This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
본 연구에서는 마커없이 구조물의 변위를 측정할 수 있는 영상기반 변위계측 시스템(NVDMS)을 제안한다. 기존의 방식과 제안하는 NVDMS는 크게 두 가지의 차이점이 있다. 첫째, NVDMS는 마커를 사용하지 않고 구조물의 특징점의 픽셀좌표 변화를 추출한다. 둘째, 특징점의 픽셀좌표를 물리좌표로 변환하는 scaling factor는 기존 방식에선 마커의 크기로부터 계산되는 반면, NVDMS에서는 카메라와 구조물사이의 거리, 각도, 초점거리로 계산된다. 3층 축소모형의 자유진동 실험에서 제안한 NVDMS로부터 얻은 변위데이터의 신뢰도를 분석하기 위해 LDS로부터 얻은 변위데이터의 비교를 하였으며, 얻어진 변위데이터를 이용하여 동특성을 분석하였다. 분석결과 NVDMS는 마커없이 구조물의 동적변위를 정밀하게 측정가능할 뿐만 아니라 얻어진 변위데이터로부터 추출한 동특성의 신뢰도 또한 높았다.
케이블지지교량에서 케이블은 하중을 지지하는 주요 부재로, 케이블 장력은 교량의 건전성과 안전도 평가에 있어서 매우 중요한 변수이다. 케이블의 장력을 추정하는 기법으로, 로드셀 및 유압잭 등을 이용하여 케이블의 응력을 직접 측정하는 직접법과 케이블의 형상조건과 계측된 동특성을 활용하여 장력을 역산하는 진동법이 가장 많이 활용되고 있다. 최근 들어 케이블 내부 강재의 응력변화로 인하여 유발되는 자기장 변화를 탐지하는 EM 센서의 연구 및 활용이 증가하고 있다. 본 연구에서는 리프트오프 테스트, EM 센서 및 진동법(Vision-based System, Accelerometer)을 적용하여 장력을 측정하고 그 결과를 비교 분석하였다.
Line tracking is a well defined method of mobile robot navigation. It is simple in concept, technically easy to implement, and already employed in many industrial sites. Among several different line tracking methods, magnetic sensing is widely used in practice. In comparison, vision-based tracking is less popular due mainly to its sensitivity to surrounding conditions such as brightness and floor characteristics although vision is the most powerful robotic sensing capability. In this paper, a vision-based robust path line detection technique is proposed for the navigation of a mobile robot assuming uncontrollable surrounding conditions. The technique proposed has four processing steps; color space transformation, pixel-level line sensing, block-level line sensing, and robot navigation control. This technique effectively uses hue and saturation color values in the line sensing so to be insensitive to the brightness variation. Line finding in block-level makes not only the technique immune from the error of line pixel detection but also the robot control easy. The proposed technique was tested with a real mobile robot and proved its effectiveness.
Emerging sensor-based structural health monitoring (SHM) technology can play an important role in inspecting and securing the safety of aging civil infrastructure, a worldwide problem. However, implementation of SHM in civil infrastructure faces a significant challenge due to the lack of suitable sensors and reliable methods for interpreting sensor data. This paper reviews recent efforts and advances made in addressing this challenge, with example sensor hardware and software developed in the author's research center. It is proposed to integrate real-time continuous monitoring using on structure sensors for global structural integrity evaluation with targeted NDE inspection for local damage assessment.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권6호
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pp.379-383
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2015
This paper presents an approach to detect object distance with the use of the recently developed low-cost Kinect sensor. The technique is based on Kinect color depth-image processing and can be used to design various computer-vision applications, such as object recognition, video surveillance, and autonomous path finding. The proposed technique uses keypoint feature detection in the Kinect depth image and advantages of depth pixels to directly obtain the feature distance in the depth images. This highly reduces the computational overhead and obtains the pixel distance in the Kinect captured images.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권4호
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pp.293-298
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2006
In this paper, a sensor fusion based robot navigation method for the autonomous control of a miniature human interaction robot is presented. The method of navigation blends the optimality of the Fuzzy Neural Network(FNN) based control algorithm with the capabilities in expressing knowledge and learning of the networked Intelligent Robotic Space(IRS). States of robot and IR space, for examples, the distance between the mobile robot and obstacles and the velocity of mobile robot, are used as the inputs of fuzzy logic controller. The navigation strategy is based on the combination of fuzzy rules tuned for both goal-approach and obstacle-avoidance. To identify the environments, a sensor fusion technique is introduced, where the sensory data of ultrasonic sensors and a vision sensor are fused into the identification process. Preliminary experiment and results are shown to demonstrate the merit of the introduced navigation control algorithm.
A windshield wiper system plays a key part in assuring the driver's safety during the rainfall. However, because the quantity of rain and snow vary irregularly according to time and the velocity of the automobile, a driver changes wiper speed and interval from time to time to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming a direct cause of traffic accidents. Therefore, this paper presents the basic architecture of a vision-based smart windshield wiper system and a rain sensing algorithm that regulates speed and interval of the windshield wiper automatically according to the quantity of rain or snow. This paper also introduces a fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates the performance of the suggested algorithm in an experimental simulator.
차량의 정확한 위치 추정을 위하여 GPS (global positioning system)와 영상 센서, 관성 센서 등을 결합한 복합 측위에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 복합 측위에 있어 중요한 요소 중 하나인 각 센서 간의 시각동기화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 GPS 시각 정보를 기준으로 시각동기화 된 영상 센서, 관성 센서와 OBD (on-board diagnostics) 측정치를 획득하는 기법이다. GPS로부터 시각 정보와 위치 정보를 획득하며, 관성 센서로부터 차량의 자세에 관련된 측정치와 OBD를 활용하여 차량의 속력을 획득한다. 영상 센서로부터 획득한 영상에 GPS 시각 정보와 위치 정보, 관성 센서와 OBD의 측정치를 색상으로 변환하여 영상 픽셀에 삽입하는 기법을 제안한다. 또한, 영상에 삽입된 시각동기화 된 센서 측정치들은 변환 과정을 통하여 추출할 수 있다. 각 센서들의 결합을 위하여 임베디드 리눅스 보드를 활용하였으며, 제안된 기법의 성능 평가를 위하여 실제 차량 주행을 통한 실험을 수행하였다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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