In this paper, we propose a vision-based method to recognize lane changes of an autonomous vehicle. The proposed method is based on six states of driving situations defined by the positional relationship between a vehicle and its nearest lane detected. With the combinations of these states, the lane change is detected. The proposed method yields 98% recognition accuracy of lane change even in poor situations with partially invisible lanes.
In this paper, a precision landing approach is implemented based on real-time image processing. A full-scale landmark for automatic landing is used. canny edge detection method is applied to identify the outside quadrilateral while circular hough transform is used for the recognition of inside circle. Position information on the ground landmark is uplinked to the unmanned helicopter via ground control computer in real time so that the unmanned helicopter control the air vehicle for accurate landing approach. Ground test and a couple of flight tests for autonomous landing approach show that the image processing and automatic landing operation system have good performance for the landing approach phase at the altitude of $20m{\sim}1m$ above ground level.
Ha, Young-Guk;Sohn, Joo-Chan;Cho, Young-Jo;Yoon, Hyun-Soo
ETRI Journal
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제27권6호
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pp.666-676
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2005
In recent years, motivated by the emergence of ubiquitous computing technologies, a new class of networked robots, ubiquitous robots, has been introduced. The Ubiquitous Robotic Companion (URC) is our conceptual vision of ubiquitous service robots that provide users with the services they need, anytime and anywhere in ubiquitous computing environments. To realize the vision of URC, one of the essential requirements for robotic systems is to support ubiquity of services: that is, a robot service must be always available even though there are changes in the service environments. Specifically robotic systems need to be automatically interoperable with sensors and devices in current service environments, rather than statically preprogrammed for them. In this paper, the design and implementation of a semantic-based ubiquitous robotic space (SemanticURS) is presented. SemanticURS enables automated integration of networked robots into ubiquitous computing environments exploiting Semantic Web Services and AI-based planning technologies.
This paper presents a user interface for vision based indirect teaching of a robotic manipulator with Kinect and IMU (Inertial Measurement Unit) sensors. The user interface system is designed to control the manipulator more easily in joint space, Cartesian space and tool frame. We use the skeleton data of the user from Kinect and Wrist-mounted IMU sensors to calculate the user's joint angles and wrist movement for robot control. The interface system proposed in this paper allows the user to teach the manipulator without a pre-programming process. This will improve the teaching time of the robot and eventually enable increased productivity. Simulation and experimental results are presented to verify the performance of the robot control and interface system.
Automated vision inspection has become a vital part of computer related industries. Most of the existing inspection systems mainly utilize black and white images. In this paper, we consider an application of automated vision inspection in which cable color has to be recognized in order to detect the quality status of assembled wire harness. A back-propagation neural network is proposed to classify seven different cable colors. To represent a single point in image space, we use the ($L^*,\;a^*,\;b^*$) model which is one of commonly used color-coordinate systems in image processing. After training the neural network with ($L^*,\;a^*,\;b^*$) data obtained from color image, we tested its performance. The results show that the neural network is able to classify cable colors with high performance.
Effective brand management using images has been a challenge for the brand managers. The brand identity-brand image alignment on the social media is an important yet mostly-overlooked phenomenon. We proposed a scalable Google Cloud Vision-based approach for measuring the alignment between brand identity and brand image, and understanding the brand positions. We analyzed 3247 images of 13 leading Indian brands on Instagram. Images containing wordy announcements by the firms are in stark contrast with the relatively more emotive images by the users. It leads to a noticeable disconnect between the brand identity and brand image. Also, the private sector brands do not always outperform the public sector brands in branding efforts. By offering practical guidance on how to measure and reduce the misalignment, this study paved a feasible path towards better visual branding on Instagram.
국내에는 도로의 교통혼잡을 효율적으로 운영하기 위해서 지능형 교통체계(ITS)가 구축되어 있으며 교통정보 수집 및 과속단속 시스템에 활용되고 있다. 현재, 교통순환과 교통안전 확보를 위해 차로마다 통행 차량을 지정하는 지정차로제 및 전용차로제가 시행되고 있으며 인공지능 기술을 적용한 체계적이고 정확한 불법 차량 단속시스템이 필요하다. 본 연구에서는 지정차로제의 차량 통행의 효율성을 향상 할 수 있는 차량번호 인식 모델을 제안한다. 컴퓨터 비전 기술을 적용하여 실시간으로 3차선과 4차선의 다차선 도로를 인식하고 차로별 차량번호를 검지하여 지정차로제 위반 차량의 단속방안을 제시하고자 한다.
This application-oriented paper describes an automated welding carriage system to weld a thin corrugated workpiece with welding seam tracking function. Hyundai Heavy Industries Corporation has developed an automatic welding carriage system, which utilizes pulsed plasma arc welding process for corrugated sheets. It can obtain high speed welding more than 2 times faster than traditional TIG based welding system. The aim of this development is to increase the productivity by using automatic plasma welding carriage systems, to track weld seam line using vision sensor automatically, and finally to provide a convenience to operator in order to carry out welding. In this paper a robust image processing and a distance based tracking algorithms are introduced for corrugated workpiece welding. The automatic welding carriage system is controlled by the programmable logic controller(PLC), and the automatic welding seam tracking system is controlled by the industrial personal computer(IPC) equipped with embedded OS. The system was tested at actual workpiece to show the feasibility and performance of proposed algorithm and to confirm the reliability of developed controller.
Path finding is a key element in the navigation of a mobile robot. To find a path, robot should know their position exactly, since the position error exposes a robot to many dangerous conditions. It could make a robot move to a wrong direction so that it may have damage by collision by the surrounding obstacles. We propose a method obtaining an accurate robot position. The localization of a mobile robot in its working environment performs by using a vision system and Virtual Reality Modeling Language(VRML). The robot identifies landmarks located in the environment. An image processing and neural network pattern matching techniques have been applied to find location of the robot. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid onto a VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlay between the 2-D and VRML scenes. The suggested method defines a robot's path successfully. An experiment using the suggested algorithm apply to a mobile robot has been performed and the result shows a good path tracking.
Soon, Ben K.H.;Scheding, Steve;Lee, Hyung-Keun;Lee, Hung-Kyu
한국항해항만학회:학술대회논문집
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한국항해항만학회 2006년도 International Symposium on GPS/GNSS Vol.1
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pp.377-382
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2006
Precision approach and landing of aircraft in a remote landing zone autonomously present several challenges. Firstly, the exact location, orientation and elevation of the landing zone are not always known; secondly, the accuracy of the navigation solution is not always sufficient for this type of precision maneuver if there is no DGPS availability within close proximity. This paper explores an alternative approach for estimating the navigation parameters of the aircraft to the landing area using only time-differenced GPS carrier phase measurement and range measurements from a vision system. Distinct ground landmarks are marked before the landing zone. The positions of these landmarks are extracted from the vision system then the ranges relative to these locations are used as measurements for the extended Kalman filter (EKF) in addition to the precise time-differenced GPS carrier phase measurements. The performance of this navigation algorithm is demonstrated using simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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