Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.
This work describes a real-time method, based on motion energy detection, for detecting and tracking moving object in the consecutive image sequences. The motion of moving objects is detected by taking the difference of the two consecutive image frames. In addition an edge information of the current image is utilized in order to further increase the accuracy of detection. We can track the moving objects continuously by detecting the motion of objects from the sequence of image frames. A prototype system has been implemented using a TI TMS320C6201 EVM fixed-point DSP board, which can successfully track a moving human in real-time.
In this paper we propose four-dimensional (4D) operators, which can be used to deal with sequential changes of topological relationships between 4D moving objects and we call them 4D development operators. In contrast to the existing operators, we can apply the operators to real applications on 4D moving objects. We also propose a new approach to define them. The approach is based on a dimension-separated method, which considers x-y coordinates and z coordinates separately. In order to show the applicability of our operators we show the algorithms for the proposed operators and development graph between 4D moving objects.
Swept volume is the sweeping region of moving objects. It is used in various applications such as interference detection in assembly design, visualization of manipulator motions in robotics, simulation of the volume removal by a cutter in NC machining. The shape of swept volume is defined by the envelope, which is determined by the boundary of moving objects and its direction of motion. In order to implement the generation of swept volume, researchers have taken much effort to develop the techniques how to generate the envelope. However, their results are confined to envelope generated only in simple shape objects, such as polyhedra or quadric surfaces. This study provided the envelope generation algorithm of NURBS objects. Characteristic points were obtained by applying the geometric conditions of envelope to NURBS equations, and then characteristic curves were created by means of interpolating those points. Silhouette edges were determined in the following procedures. First, two adjacent surfaces which have the same edge were found from B-Rep data. Then, by taking the scalar product of velocity vector of a point on that edge with each normal vector on two surfaces, silhouette edges were discriminated. Finally, envelope was generated along moving direction in the form of ruled surfaces by using both the partial information between initial and final position of objects affecting envelope along with characteristic curves and silhouette edge. Since this developed algorithm can be applied not only to NURBS objects but also to their Boolean objects, it can be used effectively in various applications.
이동 객체 관리 시스템은 사람, 동물, 자동차, 휴대용 단말기 등과 같이 시간에 따라 연속적으로 위치를 변경하는 시공간 데이터를 관리하며, 차량 추적 시스템, 디지털 전장, 동물 서식지 관리등과 같은 위치기반서비스에 적용된다. 기존의 이동 객체 관리 시스템은 이동 객체의 불확실한 위치 추정 기능을 제공하지 못하며, 실시간 환경에서 발생되는 위치 정보의 손실을 처리하지 못한다 이로 인해 사용자가 요청하는 질의에 응답하지 못하거나 부정확한 질의 처리 결과를 제공하는 문제점이 발생된다. 이 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결할 수 있는 이동 객체 관리 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 시간에 종속적인 위치 변화 함수를 이용하여 이동 객체의 과거 및 미래의 위치 정보를 함께 처리할 수 있다. 또한, 실시간 환경에서 발생되는 이동 객체의 위치 정보 손실을 보완하기 위한 위치 정보 트리거링 기법을 제안한다. 마지막으로, 제안 시스템을 PDA 기반의 차량 검색 시스템에 적용 및 구현한다 이로 인해 제안 시스템이 위치기반서비스에 적용 가능함을 보인다.
최근 공간 네트워크에서 대용량 이동객체의 위치정보를 관리하기 위한 DS-GRID(distributed S-GRID)가 제안되었다[1]. 그러나 DS-GRID는 균일 크기의 그리드 셀을 이용하기 때문에, 실제 응용에서 빈번히 발생하는 이동 객체의 쏠림 현상을 효율적으로 관리하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 이동객체의 밀도에 따라 그리드 셀을 동적으로 분할하는 동적 분산 그리드 기법을 제안한다. 아울러 이를 위한 k-최근접 질의처리 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 성능 평가를 통해 이동객체의 쏠림 현상이 발생하였을 경우, 제안하는 동적 분산 그리드 기법이 검색 및 업데이트 성능 측면에서 DS-GRID 보다 우수함을 입증한다.
In this study, a novel method for dimension measurement of large-scale moving objects using stereo camera with 2-degree of freedom (2-DOF) mechanism is presented. The proposed method utilizes both the advantages of stereo vision technique and the enlarged visibility range of camera due to 2-DOF rotary mechanism in measuring large-scale moving objects. The measurement system employs a stereo camera combined with a 2-DOF rotary mechanism that allows capturing separate corners of the measured object. The measuring algorithm consists of two main stages. First, three-dimensional (3-D) positions of the corners of the measured object are determined based on stereo vision algorithms. Then, using the rotary angles of the 2-DOF mechanism the dimensions of the measured object are calculated via coordinate transformation. The proposed system can measure the dimensions of moving objects with relatively slow and steady speed. We showed that the proposed system guarantees high measuring accuracy with some experiments.
최근 가장 활발하고 많은 연구가 이루어지는 시스템중의 하나는 교통 제어 시스템이다. 이 시스템을 효과적으로 지원하기 위해서는 이동체를 효과적으로 저장하고, 시간 혹은 시공간 질의를 효과적으로 수행하기 위하여 높은 성능을 가진 이동체 데이터베이스 시스템이 필요하다. 빠른 이동체 데이터베이스 시스템의 성능은 병렬 색인을 이용하여 구축될 수 있다. 이 논문에서는 시공간 인접성과 이동체 특성에 기반한 디클러스터링 정책을 제시한다. 이동체의 진행 방향에 대한 예측을 통하여 색인의 노드에 대한 성장을 예측하고, 이를 토대로 병렬 색인을 구축한다. 실험 결과 제시된 기법은 기존의 다른 정책에 비하여 최대 15%이상의 성능 향상이 있다. 이 결과는 단일 디스크를 사용할 때에 비하여 디스크 당 50%이상의 성능향상 결과이다.
영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.95-104
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2022
A TPR-tree is a well-known indexing structure that is developed to answer queries about the current or future time locations of moving objects. For the purpose of space efficiency, the TPR-tree employs the notion of VBR (velocity bounding rectangle)so that a regionalrectangle presents varying positions of a group of moving objects. Since the rectangle computed from a VBR always encloses the possible maximum range of an indexed object group, a search process only has to follow VBR-based rectangles overlapped with a given query range, while searching toward candidate leaf nodes. Although the TPR-tree index shows up its space efficiency, it easily suffers from the problem of dead space that results from fast and constant expansions of VBR-based rectangles. Against this, the TPR-tree index is enforced to update leaf nodes for reducing dead spaces within them. Such an update-prone feature of the TPR-tree becomes more problematic when the tree is saved in flash storage. This is because flash storage has very expensive update costs. To solve this problem, we propose a new Bloom filter based caching scheme that is useful for reducing updates in a flash TPR-tree. Since the proposed scheme can efficiently control the frequency of updates on a leaf node, it can offer good performance for indexing moving objects in modern flash storage.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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