본 논문에는 골프 볼 회수로봇을 위한 두 종류의 지능화 알고리즘을 제안한다. 그 하나는 골프장 주변의 시설물 건물에서 획득한 층 간 평행선들의 소멸 점 정보를 이용하여 카메라의 주시 방향을 계산하는 알고리즘이고, 다른 하나는 전역 카메라, 지역카메라 및 경계선 검출등 3 개의 알고리즘을 결합한 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘이다 . 만약, 골프장의 골프 볼 분포가 균일하다면, 일직선으로 왕복하며 회수하는 방법이 가장 간단하고 효과적인 방법이다. 평행 선들의 소멸 점 이용 로봇방향 계산 방법에서는 소멸 점의 위치 점을 이용하여 카메라의 주시 방향을 건물의 전면과의 상대 각도로 계산할 수 있다. 이를 위해서, 카메라가 주시하는 건물 영상에서의 건물 층 간 평행선을 추출하여 소멸 점의 위치를 계산하고, 이를 이용하는데, 이 평행선들의 소멸 점이 먼 곳에 나타나면, 카메라의 주시 방향이 건물 면의 직각 방향에 가깝고, 그 역의 경우에는 건물 면의 방향에 가까워 진다는 원리를 이용한 것이다. 이렇게 계산된 로봇의 방향 정보를 사용하면 로봇이 직선으로 이동하는지 여부를 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 이 소멸 점 이용 알고리즘이 로봇의 방향계산에 유용함을 실험을 통하여 증명하였다. 이 논문에서 제안한 또 하나의 지능 알고리즘인 비젼 기반 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘에서는, 전역 카메라에서 포착한 전체 골프 장 영상을 여러 개의 부 영역으로 분할하고, 각 영역에서의 골프 볼 밀도를 계산하여 밀도가 높은 회수 영역을 결정한다. 회수 영역의 수가 다수일 경우, ...
본 논문에는 골프 볼 회수로봇을 위한 두 종류의 지능화 알고리즘을 제안한다. 그 하나는 골프장 주변의 시설물 건물에서 획득한 층 간 평행선들의 소멸 점 정보를 이용하여 카메라의 주시 방향을 계산하는 알고리즘이고, 다른 하나는 전역 카메라, 지역카메라 및 경계선 검출등 3 개의 알고리즘을 결합한 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘이다 . 만약, 골프장의 골프 볼 분포가 균일하다면, 일직선으로 왕복하며 회수하는 방법이 가장 간단하고 효과적인 방법이다. 평행 선들의 소멸 점 이용 로봇방향 계산 방법에서는 소멸 점의 위치 점을 이용하여 카메라의 주시 방향을 건물의 전면과의 상대 각도로 계산할 수 있다. 이를 위해서, 카메라가 주시하는 건물 영상에서의 건물 층 간 평행선을 추출하여 소멸 점의 위치를 계산하고, 이를 이용하는데, 이 평행선들의 소멸 점이 먼 곳에 나타나면, 카메라의 주시 방향이 건물 면의 직각 방향에 가깝고, 그 역의 경우에는 건물 면의 방향에 가까워 진다는 원리를 이용한 것이다. 이렇게 계산된 로봇의 방향 정보를 사용하면 로봇이 직선으로 이동하는지 여부를 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 이 소멸 점 이용 알고리즘이 로봇의 방향계산에 유용함을 실험을 통하여 증명하였다. 이 논문에서 제안한 또 하나의 지능 알고리즘인 비젼 기반 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘에서는, 전역 카메라에서 포착한 전체 골프 장 영상을 여러 개의 부 영역으로 분할하고, 각 영역에서의 골프 볼 밀도를 계산하여 밀도가 높은 회수 영역을 결정한다. 회수 영역의 수가 다수일 경우, 동적 계획법 (dynamic programming)을 사용하여 이 회수 영역들을 모두 거쳐 가게 하는 최적의 경로를 결정한다. 또, Adaboost 알고리즘을 사용하여 로봇의 동체를 인식하고 이동 위치 간의 벡터를 사용하여 로봇 동체의 방향을 계산한다. 이 같은 전역 비젼 방법에 의해 로봇이 회수 영역에 이르면, 지역 비젼 알고리즘이 활성화되어, 골프 볼 회수 작업을 수행한다. 이 지역 비젼 알고리즘에서는 회전 및 이동 (rotation-and-move) 방법을 사용하여 골프 볼들을 회수한다. 로봇이 작업을 계속하면, 골프 장의 경계선에도 도달할 수 있다. 로봇이 경계 밖으로 나가는 것을 방지하기 위해서 경계선 검출 방법을 사용한다. 경계선 검출은 송신기와 수신기를 한 쌍으로 하는 적외선 검출기를 사용하며, 로봇이 경계선에 이르러 적외선을 절단하면 이를 검출할 수 있게 한다.
본 논문에는 골프 볼 회수로봇을 위한 두 종류의 지능화 알고리즘을 제안한다. 그 하나는 골프장 주변의 시설물 건물에서 획득한 층 간 평행선들의 소멸 점 정보를 이용하여 카메라의 주시 방향을 계산하는 알고리즘이고, 다른 하나는 전역 카메라, 지역카메라 및 경계선 검출등 3 개의 알고리즘을 결합한 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘이다 . 만약, 골프장의 골프 볼 분포가 균일하다면, 일직선으로 왕복하며 회수하는 방법이 가장 간단하고 효과적인 방법이다. 평행 선들의 소멸 점 이용 로봇방향 계산 방법에서는 소멸 점의 위치 점을 이용하여 카메라의 주시 방향을 건물의 전면과의 상대 각도로 계산할 수 있다. 이를 위해서, 카메라가 주시하는 건물 영상에서의 건물 층 간 평행선을 추출하여 소멸 점의 위치를 계산하고, 이를 이용하는데, 이 평행선들의 소멸 점이 먼 곳에 나타나면, 카메라의 주시 방향이 건물 면의 직각 방향에 가깝고, 그 역의 경우에는 건물 면의 방향에 가까워 진다는 원리를 이용한 것이다. 이렇게 계산된 로봇의 방향 정보를 사용하면 로봇이 직선으로 이동하는지 여부를 판단 할 수 있다. 본 논문에서는 이 소멸 점 이용 알고리즘이 로봇의 방향계산에 유용함을 실험을 통하여 증명하였다. 이 논문에서 제안한 또 하나의 지능 알고리즘인 비젼 기반 로봇 운행 및 회수 작업 알고리즘에서는, 전역 카메라에서 포착한 전체 골프 장 영상을 여러 개의 부 영역으로 분할하고, 각 영역에서의 골프 볼 밀도를 계산하여 밀도가 높은 회수 영역을 결정한다. 회수 영역의 수가 다수일 경우, 동적 계획법 (dynamic programming)을 사용하여 이 회수 영역들을 모두 거쳐 가게 하는 최적의 경로를 결정한다. 또, Adaboost 알고리즘을 사용하여 로봇의 동체를 인식하고 이동 위치 간의 벡터를 사용하여 로봇 동체의 방향을 계산한다. 이 같은 전역 비젼 방법에 의해 로봇이 회수 영역에 이르면, 지역 비젼 알고리즘이 활성화되어, 골프 볼 회수 작업을 수행한다. 이 지역 비젼 알고리즘에서는 회전 및 이동 (rotation-and-move) 방법을 사용하여 골프 볼들을 회수한다. 로봇이 작업을 계속하면, 골프 장의 경계선에도 도달할 수 있다. 로봇이 경계 밖으로 나가는 것을 방지하기 위해서 경계선 검출 방법을 사용한다. 경계선 검출은 송신기와 수신기를 한 쌍으로 하는 적외선 검출기를 사용하며, 로봇이 경계선에 이르러 적외선을 절단하면 이를 검출할 수 있게 한다.
This thesis proposes two kinds of vision-based intelligent algorithms for golf-ball collection robot systems. The first one is heading direction calculation using vanishing points of parallel lines contained in facility buildings. If the distribution of golf-balls on the ground is ignored, scan-base...
This thesis proposes two kinds of vision-based intelligent algorithms for golf-ball collection robot systems. The first one is heading direction calculation using vanishing points of parallel lines contained in facility buildings. If the distribution of golf-balls on the ground is ignored, scan-based collection via the straight navigation of robot is most simple and efficient. After several times of back and forth, the whole ground could be scanned completely and all the golf-balls could be collected. In this study, we found that the relative heading direction of a robot to the surrounding facility buildings can be computed using the vanishing points of parallel lines of the buildings. The inter-stair parallel lines of facility buildings are extracted and the vanishing points are computed. As the vanishing points appear far distance, the heading direction of the robot is close to normal angle to the facility building. According to the coordinate of the vanishing point we can determine the relative orientation of the robot to the normal of the reference building and this relative orientation can be translated to turning commands for the robot to move along a straight line. The proposed vanishing point algorithm is proved to be an efficient robot orientation computing method via experiments. Another intelligent algorithm of the golf-ball collection system is the vision algorithm which is composed of three sub-algorithms including global vision, local vision and boundary detection. The global vision is designed to separate whole ground into several regions to distinguish effective dense regions, to compute an optimal path for the robot utilizing dynamic programming technique and recognize the body of golf robot with Adaboost algorithm, and to calculate the orientation of the robot body finally. When a robot arrives at a region of dense golf balls under the direction of a global vision system, the local vision algorithm is activated to perform golf ball collecting task. The local vision technique is for collecting the golf balls adopting rotation-and-move strategy. For robot navigation, a boundary detection algorithm is needed to prevent a robot moving out of the field. The boundary detection method is composed of four pairs of infrared sensors, one pair of receiver and transmitter, and a set of micro controller. When the robot touches boundary lines, the corresponding receiver detects the cut of infrared signal.
This thesis proposes two kinds of vision-based intelligent algorithms for golf-ball collection robot systems. The first one is heading direction calculation using vanishing points of parallel lines contained in facility buildings. If the distribution of golf-balls on the ground is ignored, scan-based collection via the straight navigation of robot is most simple and efficient. After several times of back and forth, the whole ground could be scanned completely and all the golf-balls could be collected. In this study, we found that the relative heading direction of a robot to the surrounding facility buildings can be computed using the vanishing points of parallel lines of the buildings. The inter-stair parallel lines of facility buildings are extracted and the vanishing points are computed. As the vanishing points appear far distance, the heading direction of the robot is close to normal angle to the facility building. According to the coordinate of the vanishing point we can determine the relative orientation of the robot to the normal of the reference building and this relative orientation can be translated to turning commands for the robot to move along a straight line. The proposed vanishing point algorithm is proved to be an efficient robot orientation computing method via experiments. Another intelligent algorithm of the golf-ball collection system is the vision algorithm which is composed of three sub-algorithms including global vision, local vision and boundary detection. The global vision is designed to separate whole ground into several regions to distinguish effective dense regions, to compute an optimal path for the robot utilizing dynamic programming technique and recognize the body of golf robot with Adaboost algorithm, and to calculate the orientation of the robot body finally. When a robot arrives at a region of dense golf balls under the direction of a global vision system, the local vision algorithm is activated to perform golf ball collecting task. The local vision technique is for collecting the golf balls adopting rotation-and-move strategy. For robot navigation, a boundary detection algorithm is needed to prevent a robot moving out of the field. The boundary detection method is composed of four pairs of infrared sensors, one pair of receiver and transmitter, and a set of micro controller. When the robot touches boundary lines, the corresponding receiver detects the cut of infrared signal.
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