International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권6호
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pp.663-673
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2007
This paper presents a new moving obstacle detection method using an optical flow in mobile robot with an omnidirectional camera. Because an omnidirectional camera consists of a nonlinear mirror and CCD camera, the optical flow pattern in omnidirectional image is different from the pattern in perspective camera. The geometry characteristic of an omnidirectional camera has influence on the optical flow in omnidirectional image. When a mobile robot with an omnidirectional camera moves, the optical flow is not only theoretically calculated in omnidirectional image, but also investigated in omnidirectional and panoramic images. In this paper, the panoramic image is generalized from an omnidirectional image using the geometry of an omnidirectional camera. In particular, Focus of expansion (FOE) and focus of contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow in omnidirectional and panoramic images. FOE and FOC vectors are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flow. The moving obstacle is turned out through the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is tested in four motions of a mobile robot including straight forward, left turn, right turn and rotation. The effectiveness of the proposed method is shown by the experimental results.
본 논문은 전방향 스테레오 카메라를 이용한 거리 측정을 위해 반드시 수행되어야 하는 전방향 카메라의 교정방법에 관해 기술한다. 전방향 스테레오 카메라의 교정에 있어서, 두 대의 전방향 카메라를 각각 독립적으로 교정하거나 두 대의 카메라의 베이스라인이 크지 않은 경우의 교정은 기존의 연구된 다양한 방법을 통해 가능하다. 그러나 전방향 스테레오 카메라를 이용하여 원거리를 측정하기 위해서는 베이스라인이 충분히 커야 하며, 충분히 큰 베이스라인은 두 대의 전방향 카메라를 동시에 교정하는 것이 매우 힘들다. 이는 두 대의 전방향 카메라에서 촬영된 교정을 위한 테스트패턴의 크기가 최소한 한 대의 전방향 카메라에서 매우 작은 크기로 나타나기 때문이다. 따라서 본 논문에서는 베이스라인이 큰 두 대의 전방향 카메라의 교정을 위한 방법을 제안하고 실험을 통해 검증한다.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 감시, 3차원 해석 등의 분야에 널리 응용되고 있다. 본 논문에서는 어안(fisheye) 렌즈를 이용한 전방향 카메라로 입력된 영상으로부터 카메라의 이동 및 회전 파라미터를 자동으로 추정하는 새로운 자동보정 알고리즘이 제안되었다. 먼저, 카메라 위치를 임의의 각 도로 변환하여 얻어진 영상을 이용해 일차 매개변수로 표현된 카메라의 사영(projection)모델을 추정한다. 그리고 이후 다양하게 변환되는 카메라의 위치에 따라 에센셜(essential) 행렬을 구하며, 이 과정에서 대상 영상으로부터 적합한 인라이어(inlier) 집합을 구하기 위해 특징점이 영역 내에 분포 정도를 반영하는 표준편차(standard deviation)를 정량적(quantitative) 기준으로 이용한다. 다양한 실험을 통해 제안된 알고리즘이 전방향 카메라의 사영 모델과 회전, 이동 등의 변환 파라미터를 정확하게 추정함을 확인하였다.
This paper describes the recognition method of moving objects in mobile robot with an omnidirectional camera. The moving object is detected using the specific pattern of an optical flow in omnidirectional image. This paper consists of two parts. In the first part, the pattern of an optical flow is investigated in omnidirectional image. The optical flow in omnidirectional image is influenced on the geometry characteristic of an omnidirectional camera. The pattern of an optical flow is theoretically and experimentally investigated. In the second part, the detection of moving objects is presented from the estimated optical flow. The moving object is extracted through the relative evaluation of optical flows which is derived from the pattern of optical flow. In particular, Focus-Of-Expansion (FOE) and Focus-Of-Contraction (FOC) vectors are defined from the estimated optical flow. They are used as reference vectors for the relative evaluation of optical flows. The proposed algorithm is performed in four motions of a mobile robot such as straight forward, left turn, right turn and rotation. Experimental results using real movie show the effectiveness of the proposed method.
감시 및 로보트 분야 등에서 다양하게 사용되는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 넓은 시야각을 제공한다. 전방향 카메라의 사영모델과 외부변수를 추정하는 대부분의 기존 연구에서는 사전에 설정된 영상 간의 대응관계를 가정한다. 본 논문에서는 두 장의 전방향 영상으로부터 투영곡선을 자동으로 정합하여 카메라의 외부변수를 추정하는 새로운 알고리즘이 제안된다. 먼저 두 영상에서 대응되는 특징점으로부터 에피폴라 구속조건을 계산하여 초기 카메라 변수를 계산한다. 검출된 특징점과 투영곡선을 대상으로 능동적(active) 정합방법으로 대응관계를 결정한다. 최종 단계에서 대응 투영곡선을 구성하는 양 끝점의 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터의 각도 오차를 최소화하는 카메라 변수를 추정한다. 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득된 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 기존 방법에 비해 카메라의 외부변수를 정확하게 추정함을 확인하였다.
A new method for the catadioptric omnidirectional stereo vision with single camera is presented in this paper. The proposed method uses a concave lens with a convex mirror. Since the optical part of the proposed method is simple and commercially available, the resultant omnidirectional stereo system becomes versatile and cost-effective. The closed-form solution for 3D distance computation is presented based on the simple optics including the reflection and the reflection of the convex mirror and the concave lens. The compactness of the system and the simplicity of the image processing make the omnidirectional stereo system appropriate for real-time applications such as autonomous navigation of a mobile robot or the object manipulation. In order to verify the feasibility of the proposed method, an experimental prototype is implemented.
본 논문에서는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 개발을 제안한다. 제안하는 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라는 $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부와 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부로 구성된다. $360^{\circ}$ 전방위 시야각의 렌즈 부는 등사영 렌즈 설계방식과 catadioptric 면 제작방식을 적용하여 어안 렌즈에서 필연적으로 발생되고 있는 주변부 왜곡현상이 없는 화상을 얻을 수 있도록 한다. 1200만 화소 고해상도 IP 카메라 부는 CMOS 센서 & ISP 부, DSP 부, I/O 부 등으로 구성하여 카메라에 들어온 영상을 디지털 영상으로 변환하여 영상 왜곡 보정, 영상 보정, 영상 압축 등의 기능 등을 수행한 후에, NVR(Network Video Recorder)에 전송한다. 제안된 1200만 화소의 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라의 성능을 평가하기 위하여 외부시험기관에서 실험한 결과, 1200만 화소의 영상효율, $360^{\circ}$ 전방위 렌즈 화각, 전자파 인증 규격 등이 목표값에 적합하게 측정됨이 확인되었다.
It is possible to obtain an omnidirectional stereo image via a single camera by using a catadioptric approach with a convex mirror and concave lens. In order to measure three-dimensional distance using the imaging system, the optical parameters of the system are required. In this paper, a calibration procedure to extract the parameters of the imaging system is described. Based on the parameters, experiments are carried out to verify the performance of the three-dimensional distance measurement of a single camera omnidirectional stereo imaging system.
넓은 시야각을 갖는 전방향(omnidirectional) 카메라 시스템은 적은 수의 영상으로도 주변 장면에 대해 많은 정보를 취득할 수 있는 장점으로 카메라 교정(calibration), 공간의 3차원 재구성(reconstruction) 등에 널리 응용되고 있다. 실 세계에 존재하는 직선 성분들은 전방향 카메라 모델에 의해 컨투어로 사영(projection)되기 때문에, 영상간에 대응되는 컨투어 성분은 카메라의 회전 및 이동 등의 추정에 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 전방향 카메라의 변환 파라미터를 추정하기 위한 2단계 최소화 알고리즘이 제안된다. 제안된 알고리즘은 컨투어를 이루는 대응점에 대한 에피폴라(epipolar) 평면과 3차원 벡터간의 각도 오차함수 및 사영된 컨투어의 거리 오차를 단계별로 최소화하는 카메라 파라미터를 계산한다. 등거리(equidistance) 사영된 합성영상과 어안렌즈(fisheye lens)로 취득한 실제 영상을 대상으로 제안된 알고리즘이 카메라의 위치 정보를 정확하게 추정함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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