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제안 방법
- 적용한다. 또한, 실제 비전영상과 가상현실 공간 내의 이미지 정보를 비교 분석하여 이동로봇의 위치 인식오차를 최소한으로 하기 위하여 가상현실 구현 언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 사용하여 가상공간을 구축하고, 입력 영상과 가상공간과의 오버레이를 통한 이동 로봇의 효율적인 위치보정 알고리즘을 제안하므로써 이동 로봇이 주행 중 장해물을 회피할 수 있는 능력을 갖추도록 하였다.
- 본 논문에서는 Landmark를 이용한 위치인식과 위치 인식의 오차를 계산된 결과와 VRML3D 영상과의 오버레이틀 통해 길 찾기를 구현하였다.
- 인식된 landmark의정보와 landmark사이의 시각을 이용혜 위치인식을 수행한고계산된 로봇의 위치와 방향각을 토대로 3차원 영상을 구현한다. 비전영상과 3차원 영상과의 오버레이를 통해 위치 좌표를 획득하고 좌표률 토대로 2차원내에서 로봇의 길찾기를 구현한다.
- 먼저 비전으로 입력받은 영상으로부터 작업환경 주위에 산개 되어 있는 landmark들을 영상 처리 기법을 통해 추출하고, 이를 산경망 패턴인식 기법을 통해 인식을 한다. 인식된 landmark의정보와 landmark사이의 시각을 이용혜 위치인식을 수행한고계산된 로봇의 위치와 방향각을 토대로 3차원 영상을 구현한다. 비전영상과 3차원 영상과의 오버레이를 통해 위치 좌표를 획득하고 좌표률 토대로 2차원내에서 로봇의 길찾기를 구현한다.
이론/모형
- 따라서 본 논문에서는 선형방정식의 최소제곱법을 적용한 Linear Position Estimation 기법을 도입하여 기존의 제안된 Triangulation 알고리즘의 계산 시간 문제를 해결하고, 최적의 Landmark의 정보를 얻기 위하여 신경망 패턴인식 방법을 적용한다. 또한, 실제 비전영상과 가상현실 공간 내의 이미지 정보를 비교 분석하여 이동로봇의 위치 인식오차를 최소한으로 하기 위하여 가상현실 구현 언어인 VRML(Virtual Reality Modeling Language)을 사용하여 가상공간을 구축하고, 입력 영상과 가상공간과의 오버레이를 통한 이동 로봇의 효율적인 위치보정 알고리즘을 제안하므로써 이동 로봇이 주행 중 장해물을 회피할 수 있는 능력을 갖추도록 하였다.
- 구현된 시스템의 수행과정은 다음과 같다. 먼저 비전으로 입력받은 영상으로부터 작업환경 주위에 산개 되어 있는 landmark들을 영상 처리 기법을 통해 추출하고, 이를 산경망 패턴인식 기법을 통해 인식을 한다. 인식된 landmark의정보와 landmark사이의 시각을 이용혜 위치인식을 수행한고계산된 로봇의 위치와 방향각을 토대로 3차원 영상을 구현한다.
- 패턴인식을 위해 다층퍼셉트론 구조의 역전파 (back-propagation) 알고리즘을 적용하였다 [5L 신경망은끄림 2과 같이 18개의 입력층과 6개의 은닉층 1개의 출력층으로 구성한다. Bias는 -1로 설정하고, 활성화 함수는 다음식을 사용한다.
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