대한원격탐사학회 1999년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.182-187
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1999
Stereo matching is one of the most crucial parts in DEM generation. Naive stereo matching algorithms often create many holes and blunders in a DEM and therefore a carefully designed strategy must be employed to guide stereo matching algorithms to produce “good” 3D information. In this paper, we describe one such a strategy designed by the use of scene geometry, in particular, the epipolarity for generation of a DEM from linear pushbroom images. The epipolarity for perspective images is a well-known property, i.e., in a stereo image pair, a point in the reference image will map to a line in the search image uniquely defined by sensor models of the image pair. This concept has been utilized in stereo matching by applying epipolar resampling prior to matching. However, the epipolar matching for linear pushbroom images is rather complicated. It was found that the epipolarity can only be described by a Hyperbola- shaped curve and that epipolar resampling cannot be applied to linear pushbroom images. Instead, we have developed an algorithm of incorporating such epipolarity directly in least squares correlation matching. Experiments showed that this approach could improve the quality of a DEM.
This paper describes a new sensor system for 3D environment perception using stereo structured infrared light sources and a camera. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and two projected infrared light sources are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Two successive captures of the image with left and right infrared light projection provide several benefits, which include wider area of depth measurement, higher spatial resolution and the visibility perception.
This paper deals with the problem of synthesis of stable and optimal grasps with unknown objects by 3-finger hand. Previous robot grasp research has analyzed mainly with either unknown objects 2D by vision sensor or unknown objects, cylindrical or hexahedral objects, 3D. Extending the previous work, in this paper we propose an algorithm to analyze grasp of unknown objects 3D by vision sensor. This is archived by two steps. The first step is to make a 3D geometrical model of unknown objects by stereo matching which is a kind of 3D computer vision technique. The second step is to find the optimal grasping points. In this step, we choose the 3-finger hand because it has the characteristic of multi-finger hand and is easy to modeling. To find the optimal grasping points, genetic algorithm is used and objective function minimizing admissible farce of finger tip applied to the object is formulated. The algorithm is verified by computer simulation by which an optimal grasping points of known objects with different angles are checked.
This paper deals with the problem of synthesis of stable and optimal grasps with unknown objects by 3-finger hand. Previous robot grasp research has mainly analyzed with either unknown objects 2-dimensionally by vision sensor or known objects, such as cylindrical objects, 3-dimensionally. As extending the previous work, in this study we propose an algorithm to analyze grasp of unknown objects 3-dimensionally by using vision sensor. This is archived by two steps. The first step is to make a 3-dimensional geometrical model for unknown objects by using stereo matching. The second step is to find the optimal grasping points. In this step, we choose the 3-finger hand which has the characteristic of multi-finger hand and is easy to model. To find the optimal grasping points, genetic algorithm is employed and objective function minimizes the admissible force of finger tip applied to the objects. The algorithm is verified by computer simulation by which optimal grasping points of known objects with different angle are checked.
Recently, a service robot industry outstands as an up and coming industry of the next generation. Specially, there are so many research in self-steering movement(SSM). In order to implement SSM, robot must effectively recognize all around, detect objects and make a surrounding map with sensors. So, many robots have a sonar and a infrared sensor, etc. But, in these sensors, We only know informations about between the robot and the object as well as resolution faculty is of inferior quality. In this paper, we will introduce new algorithm that recognizes objects around robot and makes a two dimension surrounding map with a omni-direction vision camera and two stereo vision cameras.
본 연구의 목적은 해외 테스트베드 지역에서 제작된 아리랑 3호 DSM의 성능을 비교 분석하는 것이다. 이를 위하여 미국 샌프란시스코 지역을 촬영한 아리랑 3호 in-track(동일 궤도) stereo(입체) 영상을 수집하였다. 촬영된 영상의 스테레오 기하 요소는(B/H, convergence angle 등) 모두 안정적 범위에 있음을 확인하였다. 지상기준점을 이용한 정밀 센서모델링과 DSM 자동 생성 기법을 적용하여, 1 m 해상도의 DSM을 제작하였다. 평가 및 보정을 위한 참조 자료는 Airbus에서 상용 판매하고 있는 1 m 해상도의 Elevation1 DSM 제품과 Compass Data Inc.에서 실측한 0.01 m 이내 정확도의 지상점이다. 아리랑 3호의 정밀 센서 모델링 정확도는 수평 및 수직 방향으로 0.5 m (RMSE) 이내를 나타냈다. 생성된 DSM과 참조 DSM 사이의 difference map을 작성하였을 때, 평균과 표준 편차는 각각 0.61 m와 5.25 m로 유사한 정확도를 나타냈으나, 일부 지역에서는 100 m 이상의 큰 차이를 나타냈다. 이러한 지역은 초 고층 건물의 밀집지역의 폐색 지역에서 주로 나타났다. 향후, 아리랑 3호 tri-stereo 영상의 활용과 다양한 후처리 기법이 개발된다면 보다 향상된 품질의 DSM 생성이 가능할 것으로 판단된다.
원전이나 방사선 관련시설에서의 사고발생 또는 노후원전 해체시 누출된 방사능은 조기에 탐지 및 제거해야 대형사고를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 방사선원의 빠르고 효율적인 제염작업을 위해 방사선원에 대한 거리, 방향 및 선량정보를 제공할 수 있는 단센서 기반의 스테레오감마선 탐지장치를 구현하였고, 탐지장치의 고속탐지를 위한 알고리즘개발을 수행하였다. 선원에 대한 거리정보를 획득하기 위한 스테레오 구조를 위해 2대의 탐지장치가 필요하지만 장치의 운용을 위하여 단센서 기반의 경량화된 탐지장치를 고안하였고, 스테레오 영상 획득시 탐지시간을 최소화 하기 위하여 관심영역을 추출한 후 해당 영역에 대한 스캔을 통해 탐지 선원에 대한 거리산출 및 영상분포출력을 나타내도록 하였다. 스테레오 획득 시 탐지시간을 기준으로 적용된 알고리즘의 탐지시간은 최대 35%의 시간단축결과를 확인하였다.
본 논문에서는 스테레오 기반 감마선원 탐지장치를 통해 감마선원을 포함하는 공간을 래스터 스캔방식으로 스캔하여 가시광영상과 감마선영상을 획득하고, 스테레오 감마선 탐지장치로부터 선원까지의 거리와 방향에 대한 3차원 정보 획득 및 가시화를 수행하였다. 탐지장치의 구성은 감마선원 탐지를 위한 방사선 검출부, 선원탐지를 위해 래스터스캔방식의 스캔을 위한 팬틸트 그리고 가시광영상을 위한 CCD 카메라로 이루어진다. 선원에 대한 공간분포를 측정하기 위해 스테레오 구조의 장치를 구현하였으며 스테레오 영상획득을 위해 CCD 카메라와 감마선 탐지장치는 각각 2대로 구성하였다. 탐지선원에 대한 분포를 나타내기 위해 감마선 탐지 장치와 가시광 카메라에 대한 보정을 수행하였고, 각각의 카메라에 대한 스테레오 보정을 수행한 후 가시광영상과 감마선영상 중첩을 통해 감마선원에 대한 분포를 나타내었다. 좌, 우 분포영상에 대한 정류화처리 후 스테레오 영상에 대한 가시화결과를 도출하였다.
3차원 복원은 AR, XR, 메타버스 등에서 활용되고 있는 중요한 주제입니다. 3차원 재구성을 하기 위해서는 스테레오 카메라, ToF 센서 등을 이용해 깊이 지도를 구해야 합니다. 우리는 두가지 센서를 모두 상호보완적으로 이용하여 3차원 정보를 정밀하게 구하는 방법을 고안하였습니다. 우선 두 카메라의 캘리브레이션을 적용하여 색상 정보와 깊이 정보를 일치시킵니다. 그리고 두 센서로부터의 깊이 지도는 3차원 정합과 재투사 방법을 통하여 융합하였습니다. 융합된 3차원 복원 데이터는 RTC360을 이용해 구한 정밀 데이터와 비교 분석하였습니다. 평균 거리 오차 분석을 위해 상용프로그램 Geomagic Wrap을 활용하였습니다. 제안하는 방법을 구현하고 실공간 데이터를 이용하여 실험을 진행했습니다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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