This paper addresses the vision based autonomous walking control system. To handle the obstacles which exist beyond the field of view(FOV), we used the 3d panoramic depth image. Moreover, to decide the avoidance direction and walking motion of a humanoid robot for the obstacle avoidance by itself, we proposed the vision based path planning using 3d panoramic depth image. In the vision based path planning, the path and walking motion are decided under environment condition such as the size of obstacle and available avoidance space. The vision based path planning is applied to a humanoid robot, URIA. The results from these evaluations show that the proposed method can be effectively applied to decide the avoidance direction and the walking motion of a practical humanoid robot.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제5권2호
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pp.184-191
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2007
Autonomous navigation of mobile robot requires a ranging system for measurement of distance to environmental objects. It is obvious that the wider and the faster distance measurement gives a mobile robot more freedom in trajectory planning and control. The active omni-directional ranging system proposed in this paper is capable of obtaining the distance for all 3600 directions in real-time because of the omni-directional mirror and the structured light. Distance computation including the sensitivity analysis and the experiments on the omni-directional ranging are presented to verify the effectiveness of the proposed system.
The purpose of this paper is to analyze the relationship between panoramic perception and space organization for restoration of urban environment and architecture. Panorama is a collective visual catalogue composed by series of perspective images. It is a product from continuous movements of viewer by defamilarizing real image and structuring order between city and building. Through understanding the panoramic image, the viewer is able to achieve the total image of the city. For example, achieving visual perception of the city by employing the panoramic view from different historical backgrounds and cultures, Berlin developed its urban characteristic by rebuilding panoramic view as an aesthetic device. First, this paper mention theory of panorama as an aesthetic device for shaping the city from the building. Second, this paper analyze the relationships between characteristics of panorama and historical contexts for why those panoramic views are valuable by mentioning the Altes Museum, the Berlin National Gallery, Museum of Modern Literature, and Folkwang Museum of panoramic view. In conclusion, this paper argues that visual perception such as panoramic view is the valuable device for organizing the image of the city's own identity. Constructing vision of each city influences not only shaping the city but also mapping the mental views of the building. Also, historical conditions and open spaces are one of the inherent elements combined with panoramic view for establishing urban identity. In search for good place making, it is important to understand the role of the historical context and fabric plan in shaping how a resident sees - literally, sees- their city with buildings. Berlin serve as excellent counter example in how the valuable place making panoramic mental views of urbanities take shape.
Vision-based robot localization is challenging due to the vast amount of visual information available, requiring extensive storage and processing time. To deal with these challenges, we propose the use of features extracted from omni-directional panoramic images and present a method for localization of a mobile robot equipped with an omni-directional camera. The core of the proposed scheme may be summarized as follows : First, we utilize an omni-directional camera which can capture instantaneous $360^{\circ}$ panoramic images around a robot. Second, Nodes around the robot are extracted by the correlation coefficients of Circular Horizontal Line between the landmark and the current captured image. Third, the robot position is determined from the locations by the proposed correlation-based landmark image matching. To accelerate computations, we have assigned the node candidates using color information and the correlation values are calculated based on Fast Fourier Transforms. Experiments show that the proposed method is effective in global localization of mobile robots and robust to lighting variations.
The issues of “Integration” in quality management and related fields have been discussed for a few years. Literature review reveals that this is a large and multi-disciplinary topic. Although there are many publications on this issue, very few well-cited articles show direct illustration to why, what and how to implement the “Integration” strategy in quality management. This paper presents a panoramic review and vision on “Integration” issues of quality management, in the perspectives of concept, scope, organization, information, process, and culture.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권3호
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pp.835-854
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2012
In this paper, we propose a novel positioning system for indoor navigation which helps a user navigate easily to desired destinations in an unfamiliar indoor environment using his mobile phone. The system requires only the user's mobile phone with its basic equipped sensors such as a camera and a compass. The system tracks user's positions and orientations using a vision-based approach that utilizes $360^{\circ}$ panoramic images captured in the environment. To improve the robustness of the vision-based method, we exploit a digital compass that is widely installed on modern mobile phones. This hybrid solution outperforms existing mobile phone positioning methods by reducing the error of position estimation to around 0.7 meters. In addition, to enable the proposed system working independently on mobile phone without the requirement of additional hardware or external infrastructure, we employ a modified version of a fast and robust feature matching scheme using Histogrammed Intensity Patch. The experiments show that the proposed positioning system achieves good performance while running on a mobile phone with a responding time of around 1 second.
한국에는 전력 분배를 위하여 약 9백만 개의 전신주와 1.3백만 킬로미터의 송전선이 있다. 이러한 많은 전력 설비의 유지보수를 위해서는 많은 인력과 시간이 소요된다. 최근 인공지능을 사용한 여러 고장진단 기술들이 연구되어 오고 있기 때문에 본 논문에서는 송전선의 여러 요인으로 인한 늘어짐을 감지하기 위해 기존의 현장에서의 검증 방법이 아닌 카메라 시스템으로 촬영한 영상에서의 인공 지능 기술을 활용한 송전선 늘어짐 감지 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 (i) 객체 탐지 시스템을 이용한 송전탑 감지 (ii) 동영상 촬영 데이터의 화질 저하 문제를 해결하기 위한 히스토그램 평활화 기법 (iii) 송전선 전체를 파악하기 위한 파노라마 영상 스티칭(iv) 송전선 탐지 알고리즘 적용 후 파노라마 영상 스티칭 기술을 이용한 늘어짐 판단 과정으로 진행된다. 본 논문에서는 각각의 과정들에 대한 설명 및 실험 결과를 보인다.
본 논문에서는 세 대의 카메라를 이용하여 사각지대를 효과적으로 제거하기 위한 파노라믹 비전 시스템(panoramic vision system)을 제안한다. 차량의 후방에는 광각 카메라를 사용하여 후방 거울(rear-view mirror)로부터 보이지 않는 사각지대를 제거하며, 나머지 두 대의 카메라는 측면 거울(side-view mirror)의 아래에 설치하여 측면 거울로 보지 못하는 사각지대를 제거한다. 좀 더 효과적인 사각지대 제거를 위해서 세 대의 카메라에서 얻어지는 영상을 정합하는 방법을 제공한다. 먼저, 후방 카메라에서 얻은 영상을 보정하고, 보정된 영상에서 focus-of-contraction(FOC)을 구한다. 그 뒤에 측방 카메라의 영상과 후방 카메라의 영상 사이의 호모그래피(homography)를 구한다. 그 다음으로 영상을 차도와 배경 영역으로 분리하고, 호모그래피를 사용하여 분리한 차도를 정합하고, 가상의 평면에 배경을 투영하여 최종정합을 완성한다. 마지막으로 정합된 영상을 보다 효과적으로 보여주기 위한 실린더 파노라마 영상, 가상의 Top-view 시스템, 그리고 차량의 다양한 정보와 함께 사각지대 영상을 보여주는 통합 정보 가시화 영상을 생성하여 제공한다.
픽처레스크 미학과 풍경화식 정원은 자연을 그림과 같이 정태적으로 감상하게 만드는 이른바 회화적 자연관의 전범으로 인식되어 왔다. 이러한 해석은 당시의 시각 문화를 선원근법에 의존하여 설명한 데에서 연유한다. 실상 당시는 새로운 시각 매체의 발명에 따라 종래의 원근법에 기반했던 시각성이 '유동적인 시각'과 '시점의 상대성'으로 요약되는 '움직이는 시각성'으로 변모해가는 바로 직전의 시기였다. 이 연구는 그러한 시각 문화의 변동에 주목하여 픽처레스크 미학과 험프리렙턴의 시각 매체에서 나타나는 '움직이는 시각성'의 징후를 읽어내고자 한다. 18세기 독일의 정원 이론가 히르시펠트는 풍경화식 정원은 구불구불한 선을 이용하여 움직임의 환영을 만들어낼 수 있으므로 다른 예술 형식보다 우월하다고 분석했다. 18세기 말 야기된 픽처레스크 논쟁에서 아마추어 이론가들은 회화에서 복잡하고 다채로운 시각의 변주를 중요하게 여기고, 정원도 그러한 시각적 자극이 만들어지도록 설계해야 한다고 주장했다. 렙턴의 "레드북"에 수록된 스케치에서는 움직이는 시각성이 반영된 다양한 재현 전략들이 발견된다. 렙턴은 속도의 차이를 고려하여 여러 유형의 길을 체계적으로 설계했고, 인간의 시각장을 표현하기 위해 회화적 프레임이 아닌 파노라믹 뷰를 활용하였으며, 현실에서의 움직임과 유사한 시각적 경험을 만들어내기 위해 여러 스케치들을 전략적으로 배열하였다. 이와 같이 픽처레스크 미학과 렙턴의 시각 매체는 당대 시각 문화에 새롭게 등장하기 시작한 움직이는 시각성을 반영하고 있었다.
This paper proposes a new method to process panoramic image stitching using SURF(Speeded Up Robust Features). Panoramic image stitching is considered a problem of the correspondence matching. In computer vision, it is difficult to find corresponding points in variable environment where a scale, rotation, view point and illumination are changed. However, SURF algorithm have been widely used to solve the problem of the correspondence matching because it is faster than SIFT(Scale Invariant Feature Transform). In this work, we also describe an efficient approach to decreasing computation time through the homography estimation using RANSAC(random sample consensus). RANSAC is a robust estimation procedure that uses a minimal set of randomly sampled correspondences to estimate image transformation parameters. Experimental results show that our method is robust to rotation, zoom, Gaussian noise and illumination change of the input images and computation time is greatly reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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