• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.160-167
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• 2016

본 논문은 천장 영상 정보를 이용한 이동 로봇 위치추정 방법을 제안한다. 지도상에 천장 영상의 랜드 마크의 위치는 미리 알고 있지만, 지도상의 랜드 마크와 감지된 랜드 마크 사이의 대응관계 정보는 주어지지 않는다. 단지, 로봇의 이동 시작 단계에서 랜드 마크들에 대한 상대적인 로봇의 위치가 주어진다. 로봇의 위치 및 천장 영상에서 감지된 특징점의 ID를 찾기 위해 파티클 필터 방법을 이용한다. 제안한 방법을 천장에 동일한 형태의 원형 랜드 마크를 가진 실내 환경에서 실험하여 성능을 검증하였다. 본 논문에서 제안한 위치추정 방법은 레이저 영역 센서에 의해 측정된 벽까지의 거리 또는 RF 나 초음파에 의해 측정된 비이컨까지의 거리 값에 큰 불확실성이 존재하는 물류 창고와 같은 환경에서 사용하기에 적합하다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.358-366
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• 2024

본 논문에서는 3차원 공간 내의 2차원 평면에 존재하는 특징점을 검출한 다음 이를 기반으로 실시간 카메라 추적을 수행하기 위한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 두 단계를 거쳐서 수행된다. 먼저 3차원 공간 내에서 다수의 특징점을 검출한 다음 동일 평면 상에 존재하는 특징점들만을 선별한다. 그리고 특징점들이 존재하는 평면 객체와 카메라 영상 평면 사이의 사영기하(projective geometry) 관계를 추정한 다음 이를 기반으로 카메라의 외부 파라미터(extrinsic parameter)를 추정한다. 실험 과정에서 별도의 특수 조명은 이용하지 않으며 일반적인 조명이 갖추어진 실내 환경 내에서 실험을 수행하였다. 제안된 방법은 기존의 방법과는 다르게 실시간으로 평면 객체 상의 새로운 특징점을 검출하여 카메라 추적에 이용함으로써 카메라 자세정보 초기화를 위한 기준 특징점(reference feature)이 검출 불가능한 상황에서도 카메라의 추적이 가능하다는 장점을 갖고 있다. 실험을 통하여 제안된 방법은 평균 5~7픽셀 정도의 재사영 오차를 발생시킴을 확인할 수 있었다. 이는 영상의 해상도를 고려했을 때 상대적으로 작은 값으로 간주될 수 있으며, 기준 특징점이 영상 내에 존재하지 않은 환경에서도 카메라 추적을 수행할 수 있음을 알 수 있다.