최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
다음과 같은 기능을 한번의 로그인으로 사용 할 수 있습니다.
NTIS 바로가기로봇학회논문지 = The journal of Korea Robotics Society, v.12 no.4, 2017년, pp.385 - 394
권대현 (Dept. of Civil and Environmental Engineering, KAIST) , 김주완 (Dept. of Civil and Environmental Engineering, KAIST) , 김문환 (Maritime R&D Lab, LIG Nex1 Co. Ltd.) , 박호규 (Maritime R&D Lab, LIG Nex1 Co. Ltd.) , 김태영 (Maritime R&D Lab, LIG Nex1 Co. Ltd.) , 김아영 (Dept. of Civil and Environmental Engineering, KAIST)
Side scanning sonar (SSS) provides valuable information for robot navigation. However using the side scanning sonar images in the navigation was not fully studied. In this paper, we use range data, and side scanning sonar images from UnderWater Simulator (UWSim) and propose measurement models in a f...
핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
---|---|---|
카메라가 영상 획득에 있어 발생하는 단점은 무엇인가? | 본 연구에서는 수중 시뮬레이터에서 수중 영상 연구에 사용할 영상 센서로써, 소나를 선택 했다. 카메라가 영상 획득에 일반적으로 사용되며 Global Positioning System (GPS)가 현재의 로봇 자세를 얻는 데 널리 사용 되지만, 이러한 센서들은 전자파를 사용하므로 물속에서 빠르게 감쇠되는 문제가 있다. 반대로, 소나는 수중에서 비교적 잘 전파되는 음파를 사용하므로 수중 영상 연구에서 자주 사용된다[5,6]. | |
소나를 수중 영상 연구에 자주 사용하는 이유는 무엇인가? | 카메라가 영상 획득에 일반적으로 사용되며 Global Positioning System (GPS)가 현재의 로봇 자세를 얻는 데 널리 사용 되지만, 이러한 센서들은 전자파를 사용하므로 물속에서 빠르게 감쇠되는 문제가 있다. 반대로, 소나는 수중에서 비교적 잘 전파되는 음파를 사용하므로 수중 영상 연구에서 자주 사용된다[5,6]. | |
수중 로봇 공학자들이 수중 실험 데이터를 얻는 데 겪는 어려움은 무엇인가? | 수중 로봇 공학자들은 수중 실험 데이터를 얻는 데 어려움을 겪고 있다. 수중 로봇은 물속에서 이동하는 걸 전제로 설계 되어 있으므로 지상에서 움직일 수 없다. 이러한 수중 로봇을 물이 있는 실험장소까지 옮기고 물속에 넣는 과정이 필요하다. 이때, 수중 시뮬레이터가 제공하는 데이터가 실제 실험데이터와 같은 수준의 데이터를 제공한다면, 시뮬레이터를 통하여 얻은 데이터가 실험데이터를 보완할 수 있다. |
M. Prats, J. Perez, J.J. Fernandez, and P.J. Sanz, "An open source tool for simulation and supervision of underwater intervention missions," IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 2577-2582, 2012.
H. Ragheb and E.R. Hancock. "Surface radiance correction for shape from shading," Pattern Recognition, Vol. 38, No. 10, pp. 1574-1595, 2005.
P.F. Alcantarilla, A. Bartoli, and A.J. Davison. "KAZE features," European Conference on Computer Vision. Springer, Berlin, Heidelberg, pp. 214-227, 2012.
M. Kaess, A. Ranganathan, and F. Dellaert, "iSAM: Incremental Smoothing and Mapping," IEEE Transactions on Robotics, Vol. 24, No. 6, pp. 1365-1378, 2008.
M.F. Fallon, M. Kaess, H. Johannsson, and J.J. Leonard, "Efficient AUV navigation fusing acoustic ranging and sidescan sonar," IEEE International Conference on Robotics and Automation, Shanghai, pp. 2398-2405, 2011.
D. Langer and M. Hebert, "Building qualitative elevation maps from side scan sonar data for autonomous underwater navigation," Proceedings IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2478-2483, 1991.
Y. Pailhas, Y. Petillot, C. Capus, and K. Brown, "Real-time sidescan simulator and applications," OCEANS 2009-EUROPE, pp. 1-6, 2009.
H.P. Johnson and M. Helferty. "The geological interpretation of sidescan sonar," Reviews of Geophysics, Vol. 28, No. 4, pp. 357-380, 1990.
V.S. Blake, "The simulation of sidescan sonar images," Archaeological Prospection, Vol. 2, No. 1, pp. 29-56, 1995.
S. Anstee, "Removal of range-dependent artifacts from sidescan sonar imagery," DTIC Document, Tech. Rep. 2001.
E. Coiras, Y. Petillot, and D. M. Lane, "Multiresolution 3-D Reconstruction From Side-Scan Sonar Images," IEEE Transactions on Image Processing, Vol. 16, No. 2, pp. 382-390, 2007.
N. Neretti, N. Intrator, and Q. Huynh, "Target detection in side-scan sonar images: expert fusion reduces false alarms," 2002.
X.-F. Ye, P. Li, J.-G. Zhang, J. Shi, and S.-X. Guo, "A feature-matching method for side-scan sonar images based on nonlinear scale space," Journal of Marine Science and Technology, Vol. 21, No. 1, pp. 38-47, 2016.
D. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints," International Journal of Computer Vision, Vol. 60, No. 2, pp. 91-110, 2004.
H. Bay, A. Ess, T. Tuytelaars, and L. Van Gool, "Speeded-up robust features (SURF)," Computer Vision and Image Understanding, Vol. 110, No. 3, pp. 346-359, 2008.
E. Rublee, V. Rabaud, K. Konolige, and G. Bradski, "ORB: An efficient alternative to SIFT or SURF," Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 2564-2571, 2011.
I. T. Ruiz, S. De Raucourt, Y. Petillot, and D. M. Lane, "Concurrent mapping and localization using sidescan sonar," IEEE Journal of Oceanic Engineering, Vol. 29, No. 2, pp. 442-456, 2004.
C. de Jong, G. Lachapelle, S. Skone, and I. Elema, "Multibeam sonar theory of operation," Delft University Press, Delft, the Netherlands, Tech. Rep. 2002.
Antonelli, Gianluca, Thor I. Fossen, and Dana R. Yoerger. "Underwater robotics," Springer handbook of robotics. Springer Berlin Heidelberg, pp. 987-1008, 2008.
S. Agarwal, N. Snavely, S. M. Seitz and R. Szeliski, "Bundle Adjustment in the Large," Proceedings of the European Conference on Computer Vision, pp. 29-42, 2010.
D. H. Gwon, J. Kim, M. H. Kim, H. G. Park, T. Y. Kim, and A. Kim, "Development of a side scan sonar module for the underwater simulator," 14th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), pp. 662-665, 2017.
*원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다.
출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.