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문제 정의
- 마커 검출 알고리즘은 ArUco 마커를 전처리하여 영상 분할을 이용해 외곽선 추출과 다각형 근사를 이용한 와핑 (Warping)을 이용한 방법으로 정적 영상에서의 성능을 연구 에서 보여주고 있다[12]. 그러나 동적 영상에서의 모션 블러 효과로 인하여 성능을 보장할 수 없기에 본 연구에서 제안하는 알고리즘을 이용하여 동적 영상에서도 마커 검출 성능의 안정성을 구현하고자 한다. 모션 블러 효과는 동적 영상에서 움직임으로 인해 출력 영상에 잔영이 남아 흐릿해지는 현상을 말한다.
- 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도 개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다.
- 본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에도 불구하고 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해서, 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했으며, 연구방법으로는 기존의 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 모션 감지가 우수한 루카스 -카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존의 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다.
- 본 논문에서는 실제 환경에서 드론과 지상 로봇의 효과적인 협업을 위해, 광학 흐름 기반의 마커 특징점 추적 알고리즘을 제안하려 한다. 마커는 외곽선 및 내부 패턴 검출이 비교적 쉬운 이진 사각형 기준 마커(Fiducial Marker)를 사용하여 식별자 구분 및 인식 성능 개선에 중점을 두었으며 제안 하는 알고리즘을 이용하여 드론 기체의 움직임이 있는 동적 영상에서도 성능을 보장하고자 한다.
- 본 연구는 기존의 방법[10]을 개선하여 모션 블러 효과에 강건한 광학 흐름 기반의 마커 특징점 추적 알고리즘을 보완책으로 제시한다. 기존 방법에서는 DAISY 특징량(descriptor) [11]과 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 코너 검출법을 사용하는 Meanshift 추적 알고리즘을 사용하였다.
- 비전 기반 로봇에 있어 마커 선정은 성능과 관계되어 있다. 본 연구에서는 증강 현실 시스템에서 사용되는 기준 마커인 ArUco 마커를 사용하여 인식 성능을 개선하려 한다. ArUco 마커만의 특징은 첫째, 마커 내부거리와 비트 천이 횟수를 고려한 마커 사전과의 간단 비교만으로 식별자를 구분할 수 있고 둘째, QR 코드에 있는 에러 검출 코드가 존재하며, 셋째, 마커 식별에 회전이 고려되어 있어 회전되어 있는 마커도 간단히 구별할 수 있다.
- 저자는 QR 코드를 ‘랜드마크 코드’라고 지칭하여 자체 포함된 기하 정보를 로봇의 비전 시스템을 통하여 전역 지도에서의 이동 로봇 자기위치 추정 기술을 연구 하였다. 해당 연구는 이동 로봇의 위치 파악에 있어 QR 코드 QR Code의 경제성과 효율성을 의의를 둔 연구였다. 그러나 QR 코드를 인식하고 내부 정보를 검출하는 것에 있어서 로봇이 반드시 멈춰서 인식하는 시간이 필요하다는 점을 저자는 논문에서 언급하고 있다.
가설 설정
- 셋째, 공간 일관성. 공간적으로 서로 인접하는 점들은 동일한 객체에 속할 것이며 같은 움직임을 가질 것이다. 이 세 가지 식을 기반으로 모션 벡터를 추출하고, 모션 벡터 방향으로 객체 윈도우를 이동하면 객체의 추적이 가능하다.
- 셋째, 공간 일관성. 공간적으로 서로 인접하는 점들은 동일한 객체에 속할 것이며 같은 움직임을 가질 것이다.
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