[논문]구조광 영상기반 전방향 거리측정 시스템 개발

신진; 이수영

doi:10.5302/j.icros.2012.18.5.479

구조광 영상기반 전방향 거리측정 시스템 개발
Development of Omnidirectional Ranging System Based on Structured Light Image 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.18 no.5, 2012년, pp.479 - 486

신진 (서울과학기술대학교 전기공학과) , 이수영 (서울과학기술대학교 전기공학과)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, a ranging system is proposed that is able to measure 360 degree omnidirectional distances to environment objects. The ranging system is based on the structured light imaging system with catadioptric omnidirectional mirror. In order to make the ranging system robust against environmental illumination, efficient structured light image processing algorithms are developed; sequential integration of difference images with modulated structured light and radial search based on Bresenham line drawing algorithm. A dedicated FPGA image processor is developed to speed up the overall image processing. Also the distance equation is derived in the omnidirectional imaging system with a hyperbolic mirror. It is expected that the omnidirectional ranging system is useful for mapping and localization of mobile robot. Experiments are carried out to verify the performance of the proposed ranging system.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 논문에서는 360도 전방향 거리 데이터 측정을 위한 구조광 영상 기반의 전방향 거리측정 센서 시스템 개발에 관해 서술한다. 별도의 수직광학계(telecentric optics)를 필요로 하는 2차곡면형 거울과는 달리 기존의 카메라만을 사용할 수 있는 쌍곡면형(hyperbolic) 거울을 채택하였으며, 2차 곡면형 거울 광학계에 따른 거리계산식을 도출한다.
본 논문에서는 전방향성 거울을 갖는 영상 시스템과 구조광을 이용한 전방향 거리측정 센서를 개발하였다. 개발된 거리측정 센서의 특징과 개발내용을 요약하면 다음과 같다:
이 방식은 sinθ와 cosθ에 부동 소숫점이 포함되므로 많은 계산량이 필요하고, Δr의 크기 설정에 따라 하나의 화소를 중복 탐색하거나, 혹은 탐색과정에서 빠트릴 수 있으므로 탐색이 제대로 이루어지지 않을 수 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 Bresenham 직선 그리기 알고리즘[11,12]에 기반한 방사향 구조광 탐색 알고리즘을 제안한다.
전술한 바와 같이 점광원을 실린더 렌즈를 통해 선형으로 만드는 과정에서 광에너지 밀도가 낮아지기 때문에 구조광 검출을 위한 영상처리 과정에서 주변 조명잡음에 약하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 구조광 온-오프 모듈레이션에 따라 얻은 구조광영상-배경영상간의 차영상(difference image)을 시간에 따라 누적하는 차영상 적분 알고리즘을 제안하였다. 차영상 적분 알고리듬은 구조광에 해당하는 화소만을 선택적으로 강화하는 효과가 있으므로 전체영상에서 구조광에 해당하는 화소를 탐색할 때, 주변 조명잡음에 강인한 특성을 보인다.
카메라를 기준으로 상부에는 360도 전방향 관측이 가능한 쌍곡면형 거울이 설치되고, 하부에는 360도 모든 방향으로 구조광을 조사할 수 있도록 폭 120도를 갖는 선형 구조광원 4개가 설치된다. 평면주행 이동로봇을 위해서 본 논문에서는 수평 방향으로 구조광을 조사하였다. 쌍곡면형 거울은 별도의 수직광학계를 필요로 하지 않으므로 기존의 원근 카메라를 사용할 수 있다[9].

제안 방법

개발된 거리측정 시스템의 성능을 검증하기 위하여 임의로 물체가 놓여있는 환경에서 전방향 구조광 획득 및 전방향 거리 맵 작성 실험을 수행하였다. 전방향 거리센서는 보안감시 분야 및 이동로봇 자율주행에 유용하게 활용될 수 있다.
주변조명잡음에 강인한 구조광 영상처리를 위한 차영상 적분 알고리즘은 구조광 온-오프 모듈레이션에 따라 여러장의 영상을 필요로 한다. 따라서 전방향 거리측정의 실시간성을 확보하기 위해 영상획득속도가 매우 빠른 고속의 카메라를 채택하고, 전용의 FPGA 영상처리 임베디드 보드를 개발하였다. 본 전방향 거리측정 센서는 다음과 같은 사양을 가진다:
별도의 수직광학계(telecentric optics)를 필요로 하는 2차곡면형 거울과는 달리 기존의 카메라만을 사용할 수 있는 쌍곡면형(hyperbolic) 거울을 채택하였으며, 2차 곡면형 거울 광학계에 따른 거리계산식을 도출한다. 또한 전술한 바와 같이 실린더 렌즈에 의해 낮아진 광에너지 밀도를 갖는 구조광 영상에서 주변조명잡음에 강인한 영상처리 방법을 제안한다. 본 시스템은 단방향으로 거리를 측정하는 초음파 센서나 PSD센서에 비해 매우 효율적으로 주변 환경의 거리를 얻을 수 있으며, 따라서 이동로봇의 지도 작성과 자율주행에 유용하게 적용 될 수 있다.
그림 13은 거리계산식의 매개변수 추정 실험결과이다. 먼저 실제거리-측정화소거리 참조데이터 집합을 얻고, 3.2절에서 서술한 캘리브레이션 과정을 통해 매개변수를 추정하였다. 그림 13(a)의 측정거리는 추정된 매개변수들을 적용하여 다시 실제거리를 계산한 것이다.
본 논문에서는 360도 전방향 거리 데이터 측정을 위한 구조광 영상 기반의 전방향 거리측정 센서 시스템 개발에 관해 서술한다. 별도의 수직광학계(telecentric optics)를 필요로 하는 2차곡면형 거울과는 달리 기존의 카메라만을 사용할 수 있는 쌍곡면형(hyperbolic) 거울을 채택하였으며, 2차 곡면형 거울 광학계에 따른 거리계산식을 도출한다. 또한 전술한 바와 같이 실린더 렌즈에 의해 낮아진 광에너지 밀도를 갖는 구조광 영상에서 주변조명잡음에 강인한 영상처리 방법을 제안한다.
이러한 매개변수들의 값은 직접 측정하기는 어려우며, 미리 알고 있는 실제 거리 데이터들로부터 영상측정 캘리브레이션을 통해 그 값들을 추정해야 한다. 본 논문에서는 실제거리 데이터로부터 최소제곱오차법을 사용하여 매개변수들의 값을 추정하였다. 최소제곱오차는 다음과 같이 정의된다:
구조광에 해당하는 화소들이 누적횟수에 따라 점차 선택적으로 강화됨을 볼 수 있다. 본 논문에서는 최대 10회까지 차영상 적분을 실행하도록 하였다.
본 시스템은 단방향으로 거리를 측정하는 초음파 센서나 PSD센서에 비해 매우 효율적으로 주변 환경의 거리를 얻을 수 있으며, 따라서 이동로봇의 지도 작성과 자율주행에 유용하게 적용 될 수 있다. 본 논문의 구성은 다음과 같다: 먼저 II 장에서 본 논문에서 개발한 구조광 영상기반 전방향 거리측정 센서 구성과 거리계산식, 그리고 구조광 영상처리 방법에 관해 서술하고, III 장에서 거리측정 오차 분석, 그리고 실험결과를 제시한다. 그리고 IV 장에서 결론을 맺는다.
본 시스템의 유용성을 확인하기 위해 전방향 거리측정과 거리맵 작성 실험을 수행하였다. 그림 14는 전방향 거리측정 실험을 위한 실험환경을 보여준다.

이론/모형

6. Pseudo code for image search method based on Bresenham algorithm.

성능/효과

3.3절에서 분석한 바와 같이 측정 화소거리 pr < 200 pixels에서는 거리측정 오차가 약 100 mm 이하임을 볼 수 있다.
그림 4의 기본적인 방사향 탐색 방법에 비해 본 논문에서 제시한 Bresenham 알고리즘 기반 방사향 탐색 방법은 부동 소숫점 연산이 없고, 또한 반복 탐색횟수가 적으므로 효율적인 연산이 가능하며, 하드웨어 구현이 용이하다는 장점이 있다. 예로서 640 × 480 크기의 영상에 대한 기본적인 방사향 탐색 방법은 탐색 방향각을 Δθ = 1º 간격으로 샘플링하는 경우에 360º 전체로 144,000번(#이므로 360 × 400 = 144,000번)의 for-loop 반복이 필요하다.
그림 10에서 보면 p_r = 200 pixel 부근이 측정거리 3,600 mm 부근에 해당한다. 따라서 본 거리측정 시스템은 3,600 mm의 측정거리에서 약 100 mm 정도의 측정오차를 갖게 됨을 의미한다. 물론 거리측정 한계와 측정오차는 매개변수 h, p, 및 λ의 값에 따라 달라질 수 있다.
또한 전술한 바와 같이 실린더 렌즈에 의해 낮아진 광에너지 밀도를 갖는 구조광 영상에서 주변조명잡음에 강인한 영상처리 방법을 제안한다. 본 시스템은 단방향으로 거리를 측정하는 초음파 센서나 PSD센서에 비해 매우 효율적으로 주변 환경의 거리를 얻을 수 있으며, 따라서 이동로봇의 지도 작성과 자율주행에 유용하게 적용 될 수 있다. 본 논문의 구성은 다음과 같다: 먼저 II 장에서 본 논문에서 개발한 구조광 영상기반 전방향 거리측정 센서 구성과 거리계산식, 그리고 구조광 영상처리 방법에 관해 서술하고, III 장에서 거리측정 오차 분석, 그리고 실험결과를 제시한다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	이동로봇이 자율주행하기 위해서는 무엇이 필요한가?	이동로봇이 자율주행하기 위해서는 주변환경 물체까지의 거리 데이터가 필요하다. 거리 데이터는 단순히 충돌회피뿐만 아니라 전역공간상에서 이동로봇 자신의 위치를 추정하거나, 혹은 미지 환경의 물체지도를 작성하는데 사용될 수 있다.
	거리 데이터는 어디에 사용되는가?	이동로봇이 자율주행하기 위해서는 주변환경 물체까지의 거리 데이터가 필요하다. 거리 데이터는 단순히 충돌회피뿐만 아니라 전역공간상에서 이동로봇 자신의 위치를 추정하거나, 혹은 미지 환경의 물체지도를 작성하는데 사용될 수 있다. 거리측정방식의 대표적인 예로는 스테레오 영상방식, 신호체공시간 측정방식, 레이저 스캐너, 구조광 영상방식등이 있다[1].
	최근에 거리측정 시스템 구현이 예전보다 용이해진 이유는?	과거에는 카메라 영상장치의 처리속도가 느리고, 레이저 구조광 발생장치가 크고 비쌌기 때문에 구조광 영상방식의 거리측정 시스템 구현이 어려웠다. 그러나 근래에는 반도체 기술의 발달로 레이저 발생장치와 카메라 영상센서가 소형화되고 가격이 저렴해졌기 때문에 구현이 용이해졌다. 따라서 이동로봇, 보안시스템, 3차원 카메라등의 분야에서 구조광 영상방식에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

참고문헌 (12)

Y. Oike, "Smart image sensors and associative engines for three dimensional image capture," Ph.D. Thesis, Univ. of Tokyo, 2004.
R. Jain et. al, Machine vision, McGraw-Hill, 1995.
J. Leonard and H. Durrant-Whyte, Directed sonar sensing for mobile robot navigation, Kluwer academic publisher, 1992.
S. Cameron and P. Probert, Advanced Guided Vehicles-Aspects of the Oxford AGV project, World Scientific, 1994.
D. Noh et. al, "A study on the relative localization algorithm for mobile robots using a structured light technique," Journal of Control, Automation, and Systems Engineering (in Korean), vol. 11, no. 8, pp. 678-687, 2005.
S. Yi et. al, "Real-time omni-directioanl distance measurement with active panoramic vision," Int'l Journal of Control, Automation and Systems, vol. 5, no. 2, pp. 184-191, 2007.
I. Joung and H. Cho, "An active omnidirectional range sensor for mobile robot navigation," Control Engineering Practice, vol. 6, no. 3, pp. 385-393, 1988.
R. Orghidan, E Mouaddib, and J. Salvi, "Omnidirectional depth computation from a single image," Proc. of IEEE Int'l Conf. on Robotics and Automation, pp. 1234-1239, Barceloan, Spain, Apr. 2005.
A. Bruckstein and T. Richardson, "Omniview cameras with curved surface mirrors," Proc. of IEEE Workshop on Omnidirectional Vision, pp. 79-84, 2000.
J. Moigne and A. Waxman, "Structured light patterns for robot mobility," IEEE Jour. of Robotics and Automation, vol. 4, no. 5, pp. 541-548, 1988

상세보기
J. Bresenham, "Algorithm for computer control of a digital plotter," IBM Systems Journal, vol. 4, no. 1, pp. 25-30, 1965.

상세보기
http://en.wikipedia.org/wiki/Bresenham's_line_algorithm

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증