이 연구는 시각장애인을 위한 길안내 서비스 시스템의 설계와 구현에 관한 연구이다. 시각장애인을 고려한 사용자 인터페이스로써 음성인식을 통한 스마트폰을 입력도구로 사용하였고, 출력도구는 방향 및 음성안내를 하면서도 주변 환경음을 인식할 수 있는 골전도 헤드셋을 사용하였다. 개발된 시스템은 기존의 길안내용 스마트폰 앱과 달리 보행해야할 방향 정보를 착용한 헤드셋의 좌우 스테레오 음의 크기로 전달하며, 갈림길이나 휘어진 길에 대한 음성안내는 수 미터 전에 안내하여 시각장애인의 보행 속도에 적합하게 안내가 이루어지며, 역방향 보행이나 경로이탈을 즉시 경고하는 장점이 있다. 방향센서로 진행방향에 대한 동적 정밀도가 1.5도인 모션 트랙커를 사용하여 안정적이고 신뢰성 있는 방향 정보를 취득할 수 있었다. GPS의 위치오차를 극복하기 위하여 위치오차에 견고한 경로계획 알고리즘을 제안하였다. 구현된 시스템을 실험한 결과 실험 경로에서 평균 방향각 오차가 6.82도(표준 편차 5.98)로 비교적 안정하게 방향을 유도하여 목적지에 도달하였다.
시각-언어 이동 문제는 시각 이해와 언어 이해 능력을 함께 요구하는 복합 지능 문제이다. 본 논문에서는 시각-언어 이동 에이전트를 위한 새로운 학습 모델을 제안한다. 이 모델은 데모 데이터에 기초한 모방 학습과 행동 보상에 기초한 강화 학습을 함께 결합한 복합 학습을 채택하고 있다. 따라서 이 모델은 데모 데이터에 편향될 수 있는 모방 학습의 문제와 상대적으로 낮은 데이터 효율성을 갖는 강화 학습의 문제를 상호 보완적으로 해소할 수 있다. 또한, 제안 모델에서는 기존의 목표 기반 보상 함수들의 문제점을 해결하기 위해 설계된 새로운 경로 기반 보상 함수를 이용한다. 본 논문에서는 Matterport3D 시뮬레이션 환경과 R2R 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 제안 모델의 높은 성능을 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권8호
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pp.3270-3294
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2020
Some things come easily to humans, one of them is the ability to navigate around. This capability of navigation suffers significantly in case of partial or complete blindness, restricting life activity. Advances in the technological landscape have given way to new solutions aiding navigation for the visually impaired. In this paper, we analyze the existing works and identify the challenges of path selection, context awareness, obstacle detection/identification and integration of visual and nonvisual information associated with real-time assisted mobility. In the process, we explore machine learning approaches for robotic path planning, multi constrained optimal path computation and sensor based wearable assistive devices for the visually impaired. It is observed that the solution to problem is complex and computationally intensive and significant effort is required towards the development of richer and comfortable paths for safe and smooth navigation of visually impaired people. We cannot overlook to explore more effective strategies of acquiring surrounding information towards autonomous mobility.
The maritime traffic system research has been studied for the safety and efficiency of the Marine Navigation. In order to evaluate the maritime traffic system, the vessel traffic observation is playing important roll. Recently, the way of collecting the vessel traffic information has been become fixed by using the radar, the AIS and the visual observations. However, it is still difficult to get the information about ships without the AIS. In this paper, the past vessel traffic observation results are shown. From those data and introducing the way of Japanese traffic survey, the recent matters of the vessel traffic observation are discussed.
An expert system of collision avoidance developed by CLIPS and Visual C++ is continuously introduced in this paper. Further, a simulation function of collision avoidance is added to the expert system, the function can simulate the avoidance actions of own ship and a specific target of a period of future time. This function can help navigators to estimate collision risk and make proper collision avoidance actions in dangerous situations for navigational safety of ships. Furthermore, navigational rules can also be evaluated during the process of simulation.
Retreiving indoor scene reference image from database using visual information is important issue in Robot Navigation. Scene matching problem in navigation robot is not easy because input image that is taken in navigation process is affinly distorted. We represent probabilistic framework for the feature matching between features in input image and features in database reference images to guarantee robust scene matching efficiency. By reconstructing probabilistic scene matching framework we get a higher precision than the existing feaure-feature matching scheme. To construct probabilistic framework we represent each image as Gaussian Mixture Model using Expectation Maximization algorithm using SIFT(Scale Invariant Feature Transform).
A method is proposed to design a mobile tele-existence system, which can be remotely driven with the auditory and visual sensation of presence. The system consists of mobile robot with camera and two microphones. The effectiveness of the proposed system was evaluated by navigation experiments of the tele-robot through an obstructed space.
가상환경에서의 실재감을 증대시키는 방법 중에 하나는 상호작용을 이용하는 방법이다. 즉, 사용자가 가상환경에 변화를 줄 수 있게 하여, 사용자와 가상환경 사이의 결속감을 통해, 사용자가 가상환경 속에 있는 듯한 느낌을 주는 것이다. 그러나, Architectural Walkthrough 혹은 Navigation 시스템은 기능적으로 가상객체와에 affordance 와 그 밖의 interactivity cue를 적용하여 사용자로 하여금 시각적으로만 상호작용감을 유발하게 하여, 사용자의 실재감을 높이기 위한 방법에 대한 것이다. 두 개의 가상환경에 대하여 아무런 visual cue가 없는 경우, 텍스트를 이용한 직접 표현 방법, 객체가 simulation 된 trace 그리고 affordance cue 등 총 4가지 방법들, 즉 총 8가지 실험 조합에서 사용자가 느끼는 상호작용성과 실재감을 측정하였는데 interactivity유도를 위한 간접적인 visual cue가 쓰였을 경우 통계적으로 유의하게 상호작용성 및 실재감이 증대하는 결과를 보여주었다. 이는 적은 모델링만의 노력으로, 실제 인터액션에 대한 구현 없이 가상환경에서 어느 정도의 실재감을 높일 수 있는 방법을 제시하고 있다.
본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 기술하였다. 제안한 방법은 퍼지추론 및 대조도 등과 같은 인간의 시각시스템도 고려하였다. 먼저 시각시스템과 통계적 특성을 활용하여 최적의 계수 대역을 설정하였고, 외부환경 변화에도 대응할 수 있는 퍼지 추론기를 설계 하였다. 비가시성과 워터마크의 정확도를 실험한 결과, 대조도는 스므드 영상에서 우수하였고, 러프한 영상에서는 통계적 특성이 우수함을 보였다.
Presently, the exploration of an unknown environment is an important task for thee new generation of mobile service robots and mobile robots are navigated by means of a number of methods, using navigating systems such as the sonar-sensing system or the visual-sensing system. To fully utilize the strengths of both the sonar and visual sensing systems. This paper presents a technique for localization of a mobile robot using fusion data of multi-ultrasonic sensors and vision system. The mobile robot is designed for operating in a well-structured environment that can be represented by planes, edges, comers and cylinders in the view of structural features. In the case of ultrasonic sensors, these features have the range information in the form of the arc of a circle that is generally named as RCD(Region of Constant Depth). Localization is the continual provision of a knowledge of position which is deduced from it's a priori position estimation. The environment of a robot is modeled into a two dimensional grid map. we defines a vision-based environment recognition, phisically-based sonar sensor model and employs an extended Kalman filter to estimate position of the robot. The performance and simplicity of the approach is demonstrated with the results produced by sets of experiments using a mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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