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문제 정의
- CMU의 Hoiem, Efros, Hebert는 한 장의 이미지에서 기학학적인 상황(Context) 정보를 추출하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 즉 <그림 17>과 같이 색상, 텍스처, 위치, 형상, 간단한 3차원 기하학적 정보를 이용하여 특징점 집합을 정의하고, 이를 이용해 이미지 상의 각 영역들을 특성에 맞게 분류하였다[4].
- 3차원 물체인식에 관한 연구로서 미국에서는 주로 화성탐사 로봇이나 이동로봇 및 무인 자동차를 위한 3차원 물체인지에 대한 연구가 주를 이루고 있다. NASA의 화성탐사 로봇의 환경인지에 대한 연구는 CMU의 Field Robotics Center에서 연구한 스테레오 카메라를 이용한 장애물 인지로서 여기서는 정확한 주변환경 인지보다는 탐사 로봇의 주행을 위하여 대략적인 평지를 찾아가는 것이 목적이다[16].
- 본 고에서는 지능형 로봇의 시각 제어를 위한 물체인식 기반의 3D 카메라의 개발동향 및 적요사례를 분석하고, 이와 관련한 전반적인 기술적인 내용을 정리하고 향후 3D 카메라의 시장전망을 기술하고자 한다.
- 서강대학교 비전 그래픽스 연구실에서는 3차원 거리정보와 컬러 특징점(photometric feature)을 융합하여 고유의 거리영상 통합 및 물체인식방법을 개발하여 3차원 물체 정합에 응용하였으며, KIST 21C 프론티어 사업단에서는 Contour fragment matching 기법을 이용하여 실시간성의 확보를 위해 연구를 진행하고 있으며, 로봇의 응용을 위해서는 어떻게 손쉽게 로봇에게 물체 모델을 등록시킬 수 있는지에 대한 연구를 진행하고 있다. 한국 생산기술연구원에서는 스마트 로봇환경을 구축하고 그 환경 내에서의 로봇 물체인식, 포즈 추정, 조작을 위한 연구를 진행하고 있으며, 비주얼 기술자를 통한 물체 인식 및 포즈 추정 시스템을 개발하고 있다.
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