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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
Eun-Kyeong Kim (Pusan National University) Sung-Shin Kim (Pusan National University)
저널정보
한국정보전자통신기술학회 한국정보전자통신기술학회 논문지 한국정보전자통신기술학회 논문지 제13권 제1호
발행연도
2020.2
수록면
58 - 63 (6page)

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본 논문은 스테레오 카메라를 이용한 모바일 로봇의 위치 추정 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 스테레오 카메라로 획득한 스테레오 이미지로부터 위치 정보를 복원하기 위해서는 왼쪽 영상의 각 픽셀에 대응하는 대응점을 오른쪽 영상에서 찾아야 한다. 일반적으로 에피폴라 라인 위의 점들과 픽셀 유사도를 연산하여 대응점을 찾는 방법이 있다. 하지만 모든 에피폴라 라인 위의 점들을 다 탐색해야한다는 단점이 있고, 픽셀 값에 의해서만 유사도가 계산된다는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 본 논문에서는 좌/우 영상의 특징점을 추출 및 매칭하여 대응하는 점들이 같은 y축 상에 있을 경우, x좌표 값의 차를 구함으로 대응점 탐색방법을 간략하게 구현하였다. 또한 매칭이 되지 않아 소실되는 점들의 정보는 기존 알고리즘을 통해 대응점을 구함으로 특징점 수를 최대한 보존하고자 하였다. 특징점 및 대응점의 좌표를 통해 복원된 특징점의 3D 좌표를 기반으로 모바일 로봇의 위치를 보정하였다. 실험 결과, 제안하는 방법을 통해 좌표 보정을 위한 특징점 수를 증가시켰고, 특징점 추출만 수행한 경우보다 모바일 로봇의 위치도 보정 가능함을 확인하였다.
#Disparity Map #Feature Extraction #Localization #Stereo Camera #Stereo Matching

목차

Abstract
요약
1. Introduction
2. System Configuration
3. Proposed Method
4. Experimental Results
5. Conclusions
REFERENCES

참고문헌 (5)

참고문헌 신청
김은경 / 2015 / Disparity 보정을 위한 컬러와 윤곽선 기반 루피 신뢰도전파 기법 / 한국지능시스템학회 논문지 25(10):502~508 dbpia Harris, C. / 1988 / A Combined Corner and Edge Detector / Alvey Vision Conference 15:147~151 google schola G. Bradski / Learning OpenCV :Computer Vision with the OpenCV Library google schola D. Chetverikov / 2008 / The Trimmed Iterative Closest Point Algorithm / O'Reilly google schola S. Y. Chen / 2012 / Kalman Filter for Robot Vision : A Survey / IEEE Transactions on Industrial Electronics 59(11):4409~4420 google schola

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