본 논문에서는 광학방식 헤드 트랙커를 위한 맵 생성 알고리즘과 초기자세 추정기법을 제안한다. 제안한 광학방식 헤드 트랙커는 적외선 스테레오 카메라와 특징점으로 사용되는 적외선 다이오드가 부착된 헬멧으로 구성된다. 광학방식 헤드 트랙커의 경우 발광된 특징점의 중심점을 추적하여 조종사 머리의 자세 및 위치를 추정하기 때문에 이를 고려한 특징점의 정확한 위치정보가 요구된다. 제안한 맵 생성 알고리즘은 적외선 다이오드의 방사 형태를 고려하여 정밀한 특징점의 위치 정보가 포함된 맵 데이터와 머리 좌표계를 생성한다. 또한 초기자세 추정 기법은 헬멧에 부착된 특징점의 패턴을 이용하여 카메라와 머리 사이의 초기 자세와 위치를 빠르게 추정하며 이를 바탕으로 동체인 전투기를 기준으로 하는 머리 움직임을 정확하게 추정할 수 있다.
In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.
This paper presents LiDAR static obstacle map based vehicle dynamic state estimation algorithm for urban autonomous driving. In an autonomous driving, state estimation of host vehicle is important for accurate prediction of ego motion and perceived object. Therefore, in a situation in which noise exists in the control input of the vehicle, state estimation using sensor such as LiDAR and vision is required. However, it is difficult to obtain a measurement for the vehicle state because the recognition sensor of autonomous vehicle perceives including a dynamic object. The proposed algorithm consists of two parts. First, a Bayesian rule-based static obstacle map is constructed using continuous LiDAR point cloud input. Second, vehicle odometry during the time interval is calculated by matching the static obstacle map using Normal Distribution Transformation (NDT) method. And the velocity and yaw rate of vehicle are estimated based on the Extended Kalman Filter (EKF) using vehicle odometry as measurement. The proposed algorithm is implemented in the Linux Robot Operating System (ROS) environment, and is verified with data obtained from actual driving on urban roads. The test results show a more robust and accurate dynamic state estimation result when there is a bias in the chassis IMU sensor.
DTV Full HD급이 보편화되면서 LCD(Liquid Crystal Display)의 잔상효과 제거와 격동적인 화면에서의 고화질 구현을 위해 수신 단에서 후처리 과정으로 움직임 보상 기반 프레임 보간(MCFI)이 사용되고 있다. MCFI는 움직임 정보를 이용하여 삽입될 화면을 보간하는데 이러한 움직임 정보를 후처리 없이 바로 사용하는 건 많은 열화 현상 및 보간 된 물체의 구조 변형 결과를 초래한다. 이에 본 논문에서는 움직임 벡터 후처리 가법으로서 에지 방향 정보기반 가변 가중치 벡터 중앙값 필터를 이용하여 움직임 벡터 처리 기법을 제안한다. 제안한 움직임 벡터 처리 가법은 먼저 소벨 마스크와 가중치 최대빈도필터를 통해 에지 정보맵을 생성한다. 그리고 $3{\times}3$ 윈도우 내 움직임 벡터들의 중앙값을 구한 후 그 중앙값과 윈도우 내 움직임 벡터들과의 변위 값을 이용하여 이상치(outlier) 움직임 벡터를 제거한다. 마지막으로 에지 정보맵의 에지방향 연속성과 움직임 벡터와의 공간적 상호 연관성을 고려하여 가중치 벡터 중앙값 필터를 적용한다. 실험 결과 PSNR은 "0.5 ~ 1" dB, 유사성 명가 지표인 SSIM은 "0.4 ~ 0.8" %의 성능 향상을 보였다.
벡터형 공간 객체는 장거리에 걸쳐 존재하고 있으며 폭이 좁은 특성을 가지고 있다. 벡터형 공간 객체에 대한 영상지도를 제작하기 위해서는 통상의 면형 영상지도에서 사용되는 기법과 전혀 다른 접근이 필요하다. 벡터형 공간 객체의 이와 같은 특성을 고려하여 원격동영상과 인터넷 GIS 기술을 결합한 영상지도 제작기법이 개발되었다. 인터넷상에서 원격동영상과 수치지도의 결합은 지형경관의 실제 모습을 시각적으로 제시할 수 있는 등 두 가지 기술의 장점을 효율적으로 활용할 수 있다. 원격 동영상지도는 사용자가 다양한 검색 방법에 의거 광역 공간정보를 단시간에 체험할 수 있는 기회를 제공하였으며 전통적인 지도는 위치 정보를 제공하여 동영상에 나타나는 물체가 실시간대에 확인할 수 있도록 하였다. 동영상 지도는 전통적인 지도학에서 확립된 지도의 개념 자체에 대한 재정립을 요구하게 되는 바, 본 연구는 '벡터형 공간 객체에 대한 인터넷 원격 동영상지도'라는 새로운 개념을 제시하였다는 데 가장 큰 의의가 있다. 향후 본 시스랩이 도입되어 본격적으로 서비스 될 경우 주민들에게 벡터형 공간 객체에 대한 다양한 유형의 영상정보 -다른 축척, 다양한 응용분야- 를 제공하여 지리정보의 대중화를 더욱 촉진할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문에서는 효과적인 De-interlacing을 위한 Edge based Median Filter와 3-Step AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference Filter)를 제안한다. Motion Adaptive De-interlacing 방법에서 중요한 요소인 Motion Hissing에 의한 에러를 방지하기 위해 입력 영상을 4 가지 유형으로 구분하여 각 영상에 따라 다른 임계 값을 적용하여 정확한 화소 값을 보간 하는AMPD(Adaptive Minimum Pixel Difference) Filter를 사용하며 Moving Diagonal Edge의 효과적인 보간을 위해서 방향 필터를 사용하여 Edge Map을 추출한 뒤 Edge에 따라 가변적인 후보 화소를 선택하는 Edge based Median Filter를 사용하여 성능을 향상시켰다. 또한 입력되는 영상을 움직임 영역, 정지 영역, 경계 영역으로 나누어 적응적으로 보간 하여 연산 효율을 높였다. 제안된 방법은 다양한 영상에 대한 모의실험을 통해 기존의 방법에 비해 뛰어난 성능 개선을 보였다.
본 논문은 깊이 영상 기반의 렌더링 방식을 이용하는 다시점 영상 시스템에서 새로운 프레임율 변환(Frame Rate Up-Conversion, FRUC) 방식을 소개한다. 제안된 방식은 깊이 영상을 이용해 각각의 블록을 세부 영역으로 나누고, 주변 시점의 영상을 이용해 각각 세부 영역의 폐쇄 영역의 정보를 복원한다. 복원된 폐쇄 영역의 정보와 기존의 세부 영역의 정보를 이용해 움직임 예측 및 보상을 수행한다. 제안하는 방법은 폐쇄 영역이 발생하는 영역에서 기존의 방법보다 정확한 움직임 예측을 수행한다.
본 논문에서는 바둑 대국 동영상에서 배경 영상과의 차이를 이용하여 바둑판 내에서의 움직임을 분석하고, 분석 결과를 이용하여 바둑돌의 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식하는 자동 바둑 기보 저장 알고리즘을 제안한다. 카메라의 내부 특성이 변하지 않고 렌즈 왜곡이 존재하지 않는다고 가정하였을 때, 바둑판 위에 움직임이 없는 배경 영상과 현재의 영상 간의 차이의 변화량을 블록 단위로 누적한 블록 단위 움직임 맵(Block Motion Map)을 기반으로 움직임의 존재 여부를 판단하고, 착수 후 물체의 움직임이 없어진 영상을 배경 영상으로 갱신하며, 해당 영상과 이전 배경 영상의 패치(Patch)를 이용하여 착수 위치 및 바둑돌의 종류를 인식한다.
This article describes the ultrasonic range sensor for the recognition of the Indoor environment, especially utilizing the multiple reflection properties of the sonar usually ignored as disturbances or noises. In this paper, we endow the ultrasonic range sensor with the active motion using the stepping servomechanism in order to get the multiple reflections with environment objects. Environment features such as target type, distance and azimuth based on the scanned one frame data of that multiple reflection patterns are recognized simultaneously.
본 논문에서는 공통의 작업장에서 운용되는 두 개의 매니퓰레이터의 충돌회피를 위한 속도변형 방법들이 연구된다. 두 매니퓰레이터의 상호충돌시 현저한 특성으로 인한 여러 종류의 새로운 충돌양상이 연구되며 무충돌 운용을 계획하는데 사용된다. 충돌지도와 속도변형의 개념들이 무충돌 운용을 계{획하기 위해 개발 적용된다. 한가지 예가 궤적의 속도 가감을 보이기 위해 예시도었으며, 이 예는 움직이는 두 로보트 매니퓰레이터의 무충돌 궤도 계획을 위한 제안된 방법들의 유용성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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