The $360^{\circ}$ Virtual Reality (VR) live-action movies are filmed by attaching multiple cameras to a rig to shoot the images omni-directionally. Especially, for a live-action film that requires a variety of scenes, the director of photography and his staff usually have to operate the rigged cameras directly all around the scene and edit the footage during the post-production stage so that the entire process can incur much time and high cost. However, it will also be possible to acquire high-quality omni-directional images with fewer staff if the camera rig(s) can be controlled remotely to allow more flexible camera walking. Thus, a $360^{\circ}$ VR filming system with remote-controlled camera rig has been proposed in this study. The movie producers will be able to produce the movies that provide greater immersion with this system.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.4
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pp.91-97
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2010
This paper describes a development of an network based remote surveillance system using omni-directional mobile robot. the proposed surveillance system can control a mobile robot to move and examines the given place closely while the conventional surveillance system uses a fixed camera. The mobile robot in the proposed system has three omni-directional wheels to move to any given direction freely. We also developed the proposed system as robot services using Microsoft's MSRDS for a user to control the mobile robot and monitor the remote scene captured from the robot. Finally we verified the feasibility and effectiveness of the proposed system by conducting the remote operating the mobile robot and monitoring experiments in a networked environment. We also conducted a color based object detection and motion detection on image sequences acquired from a remote mobile robot in an another PC in a network environment.
There are some difficulties to track an object with one-axis two-wheel drive method. When one-axis two-wheel drive robot wants to approach to the object, it should turn direction of the robot. At this time, direction of camera also would be changed. In this paper, we introduce omni-directional driving system that can move freely without turning the robot body, and propose the optimal approaching method.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.2
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pp.31-37
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2012
Because of road construction and expansion, Update of the road traffic facilities DB is steadily increased each year, and, Increasing drivers and cars, safety signs for traffic safety are required management and additional installation continuously. To update Safety Sign database promptly, we have developed auto recognition function of safety sign, and analyzed coordinates accuracy. The purpose of this study was to propose methods to update about road traffic facilities efficiently. For this purpose, omni-directional camera was calibrated for acquisition of 3-dimensional coordinates, integrated GPS/IMU/DMI system and applied image processing. In this experiment, we proposed a effective method to update database of road traffic facilities for digital map.
Choi, Yun Won;Kim, Jong Uk;Choi, Jeong Won;Lee, Suk Gyu
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.6
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pp.547-554
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2013
This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.
Recently many areas require wide field of view images. Such as surveillance, virtual reality, navigation and 3D scene reconstruction. Conventional camera systems have a limited filed of view and provide partial information about the scene. however, omni directional vision system can overcome these disadvantages. Acquiring 360 degree panorama images requires expensive omni camera lens. In this study, 360 degree panorama image was tested using a low cost optical reflector which captures 360 degree panoramic views with single shot. This 360 degree panorama image system can be used with detailed positional information from GPS/INS. Through this study result, we show 360 degree panorama image is very effective tool for mobile monitoring system.
Due to the limited field of view of the pinhole camera, there is a lack of stability and accuracy in camera pose estimation applications such as visual SLAM. Nowadays, multiple-camera setups and large field of cameras are used to solve such issues. However, a multiple-camera system increases the computation complexity of the algorithm. Therefore, in multiple camera-assisted visual simultaneous localization and mapping (vSLAM) the multi-view tracking algorithm is proposed that can be used to balance the budget of the features in tracking and local mapping. The proposed algorithm is based on PanoSLAM architecture with a panoramic camera model. To avoid the scale issue 3D LiDAR is fused with omnidirectional camera setup. The depth is directly estimated from 3D LiDAR and the remaining features are triangulated from pose information. To validate the method, we collected a dataset from the outdoor environment and performed extensive experiments. The accuracy was measured by the absolute trajectory error which shows comparable robustness in various environments.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.2
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pp.161-167
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2008
This article describes the methods of a decision of the location which user points to move by an optical device like a laser pointer and a moving to that location. Using a conic mirror and CCD camera sensor, a robot observes a spot of user wanted point among an initiative, computes the location and azimuth and moves to that position. This system offers the brief data to a processor with simple devices. In these reason, we can reduce the time of a calculation to process of images and find the target by user point for carrying a robot. User points a laser spot on a point to be moved so that this sensor system in the robot, detecting the laser spot point with a conic mirror, laid on the robot, showing a camera. The camera is attached on the robot upper body and fixed parallel to the ground and the conic mirror.
In order to generate a photo-realistic synthesized image, we should reconstruct light environment by 3D analysis of scene. This paper presents a novel method for identifying the positions and characteristics of the lights-the global and local lights-in the real image, which are used to illuminate the synthetic objects. First, we generate High Dynamic Range(HDR) radiance map from omni-directional images taken by a digital camera with a fisheye lens. Then, the positions of the camera and light sources in the scene are identified automatically from the correspondences between images without a priori camera calibration. Types of the light sources are classified according to whether they illuminate the whole scene, and then we reconstruct 3D illumination environment. Experimental results showed that the proposed method with distributed ray tracing makes it possible to achieve photo-realistic image synthesis. It is expected that animators and lighting experts for the film and animation industry would benefit highly from it.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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v.9
no.1
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pp.816-819
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2005
This paper proposes a coordinate correction technique using the transformation of 3D parabolic coordinate function and BP(Back Propagation) neural network in order to solve space distortion problem caused by using catadioptric camera. Although Catadioptric camera can obtain omni-directional image at all directions of 360 degrees, it makes an image distorted because of an external form of lens itself. Accordingly, To obtain transformed ideal distance coordinate information from distorted image on 3 dimensional space, we use coordinate transformation function that uses coordinates of a focus at mirror in the shape of parabolic plane and another one which projected into the shape of parabolic from input image. An error of this course is modified by BP neural network algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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