This paper proposes a stereo vision-based forward obstacle detection and distance measurement method. In general, stereo vision-based obstacle detection methods in automotive applications can be classified into two categories: IPM (Inverse Perspective Mapping)-based and disparity histogram-based. The existing disparity histogram-based method was developed for stop-and-go applications. The proposed method extends the scope of the disparity histogram-based method to highway applications by 1) replacing the fixed rectangular ROI (Region Of Interest) with the traveling lane-based ROI, and 2) replacing the peak detection with a constant threshold with peak detection using the threshold-line and peakness evaluation. In order to increase the true positive rate while decreasing the false positive rate, multiple candidate peaks were generated and then verified by the edge feature correlation method. By testing the proposed method with images captured on the highway, it was shown that the proposed method was able to overcome problems in previous implementations while being applied successfully to highway collision warning/avoidance conditions, In addition, comparisons with laser radar showed that vision sensors with a wider FOV (Field Of View) provided faster responses to cutting-in vehicles. Finally, we integrated the proposed method into a longitudinal collision avoidance system. Experimental results showed that activated braking by risk assessment using the state of the ego-vehicle and measuring the distance to upcoming obstacles could successfully prevent collisions.
본 논문에서는 스테레오 카메라 시스템을 이용하여 헬멧의 자세 및 위치를 추정하는 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 구축한 시스템은 두 대의 CCD카메라와 헬멧 그리고 적외선 LED, 영상편집 보드로 구성된다. 이 중 15개의 적외선 LED는 헬멧에 서로 다른 길이로 삼각형 패턴으로 고정되어, 헬멧의 자세 및 위치를 결정하기 위한 특징점이 된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 특징점 추출, 투영 재구성, 모델 인덱싱 과정으로 구성되며, 단위 쿼터니언(UQ, Unit Quaternion)을 이용하여 자세 및 위치를 추정한다. UQ를 이용하여 회전행렬를 구하면, 회전 행렬이 유니터리 행렬(Unitary Matrix)이 되는 것을 보장할 수 있다. 제안된 알고리즘은 시뮬레이션과 실제 실험 데이터를 이용하여 그 성능을 검증하였다.
최근 들어 가상현실 기술을 이용한 제품과 컨텐츠들이 급속히 확산되고 있다. 가상현실 기술을 이용한 시각화는 사용자에게 극대화 된 몰입감을 제공함으로써 기존의 시각화 기법과는 차별화 된 경험을 제공한다. 본 논문에서는 가상현실 기술을 이용한 새로운 입체영상의 시각화 기법을 제안하고, 이에 대한 활용가능성에 대해 논의한다. 시각화 기법은 사용자에게 최대한의 몰입감을 제공할 수 있도록 두 개 이상의 스크린으로 구성된 멀티스크린 환경의 후면투사방식을 지원하는 입체 영상 구현시스템으로 구성하였다. 이를 통해 사용자들은 더욱 높은 수준의 몰입감을 느끼며, 가상현실을 경험할 수 있을 것이다. 또한 본 연구에서 제안한 시스템은 가상현실 전시, 공연, 게임, 교육훈련 등 다양한 산업분야에서 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 자동물체 추적 시스템의 효율성을 높이기 위해 스테레오 영상을 이용한 물체 추적 시스템을 제안하였다. 기존의 물체 추적 시스템에서 사용한 방법들은 최적의 특성을 지니고 있지만, 많은 계산량을 요구하는 단점이 있다. 또한 단안에 의한 영상의 경우 물체의 다양한 변화에 대한 예측과 추적이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 양안에 의해 얻어진 스테레오 영상에 변이(translation)와 회전(rotation)에서의 예측이 어려운 단점을 보완한 블록 정합 알고리즘을 적용함으로써 실시간 물체의 변화의 추적 능력을 지니면서도 그 계산량을 줄일 수 있는 추적 방법을 제시하였다. 실험을 통하여 회전(25개)과 전이(28개), 그리고 회전과 전이의 혼합(50개)된 영상에서 각각 88%, 89%, 88%의 인식률을 얻었으며, 평균 88.3%의 인식률을 얻음으로써 본 연구의 유용성을 입증하였다.
전 세계적으로 전력생산을 위해 원전 증설이 지속적으로 증가하고 있으며 이에 따라 노후 원전에 대한 해체 및 원전사고에 대한 관심이 증가하고 있다. 원전 사고 시 발생되는 감마선원의 누출은 신속하고 정확한 탐지해야 그 피해를 최소화 시킬 수 있다. 기 개발된 장비는 선원에 대한 방향정보만을 나타내고 있어 정확한 공간상의 분포를 알 수 없다. 본 논문에서 개발한 스테레오 감마선탐지장치는 누출된 감마선원에 대한 분포를 측정할 수 있도록 구현하고 거리탐지를 위한 알고리즘을 적용하였다. 거리탐지를 위하여 스테레오 보정을 LED광과 보정패턴을 사용하여 진행하였고, LED 광원과 감마선원을 대상으로 성능시험을 진행하였다. 성능시험 결과 두 실험에서 5%이하의 오차를 갖게 됨을 확인하였다. 본 논문의 결과는 향후 고속 경량화 된 감마선 영상화 장치 개발을 위한 자료로 활용될 것이다.
Almost vision application systems use 2-D information by taking only one camera. Recently it arises to utilize 3-D information, which is distance from camera to object, because 2-D information is not sufficient. Therefore, we take stereo camera system. In motion detection algorithm using stereo vision, it operates like one camera system, which takes advantage of correlation, edge, and difference algorithm, when it detects any motion. At that time, to detect motion, it compares two images, which is from two cameras, to calculate disparity that contains distance information. By disparity, it can compute real distance and size of object information. We describe a motion detection algorithm which computes 3-D distance and object size in real time.
stereo vision system is applied to a mobile manipulator for effective tasks. The robot can recognize a target and compute the position of the target using a stereo vision system. In this paper we persent a visual approach to the problem of object grasping. First we propose object recognization method which can find the object position and pose using feature points. A robot recognizes the feature point to Object. So a number of feature point is the more, the better, but if it is overly many, the robot have to process many data, it makes real-time image processing ability weakly. In other to avoid this problem, the robot selects only two point and recognize the object by line made by two points. Second we propose trajectory planing of the robot manipulator. Using grometry of between object and gripper, robot can find a goal point to translate the robot manipulator, and then it can grip the object successfully.
When the data from the artificial satellite is analyzed, recent years it is perceived to vegetation index using BRF(Bi-directional Reflectance Factor) of the observation target. To make the BRF models, it is important to measure the 3D structure of the observation target actually. In this study, it is proposed to the observation technique by using multi-angle stereo pair image, and shown the observation result in grassland area. Also, our team has been operating the radio controlled helicopter which can fly over the tall forest canopy and it can be equipped the measurement system.
One of the important research issues in mobile robot is how to detect the 3D environment fast and accurately, and recognize it. Sensing methods of utilizing laser structured light and/or stereo vision are representatively used among a number of methodologies developed to date. However, the methods are still in need of achieving high accuracy and reliability to be used for real world environments. In this paper to implement a new robotic environmental sensing algorithm is presented by combining the information between intensity image and that of laser structured light image. To see how effectively the algorithm applied to real environments, we developed a sensor system that can be mounted on a mobile robot and tested performance for a series of environments.
This paper describes a new sensor system for mobile robot motion estimation using stereo infrared light sources and a camera. Visibility is being applied to robotic obstacle avoidance path planning and localization. Using simple visibility computation, the environment is partitioned into many visibility sectors. Based on the recognized edges, the sector a robot belongs to is identified and this greatly reduces the search area for localization. Geometric modeling of the vision system enables the estimation of the characteristic pixel position with respect to the robot movement. Finite difference analysis is used for incremental movement and the error sources are investigated. With two characteristic points in the image such as vertices, the robot position and orientation are successfully estimated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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