• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권1호
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• pp.426-445
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• 2012

Conventional rate control (RC) schemes for H.264 video coding usually regulate output bit rate to match channel bandwidth by adjusting quantization parameter (QP) at fixed full frame rate, and the passive frame skipping to avoid buffer overflow usually occurs when scene changes or high motions exist in video sequences especially at low bit rate, which degrades spatial-temporal quality and causes jerky effect. In this paper, an active content adaptive frame skipping scheme is proposed instead of passive methods, which skips subjectively trivial frames by structural similarity (SSIM) measurement between the original frame and the interpolated frame via motion vector (MV) copy scheme. The saved bits from skipped frames are allocated to coded key ones to enhance their spatial quality, and the skipped frames are well recovered based on MV copy scheme from adjacent key ones at the decoder side to maintain constant frame rate. Experimental results show that the proposed active SSIM-based frameskip scheme acquires better and more consistent spatial-temporal quality both in objective (PSNR) and subjective (SSIM) sense with low complexity compared to classic fixed frame rate control method JVT-G012 and prior objective metric based frameskip method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.381-389
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• 2012

본 논문은 실외환경에서 이동하는 자율주행로봇의 위치추정 문제를 다룬다. 위성 GPS정보와 IMU센서 정보를 보정하여 로봇의 위치를 확률적으로 추정하는 MCL방법을 제안한다. MCL 방법은 로봇의 위치 예측 과정과 센서 정보에 의해 예측된 위치를 보정하는 과정으로 구성된다. 위치 예측을 위해 필요한 모션모델은 이동 로봇이 구동시의 직진 오차와 회전 오차를 포함한다. 보정은 신뢰도 값에 기반한 리샘플링에 의해 이루어진다. 신뢰도 값은 사용된 GPS와 IMU의 센서 모델에 의해 구해진다. 센서 모델을 구하기 위하여 GPS의 오차 범위를 반복 실험을 통해 구하였다. GPS는 로봇의 위치 추정을 위해 사용되며 IMU는 로봇의 이동 방향을 추정하기 위해 사용된다. 본 논문에서 제안한 방법을 실외환경에서의 이동로봇 위치 추정에 적용하였고, 실험결과를 분석하여 제안한 방법을 유효성을 보였다.