가속도계의 신호는 운동체의 가속도와 다르며, 운동체의 자세가 변화하는 경우 가속도계 단독으로 센서가속도를 계측할 수 없다. 본 논문에서는 3 축 가속도계와 3 축 자이로스코프로 구성된 6 축관성센서 신호를 바탕으로 운동체의 자세가 지속적으로 변화하는 가운데 가속도를 정확히 추정할 수 있는 칼만필터를 제안한다. 제안하는 알고리즘은 센서의 자세뿐 아니라 센서가속도가 상태벡터의 일부로 설정되어 있는 새로운 구조의 칼만필터로써, 센서 가속도를 명시적으로 정확히 구할 수 있다. 제안된 필터는 다양한 조건하에서 광학모션캡쳐시스템을 이용하여 그 정확성이 검증되었는데, 최신 Xsens MTw 센서와 동등수준의 성능이었다. 제안된 알고리즘은 6 축 관성센서를 바탕으로 운동체의 가속도 추정이 필요한 다양한 모션센서 응용분야에 적용될 수 있다.
본 논문에서는 키넥트 센서로부터 획득한 관절 정보를 이용하여 손 제스처를 인식하는 방법을 나타낸다. 관절 정보에 대한 관찰열을 표현하기 위한 특징으로 방향 변형에 강인한 다각도 결합 히스토그램 특징을 제안한다. 제안한 특징은 다양한 각도의 양자화 레벨을 갖는 여러 개의 각도 히스토그램들을 결합함으로써, 사람 및 환경에 따라 발생할 수 있는 제스처의 방향 변형에 강인하게 제스처를 표현한다. 또한, 다각도 결합 히스토그램으로 표현된 제스처 관찰열은 랜덤 결정 포레스트 분류기와 잘 겹합되어 높은 성능으로 제스처의 클래스를 인식한다. 키넥트 센서로부터 획득한 정적 및 동적 타입의 손 제스처 데이터셋에서 실험을 진행하였고, 다른 제스처 특징 및 분류기를 갖는 방법과의 인식 성능 비교를 통해 제안하는 방법의 우수함을 입증하였다.
최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
This paper proposes a tip-over detection method for a mobile robot using a support inscribed circle defined as an inscribed circle of a support polygon. A support polygon defined by the contact points between the robot and the terrain is often used to analyze the tip-over. For a robot moving on uneven terrain, if the intersection between the extended line of gravity from the robot's COG and the terrain is inside the support polygon, tip-over will not occur. On the contrary, if the intersection is outside, tip-over will occur. The terrain is detected by using an RGB-D sensor. The terrain is locally modeled as a plane, and thus the normal vector can be obtained at each point on the terrain. The support polygon and the terrain's normal vector are used to detect tip-over. However, tip-over cannot be detected in advance since the support polygon is determined depending on the orientation of the robot. Thus, the support polygon is approximated as its inscribed circle to detect the tip-over regardless of the robot's orientation. To verify the effectiveness of the proposed method, the experiments are carried out using a 4-wheeled robot, ERP-42, with the Xtion RGB-D sensor.
비구조적인 환경에서 평면패렛을 포크리프트로 로딩하거나 보조필드 재료운송시스템 로보트를 제안한다. 시스템은 패렛의 위치와 방향을 정의하고 패렛의 2개의 구멍의 위치를 결정하기 위해서 결합된 어쿠스틱과 비쥬얼 센싱 데이타를 사용한다. 그 결과 포크리프트를 패렛의 2개의 구멍에 접근하고 운송하기 위해서 패렛을 인게즈한다. 재료운송시스템의 복잡성을 줄이기 위해서 2차원 포라로이드 울트라소닉 센서와 2차원 압티컬 카메라 비쥬얼 센서데이타를 통합하는 시스템을 개발한다. 2개의 다른 소스에서 얻은 데이타는 서로서로 보완하고 재료운송 시스템로보트를 제어하기 위한 효율적인 알고리즘에 사용한다. 2개의 선형스켄닝으로 부터 얻은 레인지 데이타는 least-mean square 방법을 사용하여 패렛의 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 사용한다. 그리고 에지탐지와 Hough 트랜스폼기술을 사용하여 스윙각도와 패렛의 인게이지먼트 위치를 결정하기 위해서 비쥬얼 데이타를 사용한다. 팬과 틸트각도를 결정하기 위해서 발생하는 제안을 논의한다. 개발된 시스템은 하드웨어와 소프트웨어 구현하여 평가하고 실험적인 결과도 나타낸다.
현재 Direct Georeferencing은 지난 10여년 적용되어오던 GPS-항측의 단점인 항공사진의 6개 외부표정요소중 단지 투영중심의 위치만 제공하던 약점을 극복하고 실무에 보편적으로 적용되고 있는 실정이다. 이의 가장 큰 장점은 지상기준점 측량작업의 절감내지는 이를 완전히 생략할 수 있다는 점이다. 본 본문은 상용의 GPS/IMU 를 이용하여 외부표정요소 결정에 대한 실힘 결과를 소개하였다. 실힘을 위하여 사진축척 1:5,000의 대축척과 1:20,000의 중축척으로 촬영한 관측자료를 처리하여 사진축척의 변화를 고려한 외부표정요소 결정의 정확도 및 결합블럭조정의 특성 등 다양하고 의미 있는 결과들을 도출하였다.
In this research, damage behavior of singly oriented ply (SOP) fiber metal laminate (FML) subject to concentrated load was studied. The static indentation tests were conducted to study fiber orientation effect on damage behavior of FML. During the static indentation tests, Acoustic Emission technique (AE) was adopted to study damage characteristics of FML. AE signals were obtained by using AE sensor with 150kHz resonance frequency and the signals were compared with indentation curves of FML. As fiber orientation angle increases, the crack initiation load of SOP FML increases because the stiffness induced by fiber orientation is increased. The penetration load of SOP FML is influenced by the deformation tendency and boundary conditions. Cumulative AE counts were well predicted crack initiation and crack propagation and AE amplitude were useful for prediction of damage failure mode. During the matrix cracking, fiber debonding and fiber breakage, AE amplitude has $45{\sim}60dB,\;60{\sim}80dB\;and\;90{\sim}100dB$, respectively.
스마트폰 어플리케이션 수의 증가는 새로운 유저인터페이스에 대한 중요성을 증대시켰으며, 다양한 센서를 융합한 유저인터페이스 개발 연구의 관심을 유도하고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 있는 가속도 센서, 자계 센서, 자이로 센서 정보를 융합하여 사용자 모션 제스처를 인식할 수 있는 새로운 유저인터페이스를 제안한다. 제안 방법은 유합 센서 정보로부터 스마트폰의 3차원 방위 정보를 구하고, HMM(Hidden Markov Model)을 이용하여 손동작 제스처를 인식한다. 특히 제안된 스마트폰의 3차원 방위 좌표계를 구면 좌표계로 변환하는 양자화 방법은 기본 축 회전에 더욱 민감한 인식이 이루어지도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 93%로의 인식률을 보였다.
본 논문에서는 별도의 센서를 부착하지 않고 영상만을 이용하여 실시간으로 손 형상을 인식하는 알고리즘에 대해 기술한다. 손은 형상이 매우 복잡하기 때문에 2차원 형상의 불변량에 해당하는 에지의 방향성 히스토그램을 이용하여 인식을 행한다. 이 방법은 복잡한 배경에서 피부색을 지닌 손 영역이 정확히 추출되며 손 형상을 인식하는데 있어서 수행속도가 빠르고 조명변화에 덜 민감하기 때문에 실시간 손 형상 인식에 적합하다. 본 논문에서는 손의 형상에서 방향이 틀어지는 경우에도 인식을 가능하게 하기위해 주성분 분석법을 사용하여 인식오차를 줄이는 방법을 기술한다. 이 방법을 사용함으로써 손 영상이 3차원적으로 회전에 의해 변하는 경우도 인식가능하게 되었다. 본 논문에서 제안하는 방법은 가정용 가전제품이나 게임을 제어하는 실시간 휴먼 인터페이스 제작에 사용 할 수 있다.
모션 및 무인 차량의 깊이 제어를 위해 스테레오 비전 분석을 하였다. 스테레오 비전에서 3차원 좌표의 깊이 정보는 스테레오 이미지 사이의 포인트를 식별한 후 삼각 측량을 통해 얻을 수 있다. 그러나 항상 몇몇 이유 때문에 삼각 측량의 오류가 발생한다. 비전 삼각 측량의 이러한 오류는 카메라의 위치와 방향에 주의하여 배열함으로써 완화 될 수 있다. 본 논문에서는 무인 차량을 위해 카메라의 최적의 위치와 방향을 결정하는 방법을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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