본 논문에서는 차량이 자동으로 도로를 추적하는 자율주행을 실현하기 위한 선행조건으로서 자기차선의 자장으로부터 차량의 위치와 방향을 추정하기 위한 시스템을 제안한다. 자기차선에 사용되는 원통형 영구자석인 단일자기원에 자기 쌍극자 모델이 적용될 수 있음을 검증하기 위해서 자기센서를 이용하여 위치에 따른 원형 영구자석 자장의 3축 성분을 측정하고 실험 데이터를 자기 쌍극자 모델과 비교하였다. 실험 데이터를 기반으로 한 모델을 이용하여 자장의 3축 성분에 의하여 센서의 위치를 추정할 수 있음을 보인다. 단일 자기원에 검증된 자기 쌍극자 모델을 자기차선으로 확장하고, 센서의 위치와 방향에 따른 자장의 3축 성분의 실험 데이터를 획득한다. 실험 데이터의 맵핑을 이용하여 자장의 3축 성분에 따른 센서의 위치와 방향을 추정한다. 자기차선 상에서 차량의 위치와 센서를 제안된 방법에 의해 추정하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 차선추적에 적용한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.5112-5128
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2016
Tracking human body is an important problem in computer vision field. Tracking failures caused by occlusion can lead to wrong rectification of the target position. In this paper, a robust human tracking algorithm is proposed to address the problem of occlusion, rotation and improve the tracking accuracy. It is based on Tracking-Learning-Detection framework. The key auxiliary information is used in the framework which motivated by the fact that a tracking target is usually embedded in the context that provides useful information. First, face localization method is utilized to find key face location information. Second, the relative position relationship is established between the auxiliary information and the target location. With the relevant model, the key face information will get the current target position when a target has disappeared. Thus, the target can be stably tracked even when it is partially or fully occluded. Experiments are conducted in various challenging videos. In conjunction with online update, the results demonstrate that the proposed method outperforms the traditional TLD algorithm, and it has a relatively better tracking performance than other state-of-the-art methods.
In this paper, the designed fish robot is researched and developed for aquarium underwater robot. This paper is a study on how the outside technology merely to find the location of fish robots without specific sensor or internal devices. This model is designed to detect the position of the Robotic Fish in the Mat lab and Simulink. This intends to recognize the shape of the tank via a video device such as a camera or camcorder using an image processing technique to identify the location of the robotic fishes. Here, we are applied the two methods, one is Hom - Schunk Method and second one is newly proposed method that is the comparing image data algorithm. The Horn - Schunck Method is used to obtain the velocity for each pixel in the image and the comparing image data algorithm is proposed to obtain the position with comparing two video frames and assumes a constant velocity in each video frame.
본 논문은 컨테이너 위치 측정을 위하여 비전을 기반으로 컨테이너의 홀을 검출하는 방법을 제안한다. 컨테이너는 각 꼭짓점마다 스프레더의 헤드블록과 부착되는 홀이 있기 때문에 서로 대각에 위치한 홀을 찾아서 컨테이너의 위치를 검출하는 방법을 이용한다. 우선, 스프레더에서 촬영된 컨테이너 영상을 입력받고 영상에서 컨테이너를 찾기 위하여 허프 변환을 이용해 직선을 검출한다. 검출된 직선 중에서 서로 직교하는 위치를 찾아서 스프레더의 헤드블록과 접합하는 컨테이너의 꼭짓점 후보로 정하며 정확한 꼭짓점을 찾기 위하여 템플릿 매칭을 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 컨테이너의 위치를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
이동하는 스마트폰이나 로봇의 단안 카메라를 이용하여 연속적으로 촬영된 이미지들을 분석하여 카메라의 위치를 추정하는 것은 메타버스나 이동 로봇, 사용자 위치 서비스에서 매우 중요하다. 지금까지는 PnP 관련 기술들을 적용하여 위치를 계산하였는데, 본 논문에서는 연속된 영상들에 적용된 에피폴라 기하학에서의 필수 행렬을 이용하여 카메라의 이동 방향을 구하고 기하학적인 수식 계산을 통해 카메라의 연속적인 이동 위치를 추정하는 방법을 새롭게 제안하였고, 시뮬레이션을 통해 그 정확성을 검증하였다. 이 방식은 기존의 방식과는 전혀 다른 방법으로 두 개 이상의 영상에서 하나 이상의 일치되는 특징점만 있어도 적용할 수 있는 특징이 있다.
저가의 홀센서를 이용하여 자석의 위치를 인식하는 센서 시스템을 제안하였다. 먼저 모델식을 이용하여 자석에 의한 자기장을 측정하고, 수평 자계와 수직 자계의 특성을 분석하여, 센서의 배치방법을 결정하였다. 자석과 홀센서의 위치 관계에 따라서 측정된 자기장 값으로부터 자석의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안하고, 이론적인 오차를 계산하였다. 또한 마이크로 컨트롤러를 사용하여 개발할 때의 단점인 실시간 데이터 확인이 어려운 점을 극복하기 위해서 컴퓨터용 응용 프로그램을 작성하여, 작업의 수월성을 높였다. 계산된 이론적 오차는 0.0025cm 이하로 나타났으며 실제로 개발된 시스템의 오차는 0.07cm 이하로 측정되어 여러 가지 상황에서 제안한 방법들의 우수성을 입증하였다.
최근 정부기관 및 지자체에서는 화재, 납치 등 긴급구조에 스마트폰의 위치정보를 활용하기 위한 방안을 모색하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 긴급상황에서 활용 가능한 정밀측위정보를 구축하기 위해 스마트폰 위치정보와 mobile mapping system을 활용하여 정위치 기반의 Wi-Fi AP 데이터를 신속하게 수집 구축할 수 있는 방안을 제시하였다. 수집된 성과를 통해 GPS/INS/DMI에 대한 보정작업을 실시하여 정확한 수집차량의 위치를 취득하였다. 또한 Wi-Fi AP 수집기와 GPS 시각을 기준으로 커플링하여 Wi-Fi 정보와 수집위치를 통합한 원시데이터를 구축하고, 측위성능을 저하시키는 Wi-Fi AP 신호의 잡음 제거를 통해 Wi-Fi radiomap을 구축하였다. 각 자치구별로 10개의 테스트 지점을 선정하여 측위성능평가를 실시한 결과, 전체 자치구 평균은 25.46m, 표준편차는 27.76m의 결과 값을 얻을 수 있었다. 이러한 결과는 현재 사용하고 있는 이동통신사 기지국 측위(200m~2km)와 실내에서 불가능한 GPS 측위기술을 보완하거나 대체할 수 있는 기술로서 활용 가능할 것으로 판단된다.
본 논문은 유비쿼터스 센서 네트워크와 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 실내에서의 이동로봇에 위치를 인식하고 이를 바탕으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템 개발을 제안한다. 사용한 USN(Ubiquitous Sensor Network)은 ZigBee 기반으로 위치 인식 엔진을 탑재하고 RSSI(Received Signal Strength Indicator) 신호를 사용하여 노드간의 거리를 측정한다. 본 논문에서는 노드 간의 정확한 거리 정보를 얻고 이를 바탕으로 위치를 추정하기 위해 실험 입 출력 데이터를 가지고 퍼지 모델을 구하였고 거리의 오차를 수정하였다. 또한, RSSI 값의 부정확으로 인한 위치 인식의 오류를 보정하기 위해 이동로봇에 내장된 회전 센서를 이용하여 이동로봇의 좌표를 구하고 이를 위치 좌표의 보정에 사용하여 위치 인식의 정확성을 개선하였다. 제안된 방법에 의한 위치 인식을 기반으로 인터넷을 통한 원격제어 시스템을 개발하였다. 제안된 방법이 USN에 의해 추정된 위치 정보만을 사용하는 경우보다 정확하게 이동로봇의 위치를 추정하고 인터넷을 통한 원격 주행이 가능함을 보였다.
It is very important to manage the position of the blocks in the shipyard where the work is completed, or the blocks need to be moved for the next process operation. The moving distance of the block increases according to the position of the block stockyard. As the travel distance increases, the number of trips and travel distance of the transporter increases, which causes a great deal of operation cost. Currently, the selection of the block position in the shipyard is based on the know-how of picking up a transporter worker by the production schedule of the block, and the location where the block is to be placed is determined according to the situation in the stockyard. The know-how to select the position of the block is the result of optimizing the position of the block in the shipyard for a long time. In this study, we used the accumulated data as a result of the operation of the yard in the shipyard and tried to select the location of blocks by learning it. Decision tree learning algorithm was used for learning, and a prototype was developed using it. Finally, we prove the possibility of selecting a block stockyard through this algorithm.
Although the previous information technologies had been used for the quick and accurate processing of work, At present, however, as the combination with the Internet, the IOT(Internet-of-Things) era in which the diverse pieces of information are collected and handled through the sensor networks is in progress. Among these application fields of the IoT, the indoors position identification technology has been developing in the direction of providing the position information in the buildings of which the lengths and the interiors are complicated and in the direction of providing the various pieces of information and others of the like to the nearby customers. In this paper, we proposed an indoors position identification system that detects the patrol positions of the prison officers in the correctional facilities and in the prisons by using the ultrasonic waves, that transmits these to the control system and the data gateway, and that transmits the detected data. The Indoors Positioning identification System is organized with the tags for recognizing the positions that transmit the ultrasonic signal, ultrasonic receiver and data gateway. And the indoors position information data were transmitted to the management system through the data gateway. We evaluated the transmission error, by changing the distance of the proposed system for location recognition tag and the receiver, As a result, we found out that, when the transmission distance was 10 cm or less, the errors occurred in the form of the distortions. And when it was 110 cm or more, the transmission errors occurred due to the propagation diminutions of the ultrasonic wave signals. And when the transmission distance was from 10 cm to 100 cm, it was shown that the proposed system was possible without any errors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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