This paper consider's the problem of exploring an unfamiliar environment in search of recognizable objects of visual landmarks. In order to extract and recognize them automatically, a feature map is constructed which records the set of features continually during a learning phase. The map contains photometric geometric, and metric information of each feature. Meanwhile, the localization algorithm can determine the position of the robot by extracting features and matching in the map. These procedures are implemented and tested using an AMR, and preliminary results are presented in this paper.
Hand gesture recognition based on vision is a challenging task in human-robot interaction. The sign language of finger spelling alphabets has been tested as a kind of hand gesture. In this paper, we test hand gesture recognition by detecting the contour shape and orientation of hand with visual image. The method has three stages, the first stage of finding hand component separated from the background image, the second stage of extracting the contour feature over the hand component and the last stage of comparing the feature with the reference features in the database. Here, finger spelling alphabets are used to verify the performance of our system and our method shows good performance to discriminate finger alphabets.
본 논문은 입력되는 영상에서 특정 객체를 찾기 위하여 특징 검출 및 매칭 결과를 분석하여 기술한다. 영상의 특징을 추출하는 방법 중 코너를 특징으로 하는 방법인 해리스 코너 검출(Harris corner detection)을 이용하여 코너를 추출하였으며, 추출한 특징을 이용하여 다양한 크기의 템플릿을 만들어 입력된 영상과 상관계수를 구해 최대값을 가지는 위치를 찾아 입력된 영상과 객체를 매칭 시킨 결과를 분석하였다. 본 논문의 연구 결과들은 객체의 탐지 등과 같은 영상 분석 기반 기술에 활용될 수 있으리라 기대된다.
This paper presents a simultaneous localization and mapping (SLAM) of an indoor hallway environment using Rao-Blackwellized particle filter (RBPF) along with a line segment as a landmark. Based on the fact that fluent line features can be extracted around the ceiling and side walls of hallway using vision sensor, a horizontal line segment is extracted from an edge image using Hough transform and is also tracked continuously by an optical flow method. A successive observation of a line segment gives initial state of the line in 3D space. For data association, registered feature and observed feature are matched in image space through a degree of overlap, an orientation of line, and a distance between two lines. Experiments show that a compact environmental map can be constructed with small number of horizontal line features in real-time.
본 논문은 영상 정보를 통하여 원거리에 있는 자율주행 로봇을 실시간으로 원격 제어하기 위한 시스템 설계를 제안하고 실제로 구현한다. 본 논문에서의 제안한 시스템은 인터넷상에서 이동 로봇을 제어하기 위한 웹서버 시스템, 웹을 통하여 제어하거나, 웹 브라우저 없이 서버와 연결된 네트워크 선로를 통하여 제어하는 클라이언트 시스템, 클라이언트 시스템과 자율이동 로봇간의 양방향 통신을 가능하게 하고 모든 시스템 총괄하는 제어서버 시스템, 무선 네트웍카드를 통하여 서버의 명령을 실행하고 영상 정보를 감지하여 서버 시스템에 전송하는 로봇 시스템으로 구성된다. 클라이언트, 제어서버 시스템은 플랫폼의 이식성을 고려하여 Java 어플리케이션으로써 구현되어 질 것이며, 웹 사용자 인터페이스는 HTML 과 Java 애플릿을 사용하여 구현한다. 본 논문에서는 앞에서 제시한 이러한 원격제어 시스템을 실제로 구현하여 실험함으로써 원거리에 있는 자율이동 로봇의 실시간 제어를 검증하고 적용하고자 한다.
Three dimensional (3-D) object detection and pose estimation from a single view query image has been an important issue in various fields such as medical applications, robot vision, and manufacturing automation. However, most of the existing methods are not appropriate in a real time environment since object detection and pose estimation requires extensive information and computation. In this paper, we present a fast 3-D object detection and pose estimation scheme based on surrounding camera view-changed images of objects. Our scheme has two parts. First, we detect images similar to the query image from the database based on the shape feature, and calculate candidate poses. Second, we perform accurate pose estimation for the candidate poses using the scale invariant feature transform (SIFT) method. We earned out extensive experiments on our prototype system and achieved excellent performance, and we report some of the results.
A robot needs a human detection algorithm for interaction with a human. This paper proposes a method that finds people using a SVM (support vector machine) classifier and a stereo camera. Feature vectors of SVM are extracted by HoG (histogram of gradient) within images. After training extracted vectors from the clustered images, the SVM algorithm creates a classifier for human detection. Each candidate for a human in the image is generated by clustering of depth information from a stereo camera and the candidate is evaluated by the classifier. When compared with the existing method of creating candidates for a human, clustering reduces computational time. The experimental results demonstrate that the proposed approach can be executed in real time.
본 논문은 네트워크을 통한 원격제어 시스템을 구축하는 연구로써 무선 랜과 AP를 이용하여 독립 무선 네트워크를 구축하고, 이동로봇의 주변 환경에 대한 레이저 센서정보와 영상정의를 전송한다. 그리고 스테레오 카메라와 Head Mounted Display를 사용하여 원격지에서 입체감 있는 영상을 보며 조작을 할 수 있게 하였으며, Head Motion Tracking를 이용해 이동로봇의 카메라를 별도의 조작 없이 컨트롤 가능하도록 방법을 제안하였다.
지능형 로봇에서 환경인식과 이러한 환경에 따른 행동 결정능력은 로봇이 필수적으로 갖추어야 할 기능이다. 본 논문은 이족로봇 플랫폼에서 비전기반 환경인식과 이를 통한 안정적인 보행 제어시스템을 제안한다. 비전기반 환경인식 시스템은 움직임 모델을 이용한 로봇 자체 움직임 보정 모듈, Adaboost를 이용한 장애물 영역 추출, PCA를 이용한 장애물 특징 추출, Hierarchical SVM을 이용한 장애물 인식 모듈로 구성되어 있으며, 이러한 환경 인식 시스템으로부터 보행 제어 시스템은 상황에 맞는 안정적이 보행 궤적을 생성한다. 보행 제어 시스템은 neural network을 이용하여 보행 궤적 생성 모듈과 보행 오차를 보정하기 위한 fuzzy 제어기 모듈로 구성되어 있다. 본 시스템을 제작한 로봇에 적용한 결과 보다 안정적인 보행을 할 수 있었다.
지능형 로봇에 사용되는 필수적인 여러 센서들 중 시각센서는 로봇 지각의 중추적인 역할을 담당한다. 로봇 시장의 확대와 함께 이러한 시각 센서를 기반으로 인간과 로봇과의 자연스러운 상호작용에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으며 최근에 학교와 연구소를 중심으로 대상체의 삼차원 거리 영상 정보를 함께 얻을 수 있는 스테레오 비전 처리 기술 개발이 활발히 진행되고 있다. 본 고에서는 스테레오 비전 처리에 대한 국내외연구 개발 동향에 대해 살펴보고 ETRI에서 개발중인 지능형 로봇의 스테레오 비전 처리 기술에 대하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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