초록 ▼

본 발명은 자율 주행로봇의 구조적 랜드마크 인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 연속 촬영된 이미지 프레임들에서 관측되는 소실점별 에지들의 변화 패턴에 확률적 추론 예컨대, 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)을 적용하여 구조적 랜드마크를 범용적으로 인식하는 방법에 관한 것이다.본 발명은 이미지 프레임으로부터 상기 주행로봇의 진행 방향을 향하는 3차원 공간상 평행한 직선들의 제1 소실점과 3차원 공간상 상기 진행 방향에 수직인 직선들의 제2 소실점을 결정하는 단계; 상기 제1 소실점과 상기 제2

본 발명은 자율 주행로봇의 구조적 랜드마크 인식 방법에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는, 연속 촬영된 이미지 프레임들에서 관측되는 소실점별 에지들의 변화 패턴에 확률적 추론 예컨대, 은닉 마르코프 모델(HMM: Hidden Markov Model)을 적용하여 구조적 랜드마크를 범용적으로 인식하는 방법에 관한 것이다.본 발명은 이미지 프레임으로부터 상기 주행로봇의 진행 방향을 향하는 3차원 공간상 평행한 직선들의 제1 소실점과 3차원 공간상 상기 진행 방향에 수직인 직선들의 제2 소실점을 결정하는 단계; 상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 향하는 에지들을 추출하는 단계; 및 연속 촬영된 이미지 프레임들로부터 추출된 상기 소실점별 상기 에지들이 상기 이미지 프레임들에 따라 변화하는 패턴에 기초하여 상기 구조적 랜드마크를 식별하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.본 발명에 의한 자율주행로봇은 학습하지 않은 낯선 환경에서도 실내 구조적 랜드마크를 인식할 수 있고, 특히 저렴한 시각 센서를 이용하여 신뢰할만한 수준의 인식률을 얻을 수 있다.

대표청구항 ▼

연속 촬영된 이미지 프레임들을 기초로 구조적 랜드마크를 식별하기 위한 자율 주행로봇의 구조적 랜드마크 인식 방법에 있어서,상기 이미지 프레임으로부터 상기 주행로봇의 진행 방향을 향하는 3차원 공간상 평행한 직선들의 제1 소실점과 3차원 공간상 상기 진행 방향에 수직인 직선들의 제2 소실점을 결정하는 단계;상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 향하는 에지들을 추출하는 단계;상기 이미지 프레임들 각각에 대한 상기 에지들의 패턴을 미리 결정된 클러스터 부호 중 하나로 결정하는 단계; 및연속 촬영된 이미지 프레임들로부터 추출된 상기 소실

연속 촬영된 이미지 프레임들을 기초로 구조적 랜드마크를 식별하기 위한 자율 주행로봇의 구조적 랜드마크 인식 방법에 있어서,상기 이미지 프레임으로부터 상기 주행로봇의 진행 방향을 향하는 3차원 공간상 평행한 직선들의 제1 소실점과 3차원 공간상 상기 진행 방향에 수직인 직선들의 제2 소실점을 결정하는 단계;상기 제1 소실점과 상기 제2 소실점을 향하는 에지들을 추출하는 단계;상기 이미지 프레임들 각각에 대한 상기 에지들의 패턴을 미리 결정된 클러스터 부호 중 하나로 결정하는 단계; 및연속 촬영된 이미지 프레임들로부터 추출된 상기 소실점별 상기 에지들이 상기 이미지 프레임들에 따라 변화하는 패턴에 기초하여 상기 구조적 랜드마크를 식별하는 단계를 포함하고,상기 이미지 프레임들에 따라 상기 소실점별 상기 에지들이 변화하는 패턴은 상기 이미지 프레임들에 대응하는 상기 클러스터 부호의 시퀀스 패턴으로 결정되는 것을 특징으로 하는 자율 주행로봇의 구조적 랜드마크 인식 방법.