• 제목/요약/키워드: stable visual landmarks

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이동로봇의 불확실성을 고려한 시각 랜드마크의 자동 추출 (Automatic Extraction of Stable Visual Landmarks for a Mobile Robot under Uncertainty)

  • 문인혁;조강현;윤형로
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2000년도 제15차 학술회의논문집
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    • pp.264-264
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    • 2000
  • In this paper, we propose a method to automatically extract stable visual landmarks from observed data for a mobile robot with stereo vision system. The robot selects as stable landmarks vertical line segments which are distinct and on planar surfaces, because they are expected to be observed reliably from various view-points. When the robot moves, it uses several, less uncertain landmarks for estimating its motion. Experimental results in real scenes show the validity of the proposed method.

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이동로봇의 불확실성을 고려한 안정한 시각 랜드마크의 자동 추출 (Automatic Extraction of Stable Visual Landmarks for a Mobile Robot under Uncertainty)

  • 문인혁
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제7권9호
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    • pp.758-765
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    • 2001
  • 본 논문에서는 랜드마트 정보 없이 장해물의 위치 정도 지도만 주어졌을 때 스테레오 시작(stereo vision)을 가진 이동로봇이 관측위치와 조명의 변화에도 강인한 시각 특징을 랜드마크로써 추출하는 수법을 제안한다. 장해물의편평한 면사에서 보다 안쪽영역에 존재하는 특징이 관측위치의 변화에 영향을 덜 받기 때문에 안쪽 영역에 존재하는 수직선 세그먼트(vertical line segment) 특징을 랜드마크로 선택한다. 그러나 선택된 특징에서는 로봇의 이동과 관측이 오차에 의해 불확실성(uncertainty)이 포함되어 있기 때문에 추정해야만 한다. 이를 위해 영역기반 스테레오 정합과 특징기반 스테레오 정합법을 이용하여 정합된 특징을 선택하고 확장 칼만필터(Extended Kalman Filter)를 이용여 선택된 특징의 위치, 길이를 추정하여 랜드마크로써 등록한다. 실내 이동환경에서의 실험을 통해 제안된 수법의 유용성을 보인다.

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천장 조명의 위치와 방위 정보를 이용한 모노카메라와 오도메트리 정보 기반의 SLAM (Monocular Vision and Odometry-Based SLAM Using Position and Orientation of Ceiling Lamps)

  • 황서연;송재복
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제17권2호
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    • pp.164-170
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    • 2011
  • This paper proposes a novel monocular vision-based SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) method using both position and orientation information of ceiling lamps. Conventional approaches used corner or line features as landmarks in their SLAM algorithms, but these methods were often unable to achieve stable navigation due to a lack of reliable visual features on the ceiling. Since lamp features are usually placed some distances from each other in indoor environments, they can be robustly detected and used as reliable landmarks. We used both the position and orientation of a lamp feature to accurately estimate the robot pose. Its orientation is obtained by calculating the principal axis from the pixel distribution of the lamp area. Both corner and lamp features are used as landmarks in the EKF (Extended Kalman Filter) to increase the stability of the SLAM process. Experimental results show that the proposed scheme works successfully in various indoor environments.