논문에서는 다양하게 입력되는 3차원의 깊이 영상으로부터 사람의 손의 자세를 학습 알고리즘을 이용하여 강인하게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 접근 방법에서는 먼저 뼈대 기반의 손 모델을 생성한 다음, 생성된 손 모델을 3차원의 포인트 클라우드 데이터에 정렬한다. 그런 다음, 랜덤 포레스트 기반의 학습 알고리즘을 이용하여 정렬된 손 모델로부터 손의 자세를 강인하게 추정한다. 본 논문의 실험 결과에서는 제안된 접근 방법이 다양한 실내외의 환경에서 촬영된 입력 영상으로부터 사람의 손의 자세를 강인하고 빠르게 추정한다는 것을 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.329-334
• /
• 2011

본 논문은 실내형 이동로봇에 적용하기 위한 위치인식과 장애물 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법을 구현하기 위해 레이저 스캐너가 사용되었으며 로봇이 운행되는 공간의 지도정보를 미리 알고 있다고 가정한다. 레이저 스캐너의 측정치를 지도정보와 매칭해가며 Sequential Monte Carlo (SMC)방법을 이용하여 로봇의 위치를 파악하고 파악된 위치에서 주변 장애물의 위치를 인식하고 다중 물체 추적 알고리즘을 이용함으로써 장애물과의 충돌 위험성 등을 미리 파악할 수 있다. 마지막으로, 본 논문에서 제안한 방법을 실험을 통해 검증한다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.188-195
• /
• 2024

This paper proposes a photorealistic real-time dense 3D mapping system that utilizes a neural network-based image enhancement method and mesh-based map representation. Due to the characteristics of the underwater environment, where problems such as hazing and low contrast occur, it is hard to apply conventional simultaneous localization and mapping (SLAM) methods. At the same time, the behavior of Autonomous Underwater Vehicle (AUV) is computationally constrained. In this paper, we utilize a neural network-based image enhancement method to improve pose estimation and mapping quality and apply a sliding window-based mesh expansion method to enable lightweight, fast, and photorealistic mapping. To validate our results, we utilize real-world and indoor synthetic datasets. We performed qualitative validation with the real-world dataset and quantitative validation by modeling images from the indoor synthetic dataset as underwater scenes.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
• /
• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
• /
• pp.1448-1451
• /
• 2004

Position estimation is one of the most important functions for the mobile robot navigating in the unstructured environment. Most of previous localization schemes estimate current position and pose of mobile robot by applying various localization algorithms with the information obtained from sensors which are set on the mobile robot, or by recognizing an artificial landmark attached on the wall, or objects of the environment as natural landmark in the indoor environment. Several drawbacks about them have been brought up. To compensate the drawbacks, a new localization method that estimates the absolute position of the mobile robot by using a fixed camera on the ceiling in the corridor is proposed. And also, it can improve the success rate for position estimation using the proposed method, which calculates the real size of an object. This scheme is not a relative localization, which decreases the position error through algorithms with noisy sensor data, but a kind of absolute localization. The effectiveness of the proposed localization scheme is demonstrated through the experiments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
• /
• pp.8-11
• /
• 2021

본 논문은 실내환경에서 로봇의 센싱영역을 벗어난 곳에 위치하는 사용자에게 접근하여 배달서비스를 제공하기 위해 로봇의 최적 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 먼저, 사용자의 위치를 추정하기 위해 비콘-태그 모듈정보에 삼변측량법을 적용하여 실내환경에서 위치를 추정하였고, 사용자 추정위치로부터 최적의 로봇 이동목표(Goal)를 설정하기 위해 보로노이 그래프(GVG)의 생성 노드정보를 기반으로 사용자 위치, 장애물, 이동경로 정보의 연산을 통해 최종 위치를 추정하였다. 실제 로봇플랫폼의 목적지 이동을 통해 해당 서비스로봇의 위치정밀도를 검증하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권1호
• /
• pp.32-40
• /
• 2019

실내에서 위치를 추정하는 연구는 다양한 분야에서 필요하다. 실내에서 위치를 추정하는 방법은 하드웨어를 이용하는 방법과 하드웨어를 이용하지 않는 방법으로 나눌 수 있다. 하드웨어를 사용하는 방법은 정확도가 높지만, 하드웨어 설치비용이 든다는 단점이 있다. 반대로 하드웨어를 사용하지 않는 방법은 설치비용이 들지 않지만, 정확도가 떨어진다. AR 게임을 위한 위치추정에 제일 중요한 목표는 정확도를 높이는 것이다. 위치를 추정하기 위해서는 Perspective-N-Point (PnP)의 해를 얻어야 한다. PnP 문제의 해를 구하기 위해서는 위치를 추정하고 싶은 공간의 삼차원 좌표와 그 공간에서 찍은 영상이 필요하다. 삼차원 좌표와 매칭 되는 이차원 좌표 6쌍을 통해 위치를 추정할 수 있다. 해의 정확도를 높이기 위해 어떤 점들을 선택하면 정확도가 높아지는지 확인할 비공면도(non-coplanarity degree)를 추가로 사용할 것을 제안했다. 점 6개 이상인 상황에서 비공면도가 커질수록 위치추정 정확도가 높아질 확률이 높다. 제안한 방법의 장점은 모든 기존 위치추정 방법에 적용할 수 있다는 것과 하드웨어를 사용하여 위치를 추정하는 것보다 더 높은 정확도를 보인다.