본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
본 논문에서는 높은 에러정정 효율을 보이는 터보코드 알고리즘을 FPGA H/W(hardware) 자원 내에 효율적으로 구현하였다. 본 논문은 구속장의 크기가 3, 1/3 인코더, 2048 사이즈의 랜덤 인터리버에 기반한 터보코드 알고리즘을 사용한다. 제안된 H/W는 델타를 이용하여 알파와 베타를 연산하는 MAP 블록과 각 값들을 저장하는 버퍼 및 람다의 계산을 위한 곱셈기와 람다를 저장하는 버퍼로 구성된다. 제안된 알고리즘과 하드웨어 구조는 C++ 언어를 이용하여 검증하였고, VHDL을 이용하여 하드웨어 구현한 후 FPGA에 적용하여 무선통신 환경에서 성능에 대한 유효성을 보였다. 구현된 H/W는 VERTEX4 XC4VFX12-12-SF363의 FPGA를 타겟으로 하였고 최대 131.533MHz (7.603ns)에서 안정적으로 동작할 수 있었다.
BTC 압축은 간단하고 효율적인 압축 알고리즘으로 알려져 있다. 본 논문에서는, 컬러 이미지 압축을 위한 RMC-BTC 알고리즘(RMC : reduction method chrominace data)을 제안한다. RMC-BTC coding은 chrominace data를 축소시키기 위해서, 각 BTC 블록에서, chrominace data를 평균으로 표현하는 방법과, luminance 데이터 의 bit-map을 chrominace 데이터의 bit-map으로 활용하여 chrominace 데이터를 표현하는 방법을 사용하였다. 시뮬레에션 결과는 기존의 BTC 알고리즘의 PSNR과 압축비율의 비교를 통해서, 제안한 알고리즘의 효율성을 확인하였다.
Kim, Heegwang;Park, Jinho;Park, Hasil;Paik, Joonki
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.327-330
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2016
Currently, the world's elderly population continues to grow at a dramatic rate. As the number of senior citizens increases, detection of someone falling has attracted increasing attention for visual surveillance systems. This paper presents a novel fall-detection algorithm using motion estimation and an integrated spatiotemporal energy map of the object region. The proposed method first extracts a human region using a background subtraction method. Next, we applied an optical flow algorithm to estimate motion vectors, and an energy map is generated by accumulating the detected human region for a certain period of time. We can then detect a fall using k-nearest neighbor (kNN) classification with the previously estimated motion information and energy map. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively detect someone falling in any direction, including at an angle parallel to the camera's optical axis.
본 논문에서는 안개가 제거된 영상의 색상 왜곡을 방지하기 위해서 영역 분할 방법이 적용된 대기값 추정 방법을 제안한다. 이때, 효과적인 영역 분할을 수행하기 위해서 문턱치 값을 이용하여 영역 분할을 수행할지 중단할지를 결정한다. 또한, 효율적인 전달량 맵을 얻기 위해서, 적응적 가중치 계수를 사용하여 픽셀 단위마다 적응적으로 전달량 예측을 수행한다. 이를 통해 색상이 안정적이면서 후광 효과가 발생하지 않는 안개제거 알고리즘을 제안한다.
현재 360 VR 이미지를 만들어주는 카메라들은 상당히 고가이기에 사람들이 손쉽게 사용할 순 없는 상황이다. 이를 해결하기 위해 휴대 전화의 카메라를 이용해 100여 장의 사진을 360° 촬영을 한 후 Image stitching으로 360 VR 영상을 얻고자 한다. 기존의 장비는 한 번에 360℃ 촬영으로 VR 영상을 만들어내는 반면 휴대 전화를 이용하여 촬영할 경우 영상마다 시차가 생기게 된다. 이로 인해 움직이는 물체가 있는 경우 물체가 여러 장의 영상에서 나타나는 원하지 않는 상황이 생기게 되고 Seam이 물체를 관통하여 부자연스러운 결과 영상을 얻게 된다. 본 논문에서는 시각적으로 두드러지는 물체를 판별할 수 있는 Saliency map을 이용한 Seam finder 알고리즘을 통해 개선된 결과 영상을 얻을 수 있음을 확인했다.
본 논문은 다중 도메인 학습을 이용하여 화면 촬영 영상 내 모아레 무늬를 효과적으로 제거하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 먼저 화소값 영역과 주파수 영역에서 입력 영상의 모아레 무늬를 각각 제거한다. 다음으로 모아레 영상에서 clean edge map을 추정하고, 추정된 clean edge map을 가이드 정보로 사용하여 화소값 영역과 주파수 영역에서 얻은 결과 영상의 품질을 향상시킨다. 마지막으로, 독립적으로 향상된 두 결과 영상을 적응적으로 결합하며 모아레 무늬가 제거된 최종 결과 영상을 생성한다. 컴퓨터 모의 실험결과를 통해 제안하는 기법이 기존의 알고리즘보다 모아레 무늬를 더욱 효과적으로 제거할 수 있음을 확인한다.
Unlike a typical small-sized robot navigating in a free space, an autonomous vehicle has to travel in a designated road which has lanes to follow and traffic rules to obey. High-Definition (HD) maps, which include road markings, traffic signs, and traffic lights with high location accuracy, can help an autonomous vehicle avoid the need to detect such challenging road surroundings. With space constraints and a pre-built HD map, a new type of path planning algorithm can be conceived as a substitute for conventional grid-based path planning algorithms, which require substantial planning time to cover large-scale free space. In this paper, we propose an obstacle-avoiding, cost-based planning algorithm in a continuous space that aims to pursue a globally-planned path with the help of HD map information. Experimentally, the proposed algorithm is shown to outperform other state-of-the-art path planning algorithms in terms of computation complexity in a typical urban road setting, thereby achieving real-time performance and safe avoidance of obstacles.
본 논문은 광선 추적법 텍스쳐 매핑에서 MIP-Map 알고리즘 사용 시 텍스쳐 이미지들의 MIP-Map 수준을 선택하는 효과적인 방식을 제안한다. 이는 렌더링 시 물체와 교차하는 광선의 길이만을 사용하여 해당 물체의 텍스쳐 MIP-Map 수준을 선택하는 방법이다. 본 방식은 MIP-Map을 지원하지 않는 방식에 비하여 텍스쳐 알리아싱 면에서 우수하고 성능 저하는 미비하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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