• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권8호
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• pp.3011-3024
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• 2021

Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 A
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• pp.103-106
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• 2003

In this paper, we present a hybrid inertial and vision-based tracking system for VR applications. One of the most important aspects of VR (Virtual Reality) is providing a correspondence between the physical and virtual world. As a result, accurate and real-time tracking of an object's position and orientation is a prerequisite for many applications in the Virtual Environments. Pure vision-based tracking has low jitter and high accuracy but cannot guarantee real-time pose recovery under all circumstances. Pure inertial tracking has high update rates and full 6DOF recovery but lacks long-term stability due to sensor noise. In order to overcome the individual drawbacks and to build better tracking system, we introduce the fusion of vision-based and inertial tracking. Sensor fusion makes the proposal tracking system robust, fast, accurate, and low jitter and noise. Hybrid tracking is implemented with Kalman Filter that operates in a predictor-corrector manner. Combining bluetooth serial communication module gives the system a full mobility and makes the system affordable, lightweight energy-efficient. and practical. Full 6DOF recovery and the full mobility of proposal system enable the user to interact with mobile device like PDA and provide the user with natural interface.

• 한국항공우주학회지
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• 제44권2호
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• pp.123-130
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• 2016

본 논문에서는 항공기 조종사 헬멧에 장착된 HMD(헬멧시현기, Helmet Mounted Display)에 비행정보 및 임무정보를 조종사의 시선(Line of Sight)과 일치시켜 시현하기 위한 헬멧자세 추적시스템(HTS, Helmet Tracking System)을 설계 및 구현했다. HMD 시스템의 기능과 성능은 HTS의 성능에 기반하므로 이를 고려하여 동작의 실시간을 보장하고 정확도를 높이기 위해 관성센서와 광학식센서의 데이타를 융합처리하여 다양한 운용 환경에서도 강건한 성능을 제공할 수 있는 HTS를 설계 및 구현 했다. 구현된 HTS의 효용성을 검증하기 위하여 테스트 베드 환경에서 오차 발생시 동작의 정확도 및 실시간성등을 검증하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권1호
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• pp.121-126
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• 2017

Tracking system is essential for Image Guided Surgery(IGS). Optical Tracking System(OTS) is widely used to IGS for its high accuracy and easy usage. However, OTS doesn't work when occlusion of marker occurs. In this paper sensor data fusion with OTS and Inertial Navigation System(INS) is proposed to solve this problem. The proposed system improves the accuracy of tracking system by eliminating gaussian error of the sensor and supplements the disadvantages of OTS and IMU through sensor fusion based on Kalman filter. Also, sensor calibration method that improves the accuracy is introduced. The performed experiment verifies the effectualness of the proposed algorithm.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권2호
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• pp.84-91
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• 2009

본 논문에서는 모바일 증강 현실 시스템 및 항공사진을 이용하여 건물의 부분적 3D 모델을 생성하고, 이를 비디오 영상과 비교하여 사용자의 위치를 실시간으로 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템은 미리 생성된 모델을 사용하는 대신, 시스템 동작 중에 사용자 뷰와 항공 뷰를 결합하여 3D 모델을 생성한다. 우선 GPS의 위치에 따라 데이터베이스로부터 검색된 항공사진과, 피치를 추정하는 관성 센서를 이용하여 사용자의 초기 자세를 계산한다. 그리고 그래프 컷을 이용하여 건물의 상단의 에지를 검출하고, 제안된 비용 함수를 최소화함으로써 하단의 에지와 모퉁이 위치를 찾는다. 실시간으로 사용자의 자세를 추적하기 위해, 사용자가 관촬 중인 건물의 에지 및 벽면에서의 특이점을 이용하여 추적을 수행한다. 본 논문에서는 최소 자승 추정법과 언센티트 칼만 필터를 사용하여 카메라 자세 추정 방법을 구현하고 비교하였다. 또한 두 방법에 대하 속도와 정확도를 비교하고, Anywhere Augmentation 시나리오에 대한 중요한 기본 구성 요소들로서 실험결과의 유용성을 보였다.