Kim, Ja-Young;Lee, Jong-Hwa;Lee, Ji-Hong;Kweon, In-So
The Journal of Korea Robotics Society
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v.5
no.4
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pp.339-348
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2010
One of the requirements for autonomous vehicles on off-road is to move stably in unstructured environments. Such capacity of autonomous vehicles is one of the most important abilities in consideration of mobility. So, many researchers use contact and/or non-contact methods to determine a terrain whether the vehicle can move on or not. In this paper we introduce an algorithm to classify terrains using visual information(one of the non-contacting methods). As a pre-processing, a contrast enhancement technique is introduced to improve classification of terrain. Also, for conducting classification algorithm, training images are grouped according to materials of the surface, and then Bayesian classification are applied to new images to determine membership to each group. In addition to the classification, we can build Traversability map specified by friction coefficients on which autonomous vehicles can decide to go or not. Experiments are made with Load-Cell to determine real friction coefficients of various terrains.
The terrain perception technology using passive sensors plays a key role to enhance autonomous mobility for UGV. We present an effective method to classify terrain covers based on the color information. Considering a real-time implementation, neural network is applied for the terrain classifier and wavelet features extracted from the images are used. Test results show that the proposed algorithm has a promising classification performance.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.10a
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pp.681-682
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2016
In this study we propose a novel approach to segment a terrain in two parts: ground and none-ground. The terrain is gained by a multi-channel 3D laser range sensor. We process each vertical line in each frame data. The vertical line is bounded by the sensor's position and a point in the largest circle of the frame. We consider each pair of two consecutive points in each line to find begin-ground and end-ground points. All points placed between a begin-ground point and an end-ground point are ground ones. The other points are none-ground. After examining all vertical lines in the frame, we obtain the terrain segmentation result.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.8
no.2
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pp.17-22
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1990
The Digital Terrain Model(DTM) data in the Geographic Information System(GIS) needs to be interpolated for various purposes. Three interpolation methods-Bilinear, Bicubic Spline, and Gregory-Newton interpolation-were used, compared, and analyzed in terms of the visual comparison and numerical analysis in the hilly terrain and relatively flat terrain.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.3
no.2
s.6
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pp.151-158
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1995
Change detection, image differencing technique, is the most widely used in a variety of image environments. The digital terrain model and digital images have the same data structure. This study applied digital terrain model and change detection technique for inspecting the deflection of the structure. Authors make digital terrain model from triangular irregular network(TIN) by leveling data and suggest to possibility recognize modification part and volumes by digital terrain model and change detection technique. Authors can reduce testing materials and man power, and displayed his modification part.
The ability to efficiently and robustly recover accurate 3D terrain models from sets of stereoscopic images is important to many civilian and military applications. To develop an effective and practical terrain modeling system. We propose the methods which detect unreliable elevations in digital elevation maps (DEMs). and fuse several DEMs from multiple sources into an accurate and reliable result. This paper focuses on two key factors for generating robust 3D terrain models. the ability to detect unreliable elevation estimates. and to fuse the reliable elevations into a single optimal terrain model. We apply the correlation score methodology to reconstruct accurate DEM for multi-image and show the method is more effective than the conventional averaging method. The photo-realistic simulator is used for generating four simulated images from ground truth DEM and orthoimage.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.19
no.8
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pp.682-687
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2013
Navigation is a crucial capability for all types of manned or unmanned vehicles. However, vehicle navigation in underwater environments still remains a challenging problem since GPS signals for position fixes are not available in the water. Terrain-referenced underwater navigation is an alternative navigation technique that utilizes geometric information of the subsea terrain to correct drift errors due to dead-reckoning or inertial navigation. Terrain-referenced navigation requires the description of an undulating terrain surface as a mathematical function or table, which often leads to a highly nonlinear estimation problem. Recently, PFs (Particle Filters), which do not require any restrictive assumptions about the system dynamics and uncertainty distributions, have been widely used for nonlinear filtering applications. However, PF has considerable computational requirements which used to limit its applicability to problems of relatively low state dimensions. This study proposes the use of a Rao-Blackwellized particle filter that is computationally more efficient than the standard PF for terrain-referenced underwater navigation involving a moderate number of states, and its performance is compared with that of the extended Kalman filter algorithm. The validity and feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations.
Recently, the construction of three dimensional spatial information of Dam reservoir area is very important part in Dam management work such as sediment survey, but it is difficult to acquire detailed terrain data because totalstation and single beam echo sounder are applied to terrain survey. This study presented method to construct detailed terrain data of Dam reservoir area using LiDAR and multi beam echo sounder. First, LiDAR survey was carried out in land zone and calibration process was applied by ground control point. And also the DEM of land zone was constructed by using algorithm, which eliminated building and vegetation class. As the result of validation of LiDAR DEM using GPS terrain survey, it was possible to construct three dimensional terrain data that was satisfied with the tolerance error of LiDAR, which was the standard error of LiDAR DEM showed as 0.108m. Also multi beam echo sounder was applied to the survey of water zone and it could construct spatial information that was satisfied with bathymetry surveying tolerance error of International Hydrographic Organization by validation with terrain survey data. And LiDAR and multi beam echo sounder data were integrated and it was possible to construct three dimensional spatial imagery information that can be applied to Dam management work such as the estimation of sediment amounts or the monitoring of terrain change by linking with high resolution orthophoto.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.38
no.7
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pp.673-683
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2010
This study investigates Terrain Aided Inertial Navigation(TAIN) which consists of Inertial Navigation System (INS) with the optical sensor for precise planetary landing. Image processing is conducted to extract the feature points between measured terrain data and on-board implemented terrain information. The navigation algorithm with Iterated Extended Kalman Filter(IEKF) can compensate for the navigation error, and provide precise navigation information compared to single INS. Simulation results are used to demonstrate the feasibility of integration to accomplish precise planetary landing. The proposed navigation approach can be implemented to the whole system coupled with guidance and control laws.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.9
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pp.909-915
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2008
Recently, the interests in the development and application of unmaned robots are increasing in various fields including surveillance and reconnaissance, planet exploration, and disaster relief. Unmaned robots are usually controlled from distance using radio communications but they should be equipped with an autonomous travelling function to cope with unexpected terrains and obstacles. This means that they should be able to evaluate terrain's characteristics quantitatively using mounted sensors so as to traverse harsh natural terrains autonomously. For this purpose, this paper presents a method for extracting terrain information, that is, slope and roughness from elevation maps as a prior step of traversability analysis. Slope is extracted using the curve fitting based on the least squares method and roughness using three metrics and their weighted average. The effectiveness of the proposed method is verified on both a fractal map and the world model map of a real terrain.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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