An active omni-directional raging system using an omni-directional vision with structured light has many advantages compared to the conventional ranging systems: robustness against external illumination noise because of the laser structured light and computational efficiency because of one shot image containing $360^{\circ}$ environment information from the omni-directional vision. The omni-directional range data represents a local distance map at a certain position in the workspace. In this paper, we propose a matching algorithm for the local distance map with the given global map database, thereby to localize a mobile robot in the global workspace. Since the global map database consists of line segments representing edges of environment object in general, the matching algorithm is based on relative position and orientation of line segments in the local map and the global map. The effectiveness of the proposed omni-directional ranging system and the matching are verified through experiments.
As of date, the cadastral information which is the utility to be computerized have not been identical with local autonomous entities and relational groups each other and updated real-time, therefore the relation group or the academic circles carried out in many researches on a cadastral map matching, but the cadastral maps have not been even occurred the expansion and contraction so that the theory arrangement doesn't seem simple as to a cadastral map matching. As being take such reality into consideration, We have to be based on $\boxDr$construction ministry of the rules for continuous map$\boxUl$ for a continuous cadastral map with using PBLIS data; so the operators use Autodesk Map 5 which added applications and match the neat line by the identical scale, the different scale, the district boundary and the origin according to the judgement myself We have the purpose to minimize the problem as analyzing the accuracy between the parcel coordinates If the matched map and ones of moved map.
A lot of localization algorithms have been developed in order to achieve autonomous navigation. However, most of localization algorithms are restricted to certain conditions. In this paper, Monte Carlo localization scheme with a map-matching algorithm is suggested as a robust localization method for the Public Service Robot to accomplish its tasks autonomously. Monte Carlo localization can be applied to local, global and kidnapping localization problems. A range image based measure function and a geometric pattern matching measure function are applied for map matching algorithm. This map matching method can be applied to both polygonal environments and un-polygonal environments and achieves...
We propose a fast map-matching algorithm based on the length and the slope for the sequence of lines extracted from a laser range finder and a map. After finding two feature set from laser data and a map, the position and heading of the mobile robot can be determined exactly.
본 논문에서는 컬러 정보를 이용한 계층적 스테레오 정합 기법을 제안한다. 특징기반의 스테레오 정합 방법을 이용하여 초기 변이지도를 생성하고, 계층적 스테레오 정합 기법으로 최종 변이지도를 획득한다. 영상을 R, G, B, white 4개의 색상 성분으로 분할하여 영상의 경계(edge)를 추출하고, 추출된 경계에서 정합 창을 이용하여 변이(disparity)를 추정한다. 추정된 변이는 각 색상 성분에서 자기상관도(autocorrelation)에 따라 주변 영역으로 확산되어 초기 변이지도(disparity map)를 생성한다. 초기 변이지도는 최종 변이지도를 생성하기 위한 변이 탐색의 초기값으로 사용되고, 각 색상 성분에서 정합 창과 탐색 범위(search range)의 변화를 이용하여 최종 변이 지도를 생성시킨다. 본 논문에서는 Middlebury stereo vision의 4개의 실험 영상을 가지고 객관적 성능 평가를 하였다. 실험 결과 제안한 기법이 기존의 Graph-cuts와 Dynamic Programming 기법보다 우수한 성능을 보였다. 최종 변이지도의 부정확한 변이는 전체 영상에서 평균11% 존재했고, 변이지도에서 불연속점의 경계가 뚜렷한 것을 확인하였다.
F-HMIPv6(Fast-Hierarchical Mobile IP version 6) 네트워크에서는 단말의 이동을 관리하기 위해 MAP(Mobility Anchor Point)를 사용한다. 현재는 매크로 핸드오프 발생 시 단말로부터 가장 멀리 떨어져있는 MAP을 선택하는 기법을 사용하고 있다. 그러나 이 경우 하나의 큰 MAP으로 전체 부하가 몰리는 문제와 이동 단말과 MAP간의 긴 거리로 인해 통신 비용이 증가하는 문제가 있다. 이 연구에서는 단말의 이동속도와 패킷 전송률을 고려하여 통신 비용을 최소화 하는 비용 효율적인 MAP을 선택 기법을 제안한다. 이를 위해 통신 비용을 바인딩 업데이트 비용과 데이터 패킷 전달 비용으로 구분하고 이 통신 비용을 최소화하는 MAP의 크기를 수식으로 표현한다.
최근 효율적 국토자원관리와 토지관리를 위해 국토정보와 토지관련 지적정보의 연계활용에 많은 관심이 모아지고 있으며, 도면정보로써 수치지도와 지적도를 포함하는 종합적인 정보체계의 구축에 많은 관심이 모아지고 있다. 본 연구에서는 수치지도와 지적도의 부정합 원인들에 대한 분석을 수행하고, 두 도면간의 정확한 중첩을 위해 지도의 변환에 활용되고 있는 대표적인 알고리즘에 대한 조사를 수행하여 중첩방안을 모색하였다. 또한 도면간 정합성 확보 방안에 대한 연구를 수행함으로써 수치지도와 지적도의 통합 데이터베이스 구축을 위한 기반을 마련하고 그 품질의 향상을 도모할 수 있는 방안을 제시하였다.
This paper presents the way of building an occupancy grid map which a mobile robot needs to autonomously navigate in the unknown environment. A disparity map resulting from stereo matching can be converted into the 2D distance information. If the stereo matching has some errors, however, the subsequent map becomes unreliable. In this paper, a new morphological filter is proposed to reject 'spikes' of the disparity map due to stereo mismatch by considering the fact that these spikes occur locally. The new method has advantages that it is simpler and more easily realized than existing similar algorithms.
차량용 자동 항법장치가 실생활에 적용됨에 정확한 자동차의 위치를 표현하기 위해서 맵매칭 기술에 대한 중요성은 더욱 부각되고 있다. 맵매칭 기술은 GPS의 오차, 수치지도의 오차 등으로 발생하는 오류를 극복하기 위한 과정으로서 자동 항법시스템은 물론 기타 관련분야인 GPS영역등에도 반드시 필요한 기술중의 하나이다. 그러나, 지금까지 맵매칭에 대한 기술을 정확하기 구분하여 기술하거나 가장 적합한 알고리즘을 제시하지 못하고 있는 바, 본 논문에서는 그 동안 개발된 많은 맵매칭 기술에 대하여 크게 지형정보와 위상구조를 토대로 2가지 유형으로 구분하여 각 기술별 문제점과 개선 방안을 소개하였다 더 나아가, 최근 미국 전부의 주도로 SA(Selective Availability) 개념이 사라짐에 따라, 쉽게 적용할 수 있는 간단한 형태의 맵매칭 알고리즘을 제시하였고, 향후의 응용방안에 대하여 간단히 언급하였다.
The problem of outdoor localization can be practically solved by GPS. However, GPS is not perfect and some areas of outdoor navigation should consider other solutions. This research deals with outdoor localization using an elevation map without GPS. This paper proposes a novel feature, elevation moment of inertia (EMOI), which represents the distribution of elevation as a function of distance from a robot in the elevation map. Each cell of an elevation map has its own EMOI, and outdoor localization can be performed by matching EMOIs obtained from the robot and the pre-given elevation map. The experiments and simulations show that the proposed EMOI can be usefully exploited for outdoor localization with an elevation map and this feature can be easily applied to other probabilistic approaches such as Markov localization method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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