Demand for high-rising building has arisen. However, its maintenance is usually executed by labour. It could have a severe problem. We proposed a gondola robot to solve it. In this paper, we designed a height estimation sensor for this gondola. It is consist of pan-tilt unit, ARS sensor, and laser sensor. The pan-tilt unit keeps the laser sensor to indicate the gravity direction by referencing the ARS. The laser sensor's range is vertical distance from gondola to ground. However, if there is an obstacle under the gondola, the distance includes its height. To filter it out, we apply a Kalman filter for the height estimation. If the estimated height is changed extremely, the filter decides that there is an obstacle. Then, it remembers the height of obstacle. Other extreme changes of height estimations are reflected. The experimental results using the proposed sensor system show detail flow of the height estimation.
이동 로봇 Pan-Tilt 기구부에 장착된 스테레오 카메라의 Head-Eye 보정 및 Wheel 보정을 동시에 수행하는 방법을 제안한다. 카메라가 이동로봇의 고정형 기구부에 장착되어있는 경우를 고려한 기존의 방법들은 최근 일반적인 이러한 시스템에 적용될 수 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 기존 방법을 바탕으로 한 선형 반복적인 방법을 고안하였다. 이것은 동시보정을 통한 효율성뿐만 아니라 정확도 면에서도 만족할만한 결과를 얻었다. 그리고 비선형 최적화 기법을 통해 보다 높은 정확도의 보정을 구현했다.
본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.
본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있다.
In this paper, an estimation of person height and 3D location of a moving person by using the pan/tilt-embedded stereo tracking system is suggested and implemented. In the proposed system, face coordinates of a target person is detected from the sequential input stereo image pairs by using the YCbCr color model and phase-type correlation methods and then, using this data as well as the geometric information of the stereo tracking system, distance to the target from the stereo camera and 3-dimensional location information of a target person are extracted. Basing on these extracted data the pan/tilt system embedded in the stereo camera is controlled to adaptively track a moving person and as a result, moving trajectory of a target person can be obtained. From some experiments using 780 frames of the sequential stereo image pairs, it is analyzed that standard deviation of the position displacement of the target in the horizontal and vertical directions after tracking is kept to be very low value of 1.5, 0.42 for 780 frames on average, and error ratio between the measured and computed 3D coordinate values of the target is also kept to be very low value of 0.5% on average. These good experimental results suggest a possibility of implementation of a new stereo target tracking system having a high degree of accuracy and a very fast response time with this proposed algorithm.
2-Axis Pan and Tilt Motion Platform, a complex multivariate non-linear system, may incur any disturbance, thus requiring system controller with robustness against various disturbances. In this study, we designed an adaptive backstepping compensated controller by estimating the disturbance and error using the Radial Basis Function Neural Network (RBF NN). In this process, Uniformly Ultimately Bounded (UUB) was demonstrated via Lyapunov and stability was confirmed. By generating progressive disturbance to the irregular frequency and amplitude changes, it was verified for various environmental disturbances. In addition, by setting the RBF NN input vector to the minimum, the estimated disturbance compensation process was analyzed. Only two input vectors facilitated compensatory function of RBF NN via estimating the modeling and control error values as well as irregular disturbance; the application of the process resulted in improved backstepping controller performance that was confirmed through simulation.
This paper studies how to combine devices such as monocular/stereo cameras, motors for panning/tilting, fisheye lens and convex mirrors, in order to solve vision-based robotic problems. To overcome the well-known trade-offs between optical properties, we present two mixed versions of the new systems. The first system is the robot photographer with a conventional pan/tilt perspective camera and fisheye lens. The second system is the omnidirectional detector for a complete 360-degree field-of-view surveillance system. We build an original device that combines a stereo-catadioptric camera and a pan/tilt stereo-perspective camera, and also apply it in the real environment. Compared to the previous systems, we show benefits of two proposed systems in aspects of maintaining both high-speed and high resolution with collaborative moving cameras and having enormous search space with hybrid configuration. The experimental results are provided to show the effectiveness of the mixing collaborative and hybrid systems.
CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.
In this paper, a new 3D object tracking system using the disparity motion vector (DMV) is presented. In the proposed method, the time-sequential disparity maps are extracted from the sequence of the stereo input image pairs and these disparity maps are used to sequentially estimate the DMV defined as a disparity difference between two consecutive disparity maps Similarly to motion vectors in the conventional video signals, the DMV provides us with motion information of a moving target by showing a relatively large change in the disparity values in the target areas. Accordingly, this DMV helps detect the target area and its location coordinates. Based on these location data of a moving target, the pan/tilt embedded in the stereo camera system can be controlled and consequently achieve real-time stereo tracking of a moving target. From the results of experiments with 9 frames of the stereo image pairs having 256x256 pixels, it is shown that the proposed DMV-based stereo object tracking system can track the moving target with a relatively low error ratio of about 3.05 % on average.
컴퓨터 비전에 관한 연구는 인간의 시각 능력을 대신할 시스템을 구축하고자 하는 것으로 특히 이동 객체추적 시스템은 최근 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 본 연구에서는 움직임 추정에 기반 한 단일 이동객체를 추적할 수 있는 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하곤 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성하였다. 실시간 추적 실험을 실시한 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 일어버리지 앉고 정상적으로 추적할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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