자세 추정을 위한 모션 캡처 데이터 파일에는 주변 환경과 움직임의 정도에 따라 부정확한 데이터가 존재할 수 있으므로, 이를 보정하는 작업이 필요하다. 기존에는 직접 후처리 과정을 통해 부정확한 데이터를 복원하였으나, 최근에는 자동화된 방법으로 LSTM, R-CNN 등 다양한 종류의 신경망을 사용한다. 하지만 신경망 기반의 데이터 복원 방법들은 컴퓨터 자원을 많이 요구하므로, 본 논문에서는 신경망 기반의 방법보다 자원 사용량은 낮추면서 데이터 복원율은 유지하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 자세 측정 데이터(c3d)를 활용하여 부정확한 자세 데이터를 자동으로 복원한다. 실험 결과, 데이터의 부정확한 정도에 따라 89%에서부터 99% 정도의 데이터 복원율을 보였다.
A precise understanding of the human form in static pose serves as the basis of designing clothing. When the human body is in motion, however, even an article of clothing designed to fit the human form in static pose can pull and change, thus restricting the body. In order to increase the fit of the clothing, which may be termed the second skin, its form and measurements therefore must be determined in correlation not only with the formal characteristics of the human body, in static pose but also with its functional characteristics in motion, as caused by the movements of the human body. In this study, the motion factor was selected as the primary basis for designing slacks with good fit in both static and moving states. By indentifying the areas in which lower limb movement cause significant changes in body surface lines, we suggest several application methods for designing slacks. Using unmarried female university students aged 18 - 24 as subjects, a total of 32 body surface categories (15 body surface lines and 17 body surface segment lines) were measured in one static and 9 movement poses. In particular, expansion and contraction levels and rates were measured and used in the analysis. The analysis first involved the calculation of the average measurement per body part in body surface line in static pose as well as of the average expansion and contraction levels and rates in 9 lower limb movements. Two-way MANOVA and multiple comparison analysis (Tukey) were conducted on movements and individual somatotypes regarding measurement per body part and expansion and contraction rates. Body parts whose measurements of body surface lines differed significantly in body surface line in static pose versus in movement were then identified. The results of this study are as follows. First, changes in body surface lines caused by lower limb movements were significant in all body surface lines of the lower trunk, both horizontal and vertical, with the exception of abdomen girth, midway thigh girth, ankle girth, hip length, and posterior knee girth. Second, significantly expanded 10 body surface lines in moving pose were detected and illustrated in table 4. These body parts should be studied in designing or pattern designing, especially for close-fitting pants, in using stretch fabric, and in sensory evaluation of good fit during movement.
This paper presents a method of calculating the position and orientation of a polyhedron arbitrarily placed in 3-D space using two cameras. We use key feature of the object and CAD data to solve the correspondence problem between two cameras' images.
A visually servoed paired structured light system (ViSP) was recently proposed as a novel estimation method of the 6-DOF (Degree-Of-Freedom) relative displacement in civil structures. In order to apply the ViSP to massive structures, multiple ViSP modules should be installed in a cascaded manner. In this configuration, the estimation errors are propagated through the ViSP modules. In order to resolve this problem, a displacement estimation error back-propagation (DEEP) method was proposed. However, the DEEP method has some disadvantages: the displacement range of each ViSP module must be constrained and displacement errors are corrected sequentially, and thus the entire estimation errors are not considered concurrently. To address this problem, a pose-graph optimized displacement estimation (PODE) method is proposed in this paper. The PODE method is based on a graph-based optimization technique that considers entire errors at the same time. Moreover, this method does not require any constraints on the movement of the ViSP modules. Simulations and experiments are conducted to validate the performance of the proposed method. The results show that the PODE method reduces the propagation errors in comparison with a previous work.
먼거리에서 접촉하지 않고 측정할 수 있다는 장점으로 인해 사진계측은 항공분야에서도 널리 활용되고 있다. 본 연구에서는 한 대의 카메라로 6자유도 해석을 수행하는 사진계측에서 발생할 수 있는 오차를 분석하였다. 사진계측의 오차 분석 프로그램을 개발하였으며, 사진계측 문제를 공선조건에 기반한 기하학적 문제로 변환하여 프로그램을 검증하였다. 각 좌표계간 6자유도 해석을 위해 필요한 카메라 포즈에 대한 통계량은 정규분포한다는 것을 수치실험을 통해 유추할 수 있었으며, 모표준편차를 이용하여 사진계측의 오차를 정량화하였다.
Recently, robotic bin-picking tasks have drawn considerable attention, because flexibility is required in robotic assembly tasks. Generally, stereo camera systems have been used widely for robotic bin-picking, but these have two limitations: First, computational burden for solving correspondence problem on stereo images increases calculation time. Second, errors in image processing and camera calibration reduce accuracy. Moreover, the errors in robot kinematic parameters directly affect robot gripping. In this paper, we propose a method of correcting the bin-picking error by using trinocular vision system which consists of two stereo cameras andone hand-eye camera. First, the two stereo cameras, with wide viewing angle, measure object's pose roughly. Then, the 3rd hand-eye camera approaches the object, and corrects the previous measurement of the stereo camera system. Experimental results show usefulness of the proposed method.
본 논문에서는 센서 결합을 이용하여 강체 자세 추정을 정확히 할 수 있는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 제안한다. 강체의 자세는 Gauss-Newton방법을 적용하여 가속도 데이터와 지자기 데이터로 부터 쿼터니언 상태 변수를 개략 추정하고 비전 정보와 자이로 센서 정보를 이용하여 정밀 추정을 하는데 외부 간섭 잡음이 강 할 경우 이 방식을 이용한 개략 추정이 어려워진다. 본 논문은 외부 간섭 잡음의 정도를 측정하고 잡음이 강할 때 비전 정보와 자이로 센서정보를 주로 이용하는 선택적 확장 칼만 필터 방법을 이용하여 추정 값에 대한 신뢰도를 높인다.
Kinematic calibration is a process whereby the actual values of geometric parameters are estimated so as to minimize the error in absolute positioning. Measuring all components of Cartesian posture, particularly the orientation, can be difficult. With partial pose measurements, all parameters may not be identifiable. This paper proposes a new device that can identify all kinematic parameters with partial pose measurements. Study is performed for a six degree-of-freedom fully parallel Hexa Slide manipulator. The device, however, is general and can be used for other parallel manipulators. The proposed device consists of a link with U joints on both sides and is equipped with a rotary sensor and a biaxial inclinometer. When attached between the base and the mobile platform, the device restricts the end-effector's motion to five degree-of-freedom and can measure position of the end-effector and one of its rotations. Numerical analyses of the identification Jacobian reveal that all parameters are identifiable. Computer simulations show that the identification is robust for the errors in the initial guess and the measurement noise. Intrinsic inaccuracies of the device can significantly deteriorate the calibration results. A measurement procedure is proposed and formulations of cost functions are discussed to prevent propagation of the inaccuracies to the calibration results.
In this paper, the pose estimation method for the satellite GTB (Ground Test Bed) using vision/MEMS IMU (Inertial Measurement Unit) integrated system is presented. The GTB for verifying a satellite system on the ground is similar to the mobile robot having thrusters and a reaction wheel as actuators and floating on the floor by compressed air. The EKF (Extended Kalman Filter) is also used for fusion of MEMS IMU and vision system that consists of a single camera and infrared LEDs that is ceiling landmarks. The fusion filter generally utilizes the position of feature points from the image as measurement. However, this method can cause position error due to the bias of MEMS IMU when the camera image is not obtained if the bias is not properly estimated through the filter. Therefore, it is proposed that the fusion method which uses the position of feature points and the velocity of the camera determined from optical flow of feature points. It is verified by experiments that the performance of the proposed method is robust to the bias of IMU compared to the method that uses only the position of feature points.
Kinematic calibration is a process whereby the actual values of geometric parameters are estimated so as to minimize the error in absolute positioning. Measuring all components of Cartesian posture, particularly the orientation, can be difficult. With partial pose measurements, all parameters may not be identifiable. This paper proposes a new device that can be used to identify all kinematic parameters with partial pose measurements. Study is performed for a six degree-of-freedom fully parallel Hexa Slide manipulator. The device, however, is general and can be used for other parallel manipulators. The proposed device consists of a link with U joints on both sides and is equipped with a rotary sensor and a biaxial inclinometer. When attached between the base and the mobile platform, the device restricts the end-effector's motion to five degree-of-freedom and can measure position of the end-effector and one of its rotations. Numerical analyses of the identification Jacobian reveal that all parameters are identifiable. Computer simulations show that the identification is robust for the errors in the initial guess and the measurement noise.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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