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NTIS 바로가기정보처리학회논문지. KIPS transactions on software and data engineering. 소프트웨어 및 데이터 공학, v.4 no.4, 2015년, pp.177 - 186
최성인 (경북대학교 컴퓨터학부) , 박순용 (경북대학교 컴퓨터학부)
For data fusion of laser range finder (LRF) and vision camera, accurate calibration of external parameters which describe relative pose between two sensors is necessary. This paper proposes a new calibration method which can acquires more accurate external parameters between a LRF and a vision camer...
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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LRF가 물체의 깊이 정보를 획득하는 방법은 무엇인가? | LRF는 하드웨어 특성상 일정한 각도를 주기로 3차원 실공간(real space)을 샘플링하면서 물체의 깊이 정보를 획득 한다. 또한 TOF(Time Of Flight) 방식을 사용하기 때문에 보정판의 모서리를 곧바로, 그리고 정확하게 계측하는 것은 현실적으로 불가능하다[10, 12]. | |
외부파라미터(extrinsic parameter)는 무엇인가? | LRF와 카메라의 정보를 서로 융합하기 위해서는 3차원 공통좌표계에서 두 센서 사이의 상대적인 위치관계를 설명하는 외부파라미터(extrinsic parameter)를 정확하게 획득하는 것이 필수적이다. Zhang의 방법은 평면 체스보드 보정판을 이용한 접근법으로서 가장 일반화된 보정 알고리즘으로 알려지고 있다[7]. | |
외부파라미터(extrinsic parameter)를 얻기 위한 방법 중 Zhang이 제안한 평면 체스보드 보정판을 이용한 보정 알고리즘의 문제점은 무엇인가? | Zhang의 방법은 평면 체스보드 보정판을 이용한 접근법으로서 가장 일반화된 보정 알고리즘으로 알려지고 있다[7]. 하지만 평면을 사용하는 알고리즘 특성상 회전 변환에 대한 모호성(ambiguity)이 있어 잘못된 보정 결과를 종종 도출하는 문제점이 보고되고 있다[8]. Vasconcelos[8] 등 은 LRF와 카메라 사이의 외부파라미터를 계산하기 위해 P3P(Perspective-3-Point) 문제를 적용하였다. |
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