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논문 상세정보

RGB-D 카메라를 이용한 실시간 가상 현실 평면 추정

A Real-time Plane Estimation in Virtual Reality Using a RGB-D Camera in Indoors

초록

실내에서 카메라를 이용한 로봇 응용이나 가상현실(Virtual Reality) 응용의 경우 평면을 찾고 추정하는 기술은 매우 중요한 기술이다. RGB-D 카메라의 경우 실내의 평면에서 질감 정보가 없는 평면에서도 3차원 관측 데이터를 얻을 수 있지만, 이미지 영역에서 점군 데이터(Point-cloud Data)를 처리하기 위해서는 많은 연산량이 필요하다. 더군다나 현재 관측되고 있는 평면의 개수가 몇 개인지 미리 알 수 없으며, 평면으로 검출(Plane Detection) 하더라도 강인하게 3차원에서 평면을 추정(Plane Estimation)하려면 추가적인 연산이 필요하다. 본 논문에서는 연속 데이터를 이용해 실시간으로 평면의 개수를 선택하며 평면을 추정하는 방법을 제시하고자 한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 전체 데이터를 처리하는 것에 비해 약 22배의 속도 개선을 가져 올 수 있음을 보였다.

Abstract

In the case of robot and Argument Reality applications using a camera in environments, a technology to estimate planes is a very important technology. A RGB-D camera can get a three-dimensional measurement data even in a flat which has no information of the texture of the plane;, however, there is an enormous amount of computation in order to process the point-cloud data of the image. Furthermore, it could not know the number of planes that are currently observed as an advance, also, there is an additional operation required to estimate a three dimensional plane. In this paper, we proposed the real-time method that decides the number of planes automatically and estimates the three dimensional plane by using the continuous data of an RGB-D camera. As experimental results, the proposed method showed an improvement of approximately 22 times faster speed compared to processing the entire data.

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핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이상 포인트들
평명 방정식을 결정하기 위해 이상 포인트들을 걸러내야 하는데 이때 본 논문에서 적용한 방법은 무엇인가?
RANSAC을 이용한 평면 추정 방법

이 때 3차원의 데이터를 이용하게 되는데 평면 방정식을 결정하기 위해서는 이상 포인트들(Outlier points)을 걸러내고 안정적으로 참 포인트들(Inlier points)을 선택하는 것이 매우 중요하다. 본 논문에서는 임의의 세 포인트를 선택하고 전체 데이터들이 평면에서 가장 근접하게 위치하게 되며 이상 포인트들을 쉽게 걸러낼 수 있는 방법인 RANSAC을 이용한 평면 추정 방법을 적용하였다[13]. 이 때 나온 결과는 [Fig.

RGBD 카메라
RGBD 카메라의 단점은 무엇인가?
관측되는 픽셀의 정보가 가로픽셀*세로픽셀* 깊이 데이터 까지 합쳐서 수백만 가지의 3차원 데이터를 가질 수 있기 때문에 이를 관리하기 위한 데이터 용량과 처리하기 위한 연산량이 필요하다

최근 Kinect 등의 RGBD 카메라가 중저가로 구매할 수 있기 때문에 많은 사람들이 사용하고 있으며 개발자를 위한 SDK 소프트웨어도 배포되어 있다[5, 6]. 하지만 이때 관측되는 픽셀의 정보가 가로픽셀*세로픽셀* 깊이 데이터 까지 합쳐서 수백만 가지의 3차원 데이터를 가질 수 있기 때문에 이를 관리하기 위한 데이터 용량과 처리하기 위한 연산량이 필요하다.

RGBD 카메라
RGBD 카메라의 장점은 무엇인가?
적외선의 패턴을 이용해 이를 수광하여 대상 픽셀까지의 거리를 한 번에 알아 낼 수 있다는 장점이 있다

특히 실내에서 주행을 하거나 사람들을 안내하고 요리를 하는 등의 복잡한 작업의 경우 카메라를 이용해 실내구조를 파악하거나 작업대 위의 평면을 추정하는 등의 평면 추정은 가장 중요하고 기본적인 기능이다. 많이 사용되는 카메라 센서 중에서 RGBD 카메라는 적외선의 패턴을 이용해 이를 수광하여 대상 픽셀까지의 거리를 한 번에 알아 낼 수 있다는 장점이 있다. 최근 Kinect 등의 RGBD 카메라가 중저가로 구매할 수 있기 때문에 많은 사람들이 사용하고 있으며 개발자를 위한 SDK 소프트웨어도 배포되어 있다[5, 6].

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