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NTIS 바로가기제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.21 no.9, 2015년, pp.858 - 862
이태재 (서울대학교 전기정보공학부, 자동화시스템공동연구소, 국방생체모방자율로봇 특화연구센터) , 이훈 (서울대학교 전기정보공학부, 자동화시스템공동연구소, 국방생체모방자율로봇 특화연구센터) , 조동일 (서울대학교 전기정보공학부, 자동화시스템공동연구소, 국방생체모방자율로봇 특화연구센터)
This paper presents a new forward-viewing mono-camera based obstacle detection algorithm for mobile robots. The proposed method extracts the coarse location of an obstacle in an image using inverse perspective mapping technique from sequential images. In the next step, graph-cut based image labeling...
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H. Lee, T. J. Lee, and D. I. Cho, "Forward-viewing monocamera based obstacle detection algorithm for biomimetic micro ground robots," Proc. of ICROS Annual Conference (in Korean), Daejeon, Korea, pp. 293-294, May 2015.
H. Xiao, Z. Li, C. Yang, W. Yuan, and L. Wang, "RGB-D sensor-based visual target detection and tracking for an intelligent wheelchair robot in indoors environments," International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 13, no. 3, pp. 521-529, 2015.
S. E. Lee and B. K. Kim, "3D simultaneous localization and map building (SLAM) using a 2D laser range finder based on vertical/horizontal planar polygons," Journal of Institute of Contorl, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 11, pp. 1153-1163, 2014.
G. Fu, P. Corradi, A. Menciassi, and P. Dario, "An integrated triangulation laser scanner for obstacle detection of miniature mobile robots in indoor environment," IEEE/ASME Transactions on Mechatronics, vol. 16, no. 4, pp. 778-783, 2011.
S. J. Yoon, K. S. Roh, and Y. B. Shim, "Vision-based obstacle detection and avoidance: Application to robust indoor navigation of mobile robots," Advanced Robotics, vol. 22, no. 4, pp. 477-492, 2008.
D. H. Lee, H. J. Kim and H. Myung. "Image feature-based realtime RGB-D 3D SLAM with GPU acceleration." Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 19, no. 5, pp. 457-461, 2013.
D. J. Lee, Y. S. Hwang, Y. M. Yun, and J. M. Lee "2D Grid Map Compensation using an ICP Algorithm," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 20, no. 11, pp. 1170-1174, 2014.
S. B. Kim and H. B. Kim, "Comparative analysis on performance indices of obstacle detection for an overlapped ultrasonic sensor ring," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 18, no. 4, pp. 321-327, 2012.
T. Naito, I. Toshio, and K. Yukio, "The obstacle detection method using optical flow estimation at the edge image," IEEE Intelligent Vehicles Symposium, 2007.
옵티컬플로우 연산을 통해 3차원 복원을 통해 장애물을 감지하거나[9], 호모그라피 에러에 기반하여 장애물을 감지하는 방식이 가장 일반적이다[10].
J. Zhou and L. Baoxin, "Robust ground plane detection with normalized homography in monocular sequences from a robot platform," IEEE International Conference on Image Processing, 2006.
옵티컬플로우 연산을 통해 3차원 복원을 통해 장애물을 감지하거나[9], 호모그라피 에러에 기반하여 장애물을 감지하는 방식이 가장 일반적이다[10].
Y. Shen, D. Xin, and L. Jilin, "Monocular vision based obstacle detection for robot navigation in unstructured environment," Advances in Neural Networks 2007. Springer Berlin Heidelberg, pp. 714-722, 2007.
옵티컬플로우를 통해 확산점을 계산하여 장애물을 회피하는 연구도 있다[11].
H. A. Mallot, H. H. Bulthoff, J. J. Little, and S. Bohrer, "Inverse perspective mapping simplifies optical flow computation and obstacle detection," Biological cybernetics, vol. 64 no. 3, pp. 171-185, 1991.
또 다른 방식으로 역투영사상(Inverse Perspective Mapping)기법에 기반한 장애물 검출이 연구되었다[13,14].
이를 장애물 검출에 응용하여 k-\ 시점의 전방 영상을 바닥으로 가정한 후 생성된 上 시점의 가상영상과, 실제로 촬영된 k 시점 영상의 차영상을 이용하여 장애물 검출에 응용할 수 있다[13].
G. Ma, S. B. Park, S. Muller-Schneiders, A. Ioffe, and A. Kummert, "Vision-based pedestrian detection-reliable pedestrian candidate detection by combining IPM and a 1D profile," IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, 2007.
또 다른 방식으로 역투영사상(Inverse Perspective Mapping)기법에 기반한 장애물 검출이 연구되었다[13,14].
S. Kumar, D. Ayush, and K. K. Madhava, "A bayes filter based adaptive floor segmentation with homography and appearance cues," Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing, 2012.
최근에는 영상분할 기법과 옵티컬플로우 기법을 함께 활용하여 장애물과 바닥을 감지해내는 기술이 많이 연구되었다[15,16].
X. N. Cui, Y. G. Kim, and H. I. Kim, "Floor segmentation by computing plane normals from image motion fields for visual navigation," International Journal of Control, Automation and Systems, vol. 7, no. 5, pp. 788-798, 2009.
R. I. Hartley and A. Zisserman, Multiple View Geometry in Computer Vision, Cambridge University Press, 2nd edition, 2004.
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