Existent distance measurement that use camera is method that use both Stereo Camera and Monocular Camera, There is shortcoming that method that use Stereo Camera is sensitive in effect of a lot of expenses and environment variables, and method that use Monocular Camera are big computational complexity and error. In this study, reduce expense and error using Monocular Camera and I suggest algorithm that measure distance, Extract features using scale Invariant features Transform(SIFT) for distance measurement, and this measures distance through features matching and geometrical analysis, Proposed method proves measuring distance with wall by geometrical analysis free wall through feature point abstraction and matching.
목적: 4매의 비구면 렌즈를 사용하여 optical distortion과 TV distortion을 감소시켜 주변부 상의 왜곡을 줄인 광각의 모바일 카메라를 설계하였다. 방법: 광학적 설계는 화각 $95^{\circ}$에서 ${\pm}1%$내의 optical distortion을 만족하도록 하였으며, 광학계 전체길이는 모바일 카메라의 두께를 고려하여 4.5 mm 이내로 하였다. 센서는 1/3.2"의 5M급 CCD를 사용하였으며 MTF는 140 lp/mm에서 20% 이상을 만족하도록 설계 조건을 설정하였다. 결과: 최적화 설계된 모바일 광각 카메라는 화각 $95^{\circ}$의 full field에서 optical distortion은 모든 field에서 ${\pm}1%$내의 결과를 보였으며 TV distortion도 0.46%로 주변부 상의 왜곡이 감소되었다. MTF 성능은 모든 field에서 20%이상으로 나타났다. 광선수차와 비점수차 모두 적은 양으로 안정된 성능을 보였다. 결론: 기존의 모바일 카메라의 화각보다 더 큰 화각을 갖는 광각의 모바일 카메라의 distortion을 광학적으로 개선하여 주변부의 상의 왜곡을 감소시켜 보다 쾌적한 넓은 시야를 얻을 수 있었으며 소프트웨어로 보정할 때 발생하는 단점을 보완할 수 있었다. 이는 안경과 접목되는 카메라의 연구에 활용될 수 있으리라 사료된다.
This paper presents a navigation method for a mobile robot which can follow a path drawn on a monitor screen. The current position and heading direction of the mobile robot are obtained using a single camera from a single image of the guide mark projected on a convex mirror. This proposed method eliminates the need to rotate or tilt the camera to track the guide mark, because the convex mirror and a stationary camera provide a panoramic view of the surrounding area. As guide marks, fluorescent lamps on the ceiling, door frames, or any other natural line segment can be used without adding any artificial elements to them.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권3호
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pp.323-329
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2009
In this paper, we propose the improvement method of the camera images regardless of exposure environments. By using a double-exposure method, we could improve camera images with clear recognition. We applied the improvement method on the mobile phone. For the feasibility of the proposed algorithm, we compared simulated camera images with the proposed method to conventional images by using auto-exposure image. Experimental results are also shown in this paper.
보안이 중요시 되는 공간에서 지능형 감시 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 embedded Linux 기반의 Mobile Robot에 Network Camera를 탑재 하여 침입자를 추적할 수 있는 시스템 구현에 목적을 두고 있다. Network Camera부터 Wireless Lan을 이용하여 서버로 영상을 전송하고, 서버에서 블록매칭 알고리즘을 이용하여 침입자의 이동경로를 파악하며 침입자에 대한 방향 정보를 전송하여 침입자를 추적한다. 로봇이 침입자를 추적함에 따라 침입자의 유효 영상을 얻는다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 다른 감시 시스템과 연동하여 지능형 감시 시스템으로서 신뢰성을 더할 수 있다.
During the navigation of mobile robot, one of the essential task is to determination the absolute location of mobile robot. In this paper, we proposed a method to determine the position of the camera from a landmark through the visual image of a quadrangle typed landmark using neural network. In determining the position of the camera on the world coordinate, there is difference between real value and calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPN(Back Propagation Network). The experimental results show the superiority of the proposed method in comparison to conventional method in the performance of determining camera position.
This paper is about the assembly of camera modules for mobile phones. We have particularly researched the assembly process proper for mega-pixel lens assemblies in the camera modules. Herein, we propose that self-adjustment function makes it possible to assemble these lens assemblies without fraction of components. In advance, we observed the assembly process of the lens assemblies to verify the possibility, and checked out it through experiments based on some assumptions.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
The mobile camera module is a device to be inserted in the digital device for camera feature. The mobile camera module is being shaken by vibrations such as handshake during the exposure time. The clarity is compromised by these vibrations, thus the vibration is considered as an external disturbance. Moreover the use of mobile camera module has been being expanded for automotive vibration should be considered. These external disturbances can cause image blurring, thus optical image stabilization should be applied for image compensation. The compensator is fulfilled mechanically by movable lens group or image sensor that adjusts the optical path to the camera movement. Open loop control is useful for well-defined systems like compliant mechanism. Notch filter and lead compensator are designed and applied to improve the stability and bandwidth. The final level of image compensating is confirmed by image processing with MATLAB and CODE V to verify the better performance.
The intelligent robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, robots need to recognize their position and posture in known environment as well as unknown environment. Moreover, it is necessary for their localization to occur naturally. It is desirable for a robot to estimate of his position by solving uncertainty for mobile robot navigation, as one of the best important problems. In this paper, we describe a method for the localization of a mobile robot using image information of a moving object. This method combines the observed position from dead-reckoning sensors and the estimated position from the images captured by a fixed camera to localize a mobile robot. Using a priori known path of a moving object in the world coordinates and a perspective camera model, we derive the geometric constraint equations which represent the relation between image frame coordinates for a moving object and the estimated robot's position. Also, the control method is proposed to estimate position and direction between the walking human and the mobile robot, and the Kalman filter scheme is used for the estimation of the mobile robot localization. And its performance is verified by the computer simulation and the experiment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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