In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a Transformation algorithm of an Leg-wheel Hexapod Robot is proposed. Robot designed as can have advantages that do transfer possibility fast mobility in flat topography and uneven topography through walk that use wheel drive. In the proposed system, using the disparity data obtained from the left and right images captured by the stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene and an image plane, depth information can be detected. Robot uses construed environmental data and transformation algorithm, decide wheel drive and leg waik, and can calculate width of street and regulate width of robot.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제7권2호
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pp.1-8
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2015
Tracking of an object in 3D space performed in real-time is a significant task in different domains from autonomous robots to smart vehicles. In traditional methods, specific data acquisition equipments such as radars, lasers etc, are used. Contemporary computer technology development accelerates image processing, and it results in three-dimensional stereo vision to be used for localizing and object tracking in space. This paper describes a system for tracking three dimensional motion of an object using color information in real time. We create stereo images using pair of a simple web camera, raw data of an object positions are collected under realistic noisy conditions. The system has been tested using OpenCV and Matlab and the results of the experiments are presented here.
In this paper we propose a new visual servoing method for door opening with mobile manipulator. We use an eye-to-hand system that stereo camera is mounted on mobile platform, and adopt the position-based method. The previous methods for door opening mostly used eye-in-hand system with mono camera and required predefined knowledge such as radius and position about door grip, which was mainly caused by using mono cam era. This is also a severe constraint for pursuing general-purpose algorithm for door opening. For overcoming such drawback, we use stereo camera and suggest a new method that detect the door grip and estimate its pose from stereo depth information without predefined knowledge. Al...
In this paper, we propose a three dimensional distance measurement method for a stereo system by using web cams. Using a parallel stereo system, a robot gets two images from each webcam and equalize brightness of both images. And we suggest an image processing method such as labeling, isolating an object from background and finding center of an object. We also propose a method of calculating the focal distance by using least square algorithm based on triangulation and we can reduce calculation error by this method. From experimental results, we show that the proposed method can be effective for 3D distance measurement.
This paper presents a method for measuring and analyzing strains in sheet metal forming by stereo vision system. A better understanding and evaluation of the formability can be achieved by analyzing stain distribution in deformed sheet metals. By means of image processing technique, it is possible to get strain distribution efficiently. For measuring strain automatically and accurately, algorithms for camera calibration, grid detection, stereo matching and strain analysis has been developed and verified by experiments with GUI(Graphic User Interface).
본 논문에서는 지능적인 보안 시스템 구현의 새로운 접근 방식으로, 인공지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용한 능동형 물체 추적 시스템을 제안하였다. 제안된 시스템에서는 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로 부터 YCbCr 컬러 모델과 위상형 상관 기법을 사용하여 표적 얼굴영역의 중심좌표를 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어각도 산출을 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 3차원 좌표를 실시간적으로 검출하고, 이를 통한 표적 대상의 적응적인 신체 크기 추정을 수행하였다. 각기 다른 신장을 가진 3사람의 다양한 이동경로를 가진 480 프레임의 테스트용 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 표적의 추정된 신체 크기값 역시 계산치 및 측정치 사이의 표준편차가 평균 1.03의 작은 값으로 유지됨은 물론, 제안된 시스템에서 계산된 좌표값과 실제 실험대상으로 참여한 사람의 정확한 실제 위치와의 차이 역시 평균 1.2cm 미만의 오차와 전체적으로 1.18 %의 오차를 보임으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 영역기반의 MAD(Mean Absolute Difference) 알고리즘과 변형된 PID(Proportional Integral Derivative) 기반의 팬/틸트 제어기를 이용하여 적응적인 스테레오 물체추적을 수행함으로써 물체추적 시스템의 오류검출 및 안정도를 분석하였다. 즉 순차적인 스테레오 입력영상에 영역기반의 MAD 알고리즘과 스테레오 카메라의 기하학적 정보를 이용하여 좌, 우측 표적물체의 위치정보를 추출해 낸 다음, 이 값으로 변형된 PID 제어기에 사용하여 잡음들이 존재하는 환경에서도 스테레오 카메라의 팬/틸트를 효과적으로 제어할 수 있었다. 따라서 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용할 경우 3D 로봇비전과 같은 정밀시스템에서 이동하는 추적물체에 대한 적응적인 제어와 실질적인 로봇 시각 시스템의 구현 가능성을 확인하였다.
지역적 정합방법을 이용한 스테레오 시스템은 알고리즘의 특성상 하드웨어 설계가 용이하여 많이 사용되나 낮은 정합률로 인해 정확한 깊이 영상을 얻기 힘들기 때문에 많은 응용 분야에 사용하기에 제한이 있다. 본 논문에서 제안한 스테레오 시스템은 픽셀의 변화도(gradient)를 기반으로 한 적응적인 가중치 알고리즘을 이용하여 높은 정합 성능을 보이며 하드웨어로 설계하였을 때 실시간처리가 가능하다. 일반적으로 적응적인 가중치 윈도우를 적용할 경우 중간 결과를 재사용하기 불가능하지만 행, 열을 분리하여 처리함으로써 데이터를 재사용할 수 있고 따라서 처리성능이 개선되었다. 알고리즘에 필요한 지수 및 아크탄젠트 함수를 구현하기 위해 선형(PWL, piecewise linear) 및 계단(step) 함수 등으로 근사화한 뒤 에러를 분석하여 최선의 파라미터를 선택하였다. 제안한 구조는 실시간처리를 위하여 9개의 프로세서를 사용하여 병렬처리를 하였으며, 동부하이텍 0.18um 라이브러리로 합성하였을 경우 최대 동작주파수 350MHz(33 fps)와 424K 게이트의 하드웨어 복잡도를 나타내었다.
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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