Position of the vehicle for driving is essential to autonomous navigation. However, there appears GPS position error due to multipath which is occurred by tall buildings in downtown area. In this paper, GPS position error is corrected by using camera sensor and highly accurate map made with 3D-Lidar. Input image through inverse perspective mapping is converted into top-view image, and it works out map matching with the map which has intensity of 3D-Lidar. Performance comparison was conducted between this method and traditional way which does map matching with input image after conversion of map to pinhole camera image. As a result, longitudinal error declined 49% and complexity declined 90%.
For the factory automation(FA) of production or assembly lines, computer vision techniques have been widely used for the recognition and position-control of objects. In this application, it is very important to analyze characteristic features of each object and to find an efficient matching algorithm using the selected features. If the object has regular or homogeneous patterns, the problem is relatively simple. However, If the object is shifted or rotated, and if the depth of the input visual system is not fixed, the problem becomes very complicated. Also, in order to understand and recognize objects with concentric noise patterns, it is more effective to use feature-information represented in polar coordinates than in cartesian coordinates. In this paper, an algorithm for the recognition of objects with concentric circular noise-patterns is proposed. And position-conrtol information is calculated with the matching result. First, a filtering algorithm for eliminating concentric noise patterns is proposed to obtain concentric-feature patterns. Then a shift, rotation and scale invariant alogrithm is proposed for the recognition and position-control of objects uusing invariant feature information. Experimental results indicate the effectiveness of the proposed alogrithm.
본 논문은 컨테이너 위치 측정을 위하여 비전을 기반으로 컨테이너의 홀을 검출하는 방법을 제안한다. 컨테이너는 각 꼭짓점마다 스프레더의 헤드블록과 부착되는 홀이 있기 때문에 서로 대각에 위치한 홀을 찾아서 컨테이너의 위치를 검출하는 방법을 이용한다. 우선, 스프레더에서 촬영된 컨테이너 영상을 입력받고 영상에서 컨테이너를 찾기 위하여 허프 변환을 이용해 직선을 검출한다. 검출된 직선 중에서 서로 직교하는 위치를 찾아서 스프레더의 헤드블록과 접합하는 컨테이너의 꼭짓점 후보로 정하며 정확한 꼭짓점을 찾기 위하여 템플릿 매칭을 수행한다. 제안된 방법을 이용하여 컨테이너의 위치를 검출했을 때 만족할 만한 성능을 나타내는 것을 실험을 통하여 확인하였다.
This paper proposes a self-calibration method of robots those are used in industrial assembly lines. The proposed method is a position compensation using laser sensor and vision camera. Because the laser sensor is cross type laser sensor which can scan a horizontal and vertical line, it is efficient way to detect a feature of vehicle and winding shape of vehicle's body. For position compensation of 3-Dimensional axis, we applied block interpolation method. For selecting feature point, pattern matching method is used and 3-D position is selected by Euclidean distance mapping between 462 feature values and evaluated feature point. In order to evaluate the proposed algorithm, experiments are performed in real industrial vehicle assembly line. In results, robot's working point can be displayed 3-D points. These points are used to diagnosis error of position and reselecting working point.
Today, the number of vehicle increased rapidly with the development of modem science technology, and it caused serious problems; traffic jam, accident and pollution etc. One of the solve methods these problems it is necessary to develope the vehicle navigation systems and it is already widely used to in field of military etc. Vehicle navigation system can increase the efficiency of traffic flow and offer at a drivers at a best driving conditions. In the vehicle navigation, most important thing is to measure of correct position. There are classifiable as three types. The first is G.P.S., method at artificial satellites which measures the present position and velocity any time, any where in the world at the same time. Secondly, a vehicle can determine its position and path information with a gyroscope and odometer signal, which is called Dead-Reckoning method. Thirdly, hybrid navigation system is the combined of two methods to make utilize the advantage of each navigation system. In the paper, we are analyzed to characteristics at a gyro sensor and introduce at a composition of hybrid navigation system which is combined with the G.P.S., D.R., and map-matching technique. We analyze deeply for the Map-Matching method and explain the coordinate transformation for G.P.S., and the Hybrid navigation algorithm is developed and experimented. Finally, we conclude and comment about our road test results.
최근 스마트시티, 디지털 트윈, 자율주행, 스마트 건설 등의 분야가 발전하면서 각 분야에서 생산되는 다양한 데이터를 서로 연결하기 위한 매개체로서 공간정보의 가치가 매우 중요해지고 있다. 특히 데이터의 최신성을 위해 공간정보의 신속한 구축과 갱신이 필요하다. 본 연구에서는 정밀한 위치정확도가 이미 검증된 기구축 공간데이터를 이용하여 지상기준점 없이 제작된 영상기반 3차원 건물모델의 위치를 정합시킬 수 있는 소프트웨어 프로토타입을 개발하였다. 이 소프트웨어를 실험대상지역에 적용한 결과, 지상기준점 없이 제작된 3차원 건물모델과 기구축 공간데이터가 높은 위치 정합률을 보여 최신의 3차원 공간데이터를 필요로 하는 분야에 적용될 수 있음을 확인하였다.
두 개의 이차원 단백질 전기영동 영상에서 한쪽 영상의 각 반점이 다른 영상의 어느 반점과 일치하는 지 알아내는 일은 단백질의 생성과 소멸, 변이 등을 알 수 있게 하는 중요한 일이다. 단백질 반점은 주로 2차원 전기영동에 의해 분리된다. 이 과정은 조직의 상태, 실험 조건 등에 따라 같은 단백질이라도 그 위치가 조금씩 다르게 된다. 각 반점을 정합하여 보면 균일하지 않은 비선형 변환 관계를 이룬다. 그러나 국지적으로 보면 반점 사이의 토폴로지가 유지되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 이러한 토폴로지의 유지에 착안하여 반점끼리 정합하는 방법을 제안한다. 토폴로지의 유사성을 비교하기 위하여 이웃한 반점과의 거리와 각도를 비교하였다. 실험을 통하여 제안한 방법이 우수함을 보였다.
본 논문에서는 되파관 T-접합을 해석하기 위해서 모드매칭법과 일반산란행렬법을 조합하여 Three Plane Mode Matching Method에 적용하였다. Liang이 제안한 방법에서는 아홉 번의 계산으로 전체 산란행렬을 구했으나 본 논문에서는 해석 시 단락면의 위치에 따른 세 번만의 계산을 통하여 전체 산란행렬을 구할 수 있었고 입사 시에도 여러 모드를 고려하였다. 이러한 해석 방법을 통해서 불연속으로 이루어진 여러 가지 도파관 구조를 보다 편리하고 정확하게 해석할 수 있으며 이를 입증하기 위하여 T-접합의 구조를 계단형으로 설계하여 측정한 결과 입력단에서는 반사를 줄일 수 있었으며 또한 보다 넓은 대역에서 사용할 수 있었다. 계산된 결과는 FEM을 이용한 상용 소프트웨어인 HFSS(High Frequency Structure Simulator)에 의한 결과와 잘 일치함을 보였다. 그리고 계단의 수, 높이, 길이 및 위치에 대한 특성을 고찰하였다.
This paper describes a novel stereo vision based localization of free parking site, which recognizes the target position of automatic parking system. Pixel structure classification and feature based stereo matching extract the 3D information of parking site in real time. The pixel structure represents intensity configuration around a pixel and the feature based stereo matching uses step-by-step investigation strategy to reduce computational load. This paper considers only parking site divided by marking, which is generally drawn according to relevant standards. Parking site marking is separated by plane surface constraint and is transformed into bird's eye view, on which template matching is performed to determine the location of parking site. Obstacle depth map, which is generated from the disparity of adjacent vehicles, can be used as the guideline of template matching by limiting search range and orientation. Proposed method using both the obstacle depth map and the bird's eye view of parking site marking increases operation speed and robustness to visual noise by effectively limiting search range.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.447-451
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2011
Recently, various in-vehicle networks have been developed respectively in order to accomplish their own purposes such as CAN and MOST. Especially, the MOST network is usually adapted to provide entertainment service. The car navigation system is also widely used for guiding driving paths to driver. The position for the navigation system is usually acquired by GPS technology. However, the GPS technique has two serious problems. The first is unavailability in urban canyons. The second is inherent positional error rate. The problems have been studied in many literatures. However, the second still leads to incorrect locational information in some area, especially parallel roads. This paper proposes a performance tuning method of image matching algorithm for the car navigation system. The method utilizes images obtained from in-vehicle MOST network and a real-time image matching algorithm which determines the direction of moving vehicle in parallel section of road. In order to accuracy improvement of image matching algorithm, three conditions are applied. The experimental tests show that the proposed system increases the accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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