삼각측량의 원리를 이용하 거리 탐색기를 사용하여 거리 영상을 취득하는 경우에 발생하는 측정오차를 직관적으로 이해할 수 있도록 기하학적 방법으로 분석하였다. 그 결과로 추정 오차는 카메라에서 물체까지의 거리에 비례하는 것을 보였다. 또한 카메라 초점과 물체를 지나는 직선이 광원과 물체를 연결하는 직선과 직각인 경우 측정값이 가장 정밀한 것을 보였다. 또한 이 결과가 해석학의 기법을 사용하여 분석한 결과와 일치함을 보였고 실험을 통하여 이를 확인하였다. 본 연구 결과는 동일한 카메라가 광원을 사용한 경우에도 카메라의 방향과 물체까지의 거리를 변화시켜서 측정 정밀도를 향상시킬 수 있다는 것을 보인다.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.591-597
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1996
To straighten the path that farm machinery follows in paddy fields, it is necessary to measure and evaluate the tracks that these machines leave behind. However, there are no known methods for making such measurements and evaluations since it is difficult to accurately trace the paths that the machine make in paddy fields. Therefore, a measuring system has been developed which can accurately recored the path of a farm machinery in a field by measuring the horizontal straight-line distance from the side of the field to the machine. This system consists of a track subsystem on the machine and a range finder system. A measuring appraratus is installed on a flatcar which runs on rails over 50 m long at the side of the filed. The track subsystem uses a CCD camera to track the movement of the machine in the field which is following a lengthwise path. The range finder subsystem measures the distance that the measuring apparatus has traveled on the rails and the distance from the app ratus to the machine in the field. This system makes it possible to record the path that the machine travels. Even though differences in traveling distance arise between the measuring apparatus and the farm machine, these differences are detected by image processing , which allows the machine in the field to be located accurately. The short(0.05 second) time required for image processing is enough to follow an object . In the present study, this system was able to measure the path that a moving tractor makes. Even though a lag of up to 0.4 meters occurred, this system did not miss its target during operation of the track subsystem. Thus the path measuring system developed here is able to record vehicle paths automatically by following the movement of vehicles in the field and measuring the distance to them. It is expected to come into use in such applications as unmanned moving vehicle tests.
Proposed is improved compact self-mixing type semiconductor-laser range finder, which measures mode-hop time interval (MHI). Measurement error caused by the fluctuation of MHI is greatly reduced by averaging many contiguous MHI's. The main cause of measurement error 1.5% at ranges from 0.1m to 0.8m is attributed to the optical phase change of a returned light from a focusing lens. Accuracy improvement by stabilization of the returned light is suggested.
레이저 거리센서와 비전 카메라의 정보를 융합하기 위해서는 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부 파라미터를 정확하게 보정하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 레이저 거리센서와 카메라 좌표계 간의 외부 파라미터를 기존에 알려진 방법보다 쉬우면서도 정확하게 획득할 수 있는 새로운 보정 방법을 제안하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법의 접근법은 레이저 거리센서로 획득한 3차원 구조물의 모서리 정보를 영상으로 투영하였을 때 반드시 하나의 직선상에 존재해야 한다는 것을 제약조건으로 한다. 이러한 제약조건을 만족하는 3차원 기하모델을 제시하고 이 모델의 에너지 함수를 최소화하기 위한 수치적 해법을 소개한다. 또한 높은 정밀도의 보정을 위하여 레이저 거리정보 및 카메라 영상의 획득 과정에 대해서도 상세히 설명한다. 실험을 통해 제안된 방법의 성능이 기존의 방법에 비하여 보다 높은 정밀도를 보임을 확인할 수 있었다.
In this paper, we propose a method improving the accuracy of th eregistration coefficients calculated form two range images considering the measurement error. The employed range finder is based on triangulation and the depth measurement error is described with an error covariance matrix, which is based on thesensitivity of the range measurements. Experimental results demonstrate that the registration coefficients obtained with the proposed method are better than the results when the measurment errors are neglected.
스테레오 카메라는 거리정보의 획득 이외에 대상의 부가적인 정보를 획득할 수 있는 장점이 있어 향후 지능 로봇 시스템에 필수적인 센서로 각광받고 있다. 하지만 건물의 벽면과 같이 대상 표면에 반복적인 무늬가 있는 영역, 질감도가 낮은 영역 등에서는 기존의 기법으로는 정합이 불가능하다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 2D 레이저 거리 측정기를 활용해 국소적으로 획득된 거리정보를 신뢰도 전파스테레오 정합 기법에 융합하여 정합 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존의 신뢰도 전파 스테레오 정합 기법의 국부-명백함수에 Quad-tree 기반 영상분할 정보를 참조하여 레이저 측정 정보를 추가하고, 영상의 과분할 정보를 참조하여 국부-적합성 함수를 계산한다. 제안한 기법을 모의 실험영상과 실영상에 적용한 결과 질감도가 낮은 영역에서도 부분적으로 거리정보를 획득할 수 있었으며, 영역분할 정보의 사용으로 깊이 정보의 불연속성이 유지되는 것을 관찰할 수 있었다.
이동로봇의 주행에는 주로 바퀴 엔코더, 비전, 초음파, 레이저 센서가 많이 사용된다. 바퀴의 엔코더는 추측항법으로 시간에 따라 오차가 누적되기 때문에 단독 사용으로는 정확한 로봇의 위치를 계산할 수가 없다. 비전 센서는 풍부한 정보를 제공하지만 정보추출에 시간이 많이 소요되고, 초음파 센서는 거리정보의 정확도가 떨어지기 때문에 항행에 사용하기에는 어려움이 있다. 반면 레이저 센서는 비교적 정확한 거리정보를 제공하여 주므로 주행 센서로 사용하기 적합하다. 본 논문에서는 레이저 거리계에서 각도를 추출하는 방법을 제안하고 칼만 필터를 사용하여 레이저 거리계에서 추출한 거리 및 각도와 바퀴 엔코더에서 추출한 거리 및 각도에 대한 정합을 수행한다. 일반적으로 레이저 거리계 사용시 특징점 하나를 사용한 경우에 그 특징점이 변하거나 새로운 특징점으로 이동할 때 오차가 커질 수가 있다. 이를 보완하기 위해 이동 로봇의 주행 시 레이저 스캐너에서 두 개의 특징점들을 사용하는 방법을 사용하여 이동 로봇의 항법 성능이 향상됨을 보인다.
The aim of this paper is to present the development of visual seam tracking system equipped with visual range finder. The visual range finder, which consists of a CCD camera and a diode laser system with line generating optics, developed to recognize the types of weld joints and detect the location of weld joints. In practical applications, however, images of the weld joints are often degraded due to spatters, are flares, surface specularity, and welding smoke. To overcome the problem, this paper proposes a syntactic approach which is a class of artificial intelligence techniques. In the approach, the type of weld joint is inferred based upon the production rules which are linguiques grammars consisting of a set of line and junction primitives of laser strip image projected on weld joint. The production rules eliminate several noisy primitives to create new primitives through the merging process of primitives. After the recognition of weld joint, arc welding is started and the location of weld joints is repeatedly detected using a spring model-based template matching in which the template model is a by-product of the recognition process of weld joint. To show the effectiveness of the proposed approach a series of experiments-identification and robotic tracking-are conducted for four different types of weld joints.
Methods for measuring or estimating of ground shape by a laser range finder and a vision sensor(exteroceptive sensors) have critical weakness in terms that these methods need prior database built to distinguish acquired data as unique surface condition for driving. Also, ground information by exteroceptive sensors does not reflect the deflection of ground surface caused by the movement of UGVs. Thereby, UGVs have some difficulties regarding to finding optimal driving conditions for maximum maneuverability. Therefore, this paper proposes a method of recognizing exact and precise ground shape using Inertial Measurement Unit(IMU) as a proprioceptive sensor. In this paper, firstly this method recognizes attitude of a robot in real-time using IMU and compensates attitude data of a robot with angle errors through analysis of vehicle dynamics. This method is verified by outdoor driving experiments of a real mobile robot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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