Localization of a Mobile Robot Using Multiple Ceiling Lights
Transcript of Localization of a Mobile Robot Using Multiple Ceiling Lights
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (2013) 19(4):379-384http://dx.doi.org/10.5302/J.ICROS.2013.13.1863 ISSN:1976-5622 eISSN:2233-4335
์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ด์ฉํ ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์น ์ถ์
Localization of a Mobile Robot Using Multiple Ceiling Lights
ํ ์ฐ ์ฃผ, ๋ฐ ํ ํ*
(Yeon-Ju Han1 and Tae-Hyoung Park1)1Chungbuk National University
Abstract: We propose a new global positioning method for the indoor mobile robots. The multiple indoor lights fixed in ceiling are used as the landmarks of positioning system. The ceiling images are acquired by the fisheye lens camera mounted on the moving robot. The position and orientation of the lights are extracted by binarization and labeling techniques. Also the boundary lines between ceiling and walls are extracted to identify the order of each light. The robot position is then calculated from the extracted position and known position of the lights. The proposed system can increase the accuracy and reduce the computation time comparing with the other positioning methods using natural landmark. Experimental results are presented to show the performance of the method.
Keywords: localization, mobile robot, ceiling lights, natural landmark
Copyrightยฉ ICROS 2013
I. ์๋ก
์ต๊ทผ ์๋น์ค ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์๊ฐ ๊ธ์ฆํ๋ฉด์, ์ด๋ ๋ก๋ด
์ด ์ค๋ด์์ ์ด๋ป๊ฒ ์ค์ค๋ก ์๊ธฐ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋์ง์ ๊ด
ํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ํ๋ฐํ๋ค. ๊ณผ๊ฑฐ์๋ ์ด์ํ ์ผ์[1,2]๋ ๋ ์ด์
์ผ์[3]๋ฅผ ํ์ฉํ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ์งํ๋์์ผ๋ ์ต๊ทผ์๋ ๊ฐ๊ฒฉ ๋๋น
์ฑ๋ฅ ์ธก๋ฉด์์ ํจ์จ์ ์ธ ๋น์ ์ผ์๋ ๋ง์ด ์ฌ์ฉ๋๊ณ ์๋ค. ๋น์ ์ผ์๋ฅผ ํ์ฉํ ๋ฐฉ๋ฒ์๋ ํฌ๊ฒ ์ธ๊ณต ํ์ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ์์ฐ
ํ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์๋ค. ์ธ๊ณตํ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๊ฒฝ์ฐ, ์ฒ์ฅ, ๋ฒฝ ๋ฑ์ ๋ฏธ๋ฆฌ ์๋ ค์ง ์์น
์ ํน์ ํ์์ ๋ถ์ฐฉํ๊ณ , ์ด๋ ์ค์ธ ๋ก๋ด์ ์ฅ์ฐฉ๋ ์นด๋ฉ๋ผ
๊ฐ ๋งํฌ์ ์์์ ํ๋ํ์ฌ, ์์์ขํ๊ณ์์์ ๋งํฌ์ ์์น
๋ก๋ถํฐ ๋ก๋ด์ ํ์ฌ ์์น๋ฅผ ์ธ์ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด๋ค[4-7]. ์ฌ๋ฌ
๊ฐ์ ํ์์ด ๋ถ์ฐฉ๋์ด์ผ ํ๋ฏ๋ก, ๊ฐ ํ์์ ๊ตฌ๋ถํ๊ธฐ ์ํ
์ฝ๋๊ฐ ๋งํฌ์ ํฌํจ๋๋ค. ์ด๋ ํ์์ ๋ฐ๋ก ์ ์ํ๊ฑฐ๋ ์ฒ
์ฅ์ด๋ ๋ฒฝ ๋ฑ์ ๋ถ์ฐฉํ์ฌ ์์ฐ ํ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋นํด ๋ฒ๊ฑฐ๋กญ๋ค. ์์ฐํ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ธ๊ณตํ์์ ๋ถ์ฐฉ ๋ฐ ๊ด๋ฆฌ์ ๋ฐ๋ฅธ ๋ถํธ
์ ๋ฌธ, ์ฐฝ๋ฌธ, ๋ฐ๋ฅ์ ๋ฑ์ ๋ฌผ์ฒด๋ฅผ ํ์๋ฌผ์ฒด๋ก ํ์ฌ ๋ก๋ด์
์์น๋ฅผ ์ธ์ํ๋ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ์งํ๋์๋ค[8-10]. ์ด๋ค ํ์๋ฌผ์ฒด๋ค
์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ๋๋ ทํ์ฌ, ๋ฐฐ๊ฒฝ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋ถ๋ฆฌ์ํค๋ ๊ฒ์ด ์๋
์ ์ผ๋ก ์ฉ์ดํ๋ค. ๊ทธ๋ฌ๋ ์ฃผ๋ณ ํ๊ฒฝ์ด ๋ณต์กํ ๊ฒฝ์ฐ ํ์๋ฌผ
์ฒด์ ์์๋ถ๋ฆฌ๊ฐ ์ด๋ ค์ ์ ๋ขฐ์ฑ์ด ์ ํ๋ ์ ์์ผ๋ฉฐ, ์ฅ์
๋ฌผ์ด ๋ํ๋๋ ๊ฒฝ์ฐ ์์ํ๋์ด ์คํจํ ์ ์๋ค.์์ฐํ์ ๊ธฐ๋ฐ์ ์ฐ๊ตฌ ์ค ์๋์ ์ผ๋ก ๋ณต์ก๋๊ฐ ์ ๊ณ ์ฅ
์ ๋ฌผ์ด ์๋ ์ฒ์ฅ ์์์ ํ์ฉํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ๋ค์ด ์ ์๋์๋ค. ์ฒ์ฅ์์ ํ๋ํ ์์์ผ๋ก๋ถํฐ SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) [11]๋ฅผ ํตํ์ฌ ํน์ง ์ ๋ค์ ์ถ์ถํ๊ณ , ๋ก๋ด์ ์ด
* ์ฑ ์์ ์(Corresponding Author)๋ ผ๋ฌธ์ ์: 2013. 1. 5., ์์ : 2013. 1. 25., ์ฑํํ์ : 2013. 2. 25.ํ์ฐ์ฃผ, ๋ฐํํ: ์ถฉ๋ถ๋ํ๊ต ์ ์ด๋ก๋ด๊ณตํ๊ณผ
([email protected]/[email protected])โป ์ด ๋ ผ๋ฌธ์ 2012๋ ๋ ์ถฉ๋ถ๋ํ๊ต ํ์ ์ฐ๊ตฌ์ง์์ฌ์ ์ ์ฐ๊ตฌ๋น ์ง
์์ ์ํ์ฌ ์ฐ๊ตฌ๋์์.
๋์ ๋ฐ๋ฅธ ํน์ง ์ ๋ค์ ์์น ๋ณํ๋ฅผ ์ธก์ ํ์ฌ, ๋ก๋ด ์์น๋ฅผ
์ถ์ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ๋ง์ด ์ฌ์ฉ๋๊ณ ์๋ค[12-14]. ์ด ๋ฐฉ๋ฒ์ ํน
์ ํ์์ด ์์ด๋ ํน์ง ์ ์ด ์๋ ์ด๋ ์์์์๋ ์ ์ฉ๋
์ ์์ด ์์น์ ๋ณํ๋ฅผ ๋ํ๋๋๋ฐ ๋ณดํธ์ ์ธ ๋ฐฉ๋ฒ์ผ๋ก ์ฌ
์ฉํ ์ ์๋ค. ํ์ง๋ง ์์์์ ์ฐพ์ ๋ค์์ ํน์ง ์ ์ ๋น
๊ต ์์์์ ์ผ์ผ์ด ์ฐพ์ ๋น๊ตํ๋ฏ๋ก ์๋์ ์ผ๋ก ๋ง์ ๊ณ
์ฐ ์๊ฐ์ด ์์๋์ด, ์ด๋ ์๋๊ฐ ๋น ๋ฅธ ๋ก๋ด์ ์ ์ฉ๋๊ธฐ ์ด
๋ ต๋ค. ์ฒ์ฅ์ ๋ณด์ด๋ ์ฌ๊ฐ ํจํด[15] ๋๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ [16]์ ํ
์์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ์ฌ ๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด ์ ์๋์
๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ํ์์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ๋ ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ๋ฒ์, ์ฒ์ฅ์ ์๋
์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ค ํ๋๋ง ๊ธฐ์ค์ ์ผ๋ก ์ค์ ํ ์ ์๋
๋ฐฉ๋ฒ์ด๋ค. ๊ฐ๋จํ ๊ตฌ์ฑ์ผ๋ก ๊ณ์ฐ ์๊ฐ์ด ๋น ๋ฅธ ์ฅ์ ์ด ์์ผ
๋, ๋ก๋ด์ด ๊ธฐ์ค์ ์ผ๋ก๋ถํฐ ๋ฉ์ด์ง๋ ๊ฒฝ์ฐ ์์น์ค์ฐจ๊ฐ ํฌ๊ฒ
๋ฐ์ํ๋ฉฐ, ๊ธฐ์ค ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๋ํ ์์์ด ํ๋๋์ง ์๋ ์์น
์ ๋ก๋ด์ด ์๋ ๊ฒฝ์ฐ, ์์น์ธก์ ์ด ์ด๋ ค์์ง ์ ์๋ค.๋ณธ ๋ ผ๋ฌธ์ ์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์ค๋ด ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ด๋๋ก๋ด
์ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์๋ก์ด ์ ์ํ๋ค. ๋จผ์ , ์ด์๋
์ฆ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ฒ์ฅ ์ ์ฒด์ ์์์ ํ๋ํ๊ณ , ๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ์
์์น๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๊ฐ๊ฐ์ ์์ด๋๊ฐ ์์ด ์ ๋ ์
์น์ ์ ๋ณด๋ฅผ ๊ฐ์ง๊ณ ์๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ ์๋ณํ๊ธฐ ์
ํด์ ์ฒ์ฅ๊ณผ ๋ฒฝ ์ฌ์ด์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ค. ๋ง์ง๋ง์ผ
๋ก, ๋ก๋ด์ ์ด๋ ์ค ๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊น์ด ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๊ธฐ์ค์ ์ผ๋ก ํ์ฌ
ํ์ฌ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ค. ์ ์๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฒ์ฅ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ํ
๋์ด ์ํธํ ํ๊ฒฝ์์, ๊ธฐ์กด ๋ฐฉ๋ฒ ๋๋น ์๋์ ์ผ๋ก ์ ํํ
๊ณ ๋น ๋ฅธ ์์น์ถ์ ์ด ๊ฐ๋ฅํ๋ค.
II. ์์คํ ๊ตฌ์ฑ
์ฒ์ฅ ์์์ผ๋ก๋ถํฐ ์ด๋ ๋ก๋ด์ ํ์ฌ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋
์์คํ ์ ํ๋๋ ์์์ผ๋ก๋ถํฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์น๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ ๋จ
๊ณ, ์ฒ์ฅ๊ณผ ๋ฒฝ ์ฌ์ด์ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ์ถ์ถํ๋ ๋จ๊ณ, ์กฐ๋ช
๋ฑ ์ค์ฌ ์์น์ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ผ๋ก๋ถํฐ ๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋
์๋ณํ๋ ๋จ๊ณ, ๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ ๋จ๊ณ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋๋ค.
380 ํ ์ฐ ์ฃผ, ๋ฐ ํ ํ
๊ทธ๋ฆผ 1. ์์คํ ๊ตฌ์ฑ๋.Fig. 1. System diagram.
(a) Original image. (b) Calibrated image.
๊ทธ๋ฆผ 2. ์๊ณก์์๋ณด์ .Fig. 2. Calibration of distorted image.
(a) Binarization. (b) Segmentation of areas.
(c) Segmentation of lights. (d) Extraction of centroids.
๊ทธ๋ฆผ 3. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ถ์ถ๊ณผ์ .Fig. 3. Steps for extracting ceiling lights.
๊ทธ๋ฆผ 1์ ๋ณธ ๋ ผ๋ฌธ์์ ์ ์ํ๋ ์์น ์ถ์ ์์คํ ์ ๊ตฌ
์ฑ์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค.
III. ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ถ์ถ
1. ๋ ์ฆ ์๊ณก ๋ณด์
์ ์๋ ์์คํ ์ ๊ตฌํ์ ์ํ์ฌ, ๋ค์์ ์ฒ์ฅ ์กฐ๋ช ๋ฑ ๋ฐ
์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ์์์ผ๋ก ํ๋ํ์ฌ์ผ ํ๋ค. ์นด๋ฉ๋ผ์ ์ด์๋
์ฆ๋ฅผ ๋ถ์ฐฉํ์ฌ ์ฒ์ฅ ๋ฐ ๋ฒฝ๋ฉด์ ์์์ ํ๋ํ๋ค. ์ด์๋ ์ฆ๋ฅผ
์ฌ์ฉํ๋ ๊ฒฝ์ฐ, ์์น ์ธก์ ์ ์ํ์ฌ ์๊ณก๋ณด์ ์ด ํ์ํ๋ค.์นด๋ฉ๋ผ ๋ณด์ ์ ์์์์ ์ค์ ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ ์ฐพ๋ ๊ณผ์ ์ธ
๋ฐ, ํํ ์นด๋ฉ๋ผ ๋ชจ๋ธ์ ํ๋ผ๋ฏธํฐ๋ฅผ ๊ธฐ๋ฐ์ผ๋ก ํฝ์ ์ขํ๊ณ
๋ก ๋ณํํ์๋ค[17]. ์นด๋ฉ๋ผ ํ๋ ฌ์ ํํ ์นด๋ฉ๋ผ ๋ชจ๋ธ์ ํฌ
์ ๋ณํํ์ฌ ์๋ ์ขํ๊ณ์ 3D ํฌ์ธํธ๋ฅผ 2D ์์ ํ๋ฉด์ผ
๋ก ํฌ์ํ๊ณ , 2D ์์ ํ๋ฉด์ ๋ค์ ํฝ์ ์ขํ๊ณ๋ก ๋ณํํ
๋ ๋ฐฉ์์ด๋ค. OpenCV์ ํจ์๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ฒด์ค๋ณด๋ ํํ์
๋ณด๋๋ฅผ ๋ค์ํ ๊ฐ๋์์ ๋ฐฉ์ฌ ์๊ณก ๊ณ์์ ์ ์ ์๊ณก ๊ณ์
๊ฐ์ ํ๋ํ์ฌ ์์์ ๋ณด์ ํ์๋ค. ๊ทธ๋ฆผ 2๋ ์ด์๋ ์ฆ๋ฅผ ํต
ํด ๋ฐ์ ์๊ณก๋ ์์๊ณผ ๊ทธ ์์์ ๋ณด์ ํ ์์์ด๋ค.2. ์์น ์ถ์ถ
์๊ณก ๋ณด์ ๋ ์์์ผ๋ก๋ถํฐ ๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ฌ์์น๋ฅผ ๊ตฌํ
๋ ๋จ๊ณ์ด๋ค. ์ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ๊ณผ ๋ฐฐ๊ฒฝ์ ๋ถ๋ฆฌ์ํค๊ธฐ ์ํ์ฌ ์ด
์งํ๋ฅผ ์ํํ๋ค. ๊ทธ๋ ์ด์์์ ์ด์ง์์์ผ๋ก ๋ณํํ๊ธฐ ์
ํ์ฌ ๋ง์ด ์ฌ์ฉ๋๋ Otsu ์ด์งํ ๋ฐฉ๋ฒ [18]์ ์ ์ฉํ์๋ค. Otsu ์ด์งํ๋ ์์ ํ์คํ ๊ทธ๋จ์ด ๋ ๊ฐ์ ์ ๊ท๋ถํฌ๋ฅผ ๊ฐ
๋ ๊ฒฝ์ฐ ์ ์ ์ฉ๋ ์ ์๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ด ์๋ ์ฒ์ฅ์์์ ๊ฒฝ
์ฐ, ๋ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ญ๊ณผ ์ด๋์ด ๋ฐฐ๊ฒฝ์์ญ์ผ๋ก ๊ตฌ๋ถ๋๋ฏ๋ก
๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ฉ์ด ์ฉ์ดํ๋ค. ์ด์งํ๋ฅผ ํตํ์ฌ, ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ํฐ์, ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ด์ธ์ ์์ญ์
๊ฒ์์์ผ๋ก ์๋ณ๋๋ค. ์ด๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์์ ๋น์ด ๋ฐ์ฌ๋ ์ผ๋ถ
์์ญ๋ ํฐ์์ผ๋ก ์๋ณ๋ ์ ์๋ค. ์ด๋ค ์์ญ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ผ๋ก
๋ถํฐ ๋ถ๋ฆฌ์ํค๊ธฐ ์ํ์ฌ, ๋ณ๋์ ๋ถ๋ฆฌ๋จ๊ณ๊ฐ ํ์ํ๋ค. ํฐ์์ผ๋ก ์๋ณ๋ ์์ญ๋ค์ ๋ํ์ฌ ํฝ์ ์์ ๊ฐ๋ก ์ธ๋ก ๋น์จ
๋ฑ ๊ธฐํํ์ ํน์ฑ์น๋ฅผ ๊ตฌํ์ฌ, ๊ธฐ์ค ๊ฐ์ ๋ง์กฑํ๋ ์์ญ์
์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ญ์ผ๋ก ํ์ ํ๋ค. ๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ญ์ ๋ํ ๊ฒฝ๊ณ์
์ถ์ ์ ํตํ์ฌ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ฌ ์์น์ ๊ฐ๋๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ค. ๊ทธ๋ฆผ 3์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ถ์ถํ๋ ๊ณผ์ ์ด๋ค. (a)๋ ์ด์งํ ์
์, (b)๋ ์๋ณ๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ ํ๋ณด์์ญ, (c)๋ ์๋ณ๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์
์ญ, (d)๋ ๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ฌ์์น ๋ฐ ๊ฐ๋๋ฅผ ๋ณด์ฌ์ค๋ค.
IV. ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ๊ฒ์ถ
1. ์์ ์ฃ์ง ๊ฒ์ถ
์ฒ์ฅ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ์ถ์ถํ๊ธฐ ์ํ์ฌ, ์ฐ์ ์์์ ์ฃ์ง๋ฅผ ๊ฒ
์ถํ๋ค. ์๊ณก ๋ณด์ ๋ ๊ทธ๋ ์ด์์์ ๋ํ์ฌ ์ฃ์ง ๊ฒ์ถ์ ์
ํํ๋ฉฐ, ์บ๋(Canny) ์ฃ์ง ๊ฒ์ถ๋ฒ [18]์ ์ ์ฉํ์๋ค. ์บ๋์ฃ์ง ๊ฒ์ถ๋ฒ์ ์์์ ๊ตฌ์กฐ์ ํน์ฑ์ ๊ทธ๋๋ก ์ ์งํ๋ฉด์
๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ๋จ์ถ์ํจ๋ค๋ ์ธก๋ฉด์์ ๋๋ฆฌ ํ์ฉ๋๊ณ ์๋ค. ์ฃ์ง ๊ฒ์ถ์ด ์ฉ์ดํ๋๋ก, ์ ๋ ฅ๋ ์ปฌ๋ฌ์์์ HSV ์ฑ๋ถ
์ค V ์ฑ๋ถ์ ์์์ ๊ทธ๋ ์ด์์์ผ๋ก ์ฌ์ฉํ์๋ค. ๋ํ ์ฃ
์ง ๊ฒ์ถ ํ, ๊ฐ์ฐ์์ ํํฐ [18]๋ฅผ ์ฌ์ฉํ ํํฐ๋ง์ ํตํ์ฌ
์ก์์ฑ ์ฃ์ง๋ฅผ ์ ๊ฑฐํ์๋ค. 2. ๊ฒฝ๊ณ์ ๊ฒ์ถ
๊ฒ์ถ๋ ์ฃ์ง ๋ฐ์ดํฐ๋ก๋ถํฐ ์ง์ ๋ฐ์ดํฐ๋ฅผ ์ถ์ถํ๋ค. ์ง์ ํ๋ผ๋ฉํฐ์ ์ถ์ถ์ ์ํ์ฌ ํํ ๋ณํ(hough transforma- tion) [18]์ ์ฌ์ฉํ์๋ค. ํํ ๋ณํ์ ์์ ์ฃ์ง ์ขํ๋ก๋ถ
ํฐ ๋น๋์๋ฅผ ์นด์ดํธํ์ฌ ์ง์ ํ๋ผ๋ฉํฐ (๊ฑฐ๋ฆฌ ๋ฐ ๊ฐ๋)๋ฅผ์ถ์ ํด๋ด๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด๋ค. ์ฒ์ฅ๊ณผ ๋ฒฝ์ ๊ฒฝ๊ณ์ ๋ถ๊ทผ์ ๋น๋์๊ฐ
๋ง์ ์ง์ ๋ค์ด ์กด์ฌํ๋ฏ๋ก, ์ผ์ ์๊ณ๊ฐ ์ด์์ ๋น๋์๋ฅผ
๊ฐ๋ ์ง์ ๋ค์ ์ถ์ถํ๋ค.์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ์๋ ์ง์ ๋ค์ ์ ๊ฑฐํ๊ธฐ ์ํ์ฌ, ์กฐ๋ช ๋ฑ
์ ๊ฐ๋ ์ ๋ณด๋ฅผ ํ์ฉํ๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ ๊ฐ๋์ ํํ ๋๋ ์์ง
๋ฐฉํฅ์ ์ง์ ์ ์ ์ธํ๊ณ , ๋๋จธ์ง ์ง์ ๋ค์ ๋ชจ๋ ์ ๊ฑฐํ๋ค.๊ทธ๋ฆผ 4๋ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ์ถ์ถํ๋ ๊ณผ์ ์ ๋ณด์ฌ์ค๋ค. (a)
๋ ์ ๋ ฅ๋ ๊ทธ๋ ์ด ์์ (b)๋ ์ฃ์ง ๊ฒ์ถ ๊ฒฐ๊ณผ, (c)๋ ์ง์
๋ณํ ๊ฒฐ๊ณผ, (d)๋ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ถ์ถ ๊ฒฐ๊ณผ์ด๋ค.
์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ด์ฉํ ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์น ์ถ์ 381
(a) Gray image. (b) Edge detection.
(c) Hough transformation. (d) Boundary detection.
๊ทธ๋ฆผ 4. ์ฒ์ฅ๊ฒฝ๊ณ์ ์ถ์ถ๊ณผ์ .Fig. 4. Steps for extraction of the boundary lines between ceiling
and wall.
V. ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ด๋ ์๋ณ
๊ฐ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ ๋ถ์ฌํ๊ธฐ ์ํ์ฌ, ์์ ์ถ์ถํ ์กฐ
๋ช ๋ฑ์ ์์น์ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ๋ณด๋ฅผ ์ด์ฉํ๋ค. ๋ก๋ด์ ์์น
์ ๋ฐ๋ผ ์ผ๋ถ ์กฐ๋ช ๋ฑ๋ง ๋ณด์ด๋ ๊ฒฝ์ฐ๋ฅผ ๊ณ ๋ คํ์ฌ์ผ ํ๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ ์๋ณํ๋ ๊ณผ์ ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.
Step 1: X๊ฐ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก ์์๋ก ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ด๋ ์ง์
ํ๋ํ ์์์์ ๋ํ๋ ๊ฐ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ X๊ฐ์ ๊ธฐ์ค์ผ๋ก
๊ฐ์ฅ ์ผ์ชฝ์ ์๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ 1๋ก ์ง์ ํ๋ค.Step 2: ์ข์ธก ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ๋ฌด ํ์
์์์์ ๊ฐ์ฅ ์ผ์ชฝ์ ์๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ฌ์ ์์ Y๊ฐ์
๊ณ ์ , X๊ฐ์ ๊ฐ์์ํค๋ฉด์ ์ข์ธก์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ์๋์ง ์ฐพ๋๋ค.Step 3: ์ฐ์ธก์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ๋ฌด ํ์
Step 2์ ๋ฐ๋๋ก, ์์์์ ๊ฐ์ฅ ์ค๋ฅธ์ชฝ์ ์๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์
์ค์ฌ์ ์์ Y๊ฐ์ ๊ณ ์ , X๊ฐ์ ์ฆ๊ฐ์ํค๋ฉด์ ์ฐ์ธก์ ๊ฒฝ๊ณ
์ ์ด ์๋์ง ์ฐพ๋๋ค.Step 4: ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ด๋ ์ง์
Step2์ Step3 ๊ณผ์ ์์ ์ข์ธก ๊ฒฝ๊ณ์ , ์ฐ์ธก ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ๋
๋ค ๋ณด์ผ ๊ฒฝ์ฐ, ๊ฐ์ฅ ์ผ์ชฝ์ ์๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ 1๋ก ์ง
์ ํ๋ค. ์ข์ธก์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ์๊ณ , ์ฐ์ธก์๋ง ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ์์ ๊ฒฝ
์ฐ์๋ ๊ฐ์ฅ ์ผ์ชฝ์ ์๋ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋๋ฅผ 2๋ก ์ง์ ํ๋ค. Step 5: ๋๋จธ์ง ์กฐ๋ช ๋ฑ ์์ด๋ ์ง์ ํ๊ธฐ
์์์์ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ง์ ํ ํ์, ๋๋จธ์ง ์กฐ๋ช ๋ฑ
์ X๊ฐ์ ๋ฐ๋ผ ์ฒซ ๋ฒ์งธ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๋ค์ ์ ๋ ๊ฐ์ผ๋ก ์กฐ๋ช
๋ฑ์ ์ ๋ ๊ฐ๊ณผ ์์ด๋๋ฅผ ์ง์ ํ๋ค. ์ข, ์ฐ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ด ๋ ๋ค
๋ณด์ด์ง ์์ ๊ฒฝ์ฐ์๋ ์, ํ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ผ๋ก ๋์ฒดํ๋ค. Y๊ฐ๋์ X๊ฐ์ ๊ณ ์ ์ํค๊ณ , Y๊ฐ์ ๋ณํ์์ผ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ๊ณ์ ์
์ฐพ๋๋ค.
VI. ๋ก๋ด์ ์์น ์ถ์
์ ์คํ์์๋ ํ๋ํ ์์์ ์ค์ฌ์ ๋ก๋ด์ ์์น๋ผ ๊ฐ
์ ํ๋ค. ๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๋ ๊ณผ์ ์ ๋ค์๊ณผ ๊ฐ๋ค.Step 1: ์์์ ์ค์ฌ๊ณผ ๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊น์ด ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ฐพ๊ธฐ
๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ์ถ์ ํ๊ธฐ ์ํด ํ๋ํ ์์์ ์ค์ฌ์์
๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊น์ด ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ฐพ๋๋ค.
(a) Input image. (b) Detection of left boundary.
(c) Detection of right boundary. (d) ID detection.
๊ทธ๋ฆผ 5. ์กฐ๋ช ๋ฑ์์์ด๋์๋ณ๊ณผ์ .Fig. 5. Steps for identification of ceiling lights.
Step 2: ์์ ์ค์ฌ๊ณผ ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ค์ฌ ๊ฐ์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ตฌํจ
์์์ ์ค์ฌ ์ขํ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ฌ ์ขํ์ X๊ฐ, Y๊ฐ์
์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ณ์ฐํ์ฌ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ตฌํ๋ค. Step 3: ์ค์ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ตฌํจ
์์์์ ํฝ์ ๊ฐ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ค์ ๊ฑฐ๋ฆฌ์๋ ์ฐจ์ด๊ฐ ์์ด ๊ทธ
๋น์จ์ X, Y๊ฐ ์ฐจ์ด์ ๊ณฑํด, ์ค์ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ตฌํ๋ค.Step 4: ์กฐ๋ช ๋ฑ ์ ๋ ๊ฐ์ X๊ฐ, Y๊ฐ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ณ์ฐ
์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์ด๋์ ๋ฐ๋ผ ๋ถ์ฌ๋ฐ์
์ ๋ ๊ฐ์ผ๋ก ๊ตฌํ ์ ์๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์์น์ ์์์ ์ค์ฌ
์์น๋ฅผ ๋น๊ตํ์ฌ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ค์ ๊ฐ์ ์์ ๊ตฌํ X, Y๊ฐ ์ฐจ
์ด๋ฅผ ๋ํ๊ฑฐ๋ ๋นผ์ ์ค์ ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๋ค.Step 5: ์ค๋ด ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์น ํ๋
VII. ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ
์คํ์ ์ฌ์ฉ๋ CCD ์นด๋ฉ๋ผ๋ ํ์ด๋น์ ผ ์์คํ ์ฌ์
HVR- 2300R์ด๊ณ , ํ๊ฐ์ด 170ยฐ์ธ ์ด์๋ ์ฆ๋ฅผ ์ฌ์ฉํ์๋ค. ํ๋ก๊ทธ๋จ์ VS 2008๊ณผ OpenCV 2.1 ๋ฒ์ ์ ์ฌ์ฉํ์๋ค.
๊ทธ๋ฆผ 6์ 8๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ด ์๋ ๊ณต๊ฐ์์ ์คํ ํ๊ฒฝ์ด๋ค. ์ค๋ด ๋ฐ๋ฅ์ ๊ฐ๊ฐ์ ์ํ์ ํ์ํ๊ณ ์ค์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ
์๋ค. ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ ๋น๊ตํ๊ธฐ ์ํด 30๊ฐ์
์ํ ์์์ ์ฒ์ฅ ์์์ 2ํ ๋ฐ๋ณตํด ์์์ ํ๋ํ์๋ค. SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ํ๋์ ๋ฌผ์ฒด๊ฐ ๋ค๋ฅธ ์์ญ์ ์์ ๋ ํน์ง
์ ์ ๋ณํ๋ฅผ ์ฐพ์ ์์์ ์์น ๋ณํ๋ฅผ ์ฐพ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ด๋ค.
๊ทธ๋ฆผ 6. ์คํํ๊ฒฝ.Fig. 6. Experimental environment.
382 ํ ์ฐ ์ฃผ, ๋ฐ ํ ํ
ํ 1. ์คํํ๊ฒฝ๋น๊ต.Table 1. Experimental setups.
์กฐ๋ช ๋ฑ
๊ฐ์
์ฒ์ฅ์ ํฌ๊ธฐ
(cm2)๋จ์ ํฝ์ ๋น
๊ฑฐ๋ฆฌ(cm)A 3 300*558 0.7B 8 657*558 0.8
(a) Setup A. (b) Setup B.
๊ทธ๋ฆผ 7. ์ ์๋ฐฉ๋ฒ์คํ๊ฒฐ๊ณผ.Fig. 7. Example images resulted from the proposed algorithm.
(a) Setup A. (b) Setup B.
๊ทธ๋ฆผ 8. SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์คํ๊ฒฐ๊ณผ.Fig. 8. Example images resulted from the SIFT algorithm.
์์ ํ 1์ ๊ฐ๊ฐ์ ์คํ ํ๊ฒฝ์ ๋น๊ตํ ํ์ด๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ
๊ฐ์์ ๋ฐ๋ผ ์กฐ๋ช ๋ฑ 3๊ฐ์ธ ํ๊ฒฝ์ A, ์กฐ๋ช ๋ฑ์ด 8๊ฐ์ธ ํ๊ฒฝ
์ B๋ก ๋๋์๋ค. ๊ฐ๊ฐ์ ํ๊ฒฝ์์ ์ฒ์ฅ์ ํฌ๊ธฐ์ ๋จ์ ํฝ
์ ๋น ๊ฑฐ๋ฆฌ, ์นด๋ฉ๋ผ๋ฅผ ํตํด ์ ๋ ฅ๋ฐ์ ํฝ์ ์๋ฅผ ๋น๊ตํ์๋ค.๊ทธ๋ฆผ 7์ ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ฌ์ฉํ์ฌ ์ค์ ์ฒ์ฅ ์์์ ํ ์ค
ํธํ ์คํ ๊ฒฐ๊ณผ์ด๋ค. ๊ฒฐ๊ณผ ์์์ ์ค์ ์์น์์ ๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊น
์ด ์กฐ๋ช ๋ฑ๊น์ง์ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ์ง์ ์ผ๋ก ๋ํ๋ด์๋ค. ๊ทธ๋ฆผ 8์SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ผ๋ก ์คํํ ๊ฒฐ๊ณผ์ด๋ค. ๊ฐ๋๊ฐ ์ ์ฌํ ๋ ์
์์ ์ด์ฉํ์ฌ ๋น๊ตํ๋ค. ์์ ์๋ ๊ธฐ์ค ์์์์ ์๋์
์๋ ๋น๊ตํ๋ ค๋ ์์์์ ๊ฐ์ ํน์ง ์ ์ ์ฐพ๊ณ , ํน์ง ์ ์ด
์ด๋ ๋ฐฉํฅ์ผ๋ก ๋ณํํ์๋์ง ํ์ ํ์ฌ ๊ฑฐ๋ฆฌ๋ฅผ ๊ณ์ฐํ๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ด ๋ง์์๋ก ํน์ง ์ ์ ๊ฐ์๊ฐ ๋ ๋ง์์ง๋ค.1. ์์น ์ค์ฐจ ๋น๊ต
๊ทธ๋ฆผ 9๋ A, B ํ๊ฒฝ์์ ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์
์น ์ค์ฐจ๋ฅผ ๋น๊ตํ ๊ทธ๋ํ์ด๊ณ , ํ 2๋ ์์น ์ค์ฐจ์ ํ๊ท ์
๊ธฐ๋กํ ํ์ด๋ค. ๊ทธ๋ํ์์ X์ถ์ ์์น ์ํ ๋ฒํธ์ด๋ฉฐ, ์ค๋ด ๋ฐ๋ฅ์์ ์ข์ธก ํ๋จ์ X=0, Y=0์ผ๋ก ์ง์ ํ์๋ค. ์ด ์ง
์ ์์ ๊ฐ์ฅ ๊ฐ๊น์ด ์์น ์ํ์ 1๋ก ์ ํด ์์ ์์ ๋ฉ์ด์ง
์๋ก ๊ฐ๊ฐ์ ์ํ ๋ฒํธ์ ๊ฐ์ด ํฌ๋๋ก ์ง์ ํ์๋ค. ์์น ์ค
์ฐจ๋ ์ค์ ๊ฑฐ๋ฆฌ์ ์ถ์ ๋ ๊ฑฐ๋ฆฌ์์ ์ฐจ์ด๋ฅผ ๊ณ์ฐํ ๊ฒ์ด๋ค.
์์น์ค์ฐจ์ถ์ ๊ฐ์ค์ ๊ฐ์ถ์ ๊ฐ์ค์ ๊ฐ (1)
(a) Setup A.
(b) Setup B.
๊ทธ๋ฆผ 9. ์ ์๋ฐฉ๋ฒ๊ณผSIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ์์น์ค์ฐจ๋น๊ต.Fig. 9. Position errors for the setup A and setup B.
ํ 2. ์ ์๋ฐฉ๋ฒ๊ณผSIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์์์น์ค์ฐจํ๊ท .Table 2. Average position error.
์์น ์ค์ฐจ (cm)A B ํ๊ท
์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ 22.4 29.2 23.6SIFT 36.1 47.5 45.9
์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ๊ท ์์น ์ค์ฐจ๋ 23.6 cm, SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์
ํ๊ท ์ 45.9 cm์ด๋ค. ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ด SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋นํด ์ฝ
23 cm ์์น ์ค์ฐจ๊ฐ ๋ ์ ๋ค.์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์์ ์์น ์ค์ฐจ๊ฐ ๋ฐ์ํ๋ ์ด์ ๋ ์ด์ ๋ ์ฆ
์ ์ฌ์ฉ์ผ๋ก ์ธํด ๊ฐ๋ ๋ณํ์ ๋ฏผ๊ฐํ๊ธฐ ๋๋ฌธ์ด๋ค. ๊ฐ์ ์
์น์์ ์ธก์ ํ์๋ฅผ ๋๋ ค ๋ ์ ํํ ๊ฐ์ ๊ฐ๋ ์ํ์ ์ด
์ฉํ๋ค. SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์์๋ ๋ช ๊ฐ์ ์ํ์ ์ค์ฐจ๊ฐ ํ๊ท ์ ๋น
ํด ์๋นํ ํฌ๊ฒ ๋ฐ์ํ๋ค. ๊ทธ๋ฆผ 8์์ ๊ฐ๊ฐ์ ํน์ง ์ ์ ๋ณ
ํ๋ฅผ ๋ํ๋ธ ์ง์ ์ ๊ธธ์ด์ ๊ฐ๋๊ฐ ์๋ก ์ ์ฌํด์ผ ์ค์ฐจ๊ฐ
์์๋ฐ, ๋น๊ตํ๋ ์์์ ๊ฐ๋๊ฐ ์ฐจ์ด๊ฐ ๋ง์ด ๋ ๊ฒฝ์ฐ, ์ค์ฐจ๊ฐ ํฌ๊ฒ ๋ํ๋๋ค. ์ด๋ ์ต๋ํ ์ ์ฌ ๊ฐ๋์์ ์์์ ๋น
๊ตํ๊ณ , ํน์ง ์ ์ ์ฐพ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ณด์ํ์ฌ ์ค์ฐจ๋ฅผ ์ค์ธ๋ค.2. ์ํ ์๊ฐ ๋น๊ต
๊ทธ๋ฆผ 10์ A, Bํ๊ฒฝ์์ ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์
์ํ ์๊ฐ์ ๋น๊ตํ ๊ทธ๋ํ์ด๊ณ , ํ 3์ ์ํ ์๊ฐ์ ํ๊ท
์ ๊ธฐ๋กํ ํ์ด๋ค.
์ฌ๋ฌ ๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ด์ฉํ ์ด๋ ๋ก๋ด์ ์์น ์ถ์ 383
(a) Setup A.
(b) Setup B.
๊ทธ๋ฆผ10. SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ์ํ์๊ฐ๋น๊ต.Fig. 10. Computational time for the setup A and setup B.
ํ 3. ์ ์๋ฐฉ๋ฒ๊ณผSIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์ํ์๊ฐํ๊ท .Table 3. Average computational time.
์ํ ์๊ฐ (ms)A B ํ๊ท
์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ 1.3 1.3 1.3SIFT 3.6 4.5 4.1
์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ํ๊ท ์ํ ์๊ฐ์ ์ฝ 1.3ms, SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ
์ ํ๊ท ์ 4.1ms์ด๋ค. ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ํ ์๊ฐ์ด SIFT ์๊ณ
๋ฆฌ์ฆ์ ์ํ ์๊ฐ์ด ์ฝ 1/3 ์์๋๋ค.์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ํ ์๊ฐ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๊ฐ์์ ๋ฐ๋ฅธ ์ฐจ์ด๊ฐ
์๋ค. ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ์ฐพ์ ๋ n x m 1์ฑ๋ ์์์์ ์์ญ ๋ถ๋ฆฌ
๋ฅผ 1ํ ์คํํ์ฌ ํฐ์ ์์ญ์ ๋ถ๋ฆฌํ๋ฏ๋ก ์ํฅ์ ๋ฐ์ง ์๋
๋ค. SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ ๊ฐ์๊ฐ ๋ง์์ง๋ฉด ํน์ง ์ ์ด
๋ ๋ง์์ ธ ๋งค์นญ ์๊ฐ์ด ๊ธธ์ด์ง๋ค. n*m 1์ฑ๋ ์์์์ ํน
์ง ์ ์ ๊ฐ์๋งํผ ๋ ๋ฐ๋ณต ์ํํ์ฌ ์ํ ์๊ฐ์ด ์ฆ๊ฐํ๋ค.3. ๊ฐ๋ ๋น๊ต
๊ทธ๋ฆผ 11์ A, B ํ๊ฒฝ์์ ์ค์ ๊ฐ๋์ ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์์์
์ธก์ ํ ๊ฐ๋ ๊ฐ์ ๊ฐ๋ ์ค์ฐจ๋ฅผ ๋น๊ตํ ๊ทธ๋ํ์ด๋ค. ๊ฐ๋๋
ํ๋ํ ์์์ ์ํ๋ฉด์์ ์ค๋ด๋ฑ ๊ฐ์ ๊ฐ๋์ ํ๊ท ์ ๋
ํ๋ธ ๊ฒ์ด๋ค. ํ 4๋ A ํ๊ฒฝ๊ณผ B ํ๊ฒฝ์์ ๊ฐ๋ ์ค์ฐจ์ ํ
๊ท ์ ๊ธฐ๋กํ ํ์ด๋ค. ๊ฐ๋ ์ค์ฐจ๋ ์ธก์ ๊ฐ๋์ ์ค์ ๊ฐ๋์
์ฐจ์ ์ ๋ ๊ฐ์ด๋ค.
์ค์ฐจ๊ฐ๋ ์ธก์ ๊ฐ๋์ค์ ๊ฐ๋ (2)
A ํ๊ฒฝ ํ๊ท ๊ฐ๋ ์ค์ฐจ๋ 4.2ยฐ, B ํ๊ฒฝ์ 1.4ยฐ, ๋ ํ๊ฒฝ
์์ ํ๊ท ์ 2.8ยฐ์ด๋ค. A ํ๊ฒฝ์์ B ํ๊ฒฝ๋ณด๋ค ํ๊ท ์ค์ฐจ๊ฐ
(a) Setup A.
(b) Setup B.
๊ทธ๋ฆผ11. ์ค์ ๊ฐ๋์์ธก์ ๊ฐ๋์๊ฐ๋์ค์ฐจ.Fig. 11. Angular errors for the setup A and setup B.
ํ 4. ์ค์ ๊ฐ๋์์ธก์ ๊ฐ๋์ํ๊ท ๊ฐ๋์ค์ฐจ (degree).Table 4. Average angular error.
A B ํ๊ท
์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ 4.2 1.4 2.8
์ฝ 3ยฐ๊ฐ ๋ ๋ฐ์ํ๋ค. A ํ๊ฒฝ์ B ํ๊ฒฝ์ ๋นํด ์กฐ๋ช ๋ฑ์
๊ฐ์๊ฐ ์ ์ด ๊ฐ๋์ ํ๊ท ์ค์ฐจ๋ฅผ ๋ด๋๋ฐ ํ๋ณธ์ด ์ ์ด ์ค์ฐจ
์ ์ํฅ์ ๋ ๋ง์ด ๋ฐ์๋ค.
VIII. ๊ฒฐ๋ก
๊ธฐ์กด์ ๋ฐฉ๋ฒ๊ณผ ๋น๊ตํ์ฌ ๋ค์์ ์ฒ์ฅ ์กฐ๋ช ๋ฑ๊ณผ ์ฒ์ฅ ๊ฒฝ
๊ณ์ ์ ์์ ์ฒ๋ฆฌ ๊ธฐ๋ฒ์ ์ ์ฉํ์ฌ ์ค๋ด์ฉ ์ด๋ ๋ก๋ด์ด ์
์ ์ ์์น๋ฅผ ์ค์ค๋ก ํ์ ํ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ํ์๋ค. ์ด ๋ฐฉ๋ฒ
์ ๊ธฐ์กด์ ์ธ๊ณต ํ์๊ณผ ๋น๊ตํ์ฌ ๋ฐ๋ก ํ์์ ๋ถ์ฐฉํ์ง ์
์ผ๋ฏ๋ก ๋ ํธ๋ฆฌํ๊ณ , SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ ๋น๊ตํ์ฌ ์ ํ๋์
์ํ ์๊ฐ์ด ํฅ์๋์๋ค.์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๋นํด ์์น ์ค์ฐจ๋ ์ฝ 23
cm ๊ฐ์ํ๊ณ , ์ํ ์๊ฐ์ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ 1/3๋ก ๊ฐ์ํ์
๋ค. ์ค์ ๊ฐ๋์ ์ธก์ ๊ฐ๋์ ์ค์ฐจ๋ 3ยฐ ๋ฏธ๋ง์ผ๋ก ๊ฐ๋์
๋ณํ์ ์ฐ์ํ์๋ค. ์ ์คํ์์๋ SIFT ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ๊ณผ ๋น๊ต๋ฅผ ์ํด ๊ณ ์ ๋ ์
์์ผ๋ก ๋น๊ตํ์์ง๋ง, ์๊ณ ๋ฆฌ์ฆ์ ๊ฐ์ ํ๋ค๋ฉด ์ค์๊ฐ์ผ๋ก
๋ก๋ด์ ์์น๋ฅผ ํ์ ํ ์ ์๋ค. ๊ณ ์ ๋ ์์์์๋, ์ค๋ด
๋ฐ๋ฅ๊ณผ ์นด๋ฉ๋ผ๋ฅผ ์ํ์ ์ ์งํ์ฌ ์์์ ํ๋ํ์์ง๋ง, ์ค์๊ฐ์, ์นด๋ฉ๋ผ๊ฐ ์ค๋ด ๋ฐ๋ฅ๊ณผ ์ํ์ด ๋์ง ์์ ๊ฒฝ์ฐ ๋ณด์
๋ ์์์ด ์ค์ ์์์ ํฌ๊ฒ ๋ฌ๋ผ์ง ์ ์๋ค.
384 ํ ์ฐ ์ฃผ, ๋ฐ ํ ํ
๊ทธ๋ฌ๋ ์ ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ค์ํ ์กฐ๋ช ๋ฑ ํํ์์๋ ๋์ฒํ๊ธฐ
์ด๋ ต๋ค. ๋ํ ์ฒ์ฅ๊ณผ ๋ฒฝ์ ์๊น์ด ๋น์ทํ๋ฉด ์ฒ์ฅ์ ๊ฒฝ๊ณ์
์ ์ฐพ๋ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ณด์๋์ด์ผ ํ๋ค. ๊ทธ๋ฆฌ๊ณ ์กฐ๋ช ๋ฑ์ด ๊บผ์ก์
๊ฒฝ์ฐ์๋ ์ด ๋ฐฉ๋ฒ์ ์ ์ฉํ ์ ์๊ณ , ์ด๋ ๋ก๋ด์ด ์ฌ๊ฐ ์ง
๋์ ์์ผ๋ฉด ์ฒ์ฅ ์กฐ๋ช ๋ฑ๊ณผ ์ฒ์ฅ์ ๊ฒฝ๊ณ์ ์ ํ๋ณดํ์ง ๋ชป
ํ๋ฏ๋ก ์์น ์ถ์ ๋ฐฉ๋ฒ์ ๋ํ ์ง์์ ์ธ ์ฐ๊ตฌ๊ฐ ํ์ํ๋ค.
์ฐธ๊ณ ๋ฌธํ
[1] L. Moreno, J. M. Armingol, S. Garrido, A. De La Escalera, and M. A. Salichs, โA genetic algorithm for mobile robot localization using ultrasonic sensors,โ Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 34, no. 2 pp. 135-154, 2002.
[2] S. Y. Kim and K. S. Yoon, โImproved ultrasonic satel-lite system for the localization of mobile robotsโ Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 12 pp. 1240-1247, 2011.
[3] Y. Zhou, W. Lu, and P. Huang, โLaser-activated RFID-based indoor localization system for mobile ro-bots,โ Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4600-4605, 2007.
[4] G. Jang, S. Kim, W. Lee, and I. Kweon, โColor land-mark-based self localization for indoor mobile robots,โ Proc. IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 1037-1042, 2002.
[5] H. Chae, J. Lee, W. Yu, and N. L. Doh, โStarLITE: A new artificial landmark for the navigation of mobile ro-bots,โ Proc. of the 1st Japan Korea Joint Symposium Network Robot System pp. 11-14, 2005.
[6] D. H. Heo, A. R. Oh, and T. H. Park, โA localization system of mobile robots using artificial landmarks,โ Proc. IEEE International Conference on Automation Science and Engineering, pp. 139-144, 2011.
[7] K. S. You and C. T, Choi, โDevelopment of localization sensor system for intelligent robots,โ Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 17, no. 2 pp. 116-124, 2011.
[8] X. Yang and Y. Tian, โRobust door detection in un-familiar environments by combining edge and corner fea-tures,โ IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops, pp. 57-64, 2010.
[9] Z. Chen and S. T. Birchfield, โVisual detection of lin-tel-occluded doors from a single image,โ Workshop of International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1-8, 2008.
[10] Y. Li and S. T. Birchfield, โImage-based segmentation of indoor corridor, floors for a mobile robot,โ in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 837-843, 2010.
[11] L. M. Surhone, M. T. Tennoe, and S. F. Henssonow, โScale-invariant feature transform,โ Betascript Publishing,
2010.[12] D. G. Lowe, โObject recognition from local scale in-
variant features,โ Proc. IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 1150-1157, 1999.
[13] S. Se, D. G. Lowe, and J. J. Little, โMobile robot local-ization and mapping with uncertainty using scale-in-variant visual landmarks,โ International J. of Robotic Research, vol. 21, no. 8, pp. 735-758, 2002.
[14] C. H. Choi and B. J. Choi, โA study on fisheye lens based features on the ceiling for self-localization,โ Journal of Intelligence and Information Systems (in Korean), vol. 21, no. 4, pp. 442-448. 2011.
[15] D. Xu, L. Han, M. Tan, and Y. F. Li, โCeiling-based visual positioning for an indoor mobile robot with mon-ocular vision,โ IEEE Trans. on Industrial Electronics, vol. 56, no. 5, pp. 1617-1628, 2009.
[16] H. K. Park and M. J. Chung, โLocalization for mobile robot using indoor lights,โ Proc. of the 1998 Annual Conf. of IEEK (in Korean), pp. 426-429, 1998.
[17] J. Kannala and S. Brandt, โA genetic camera model and calibration method for conventional, wide-angle, and fish-eye lenses,โ IEEE Trans. on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 28, no. 8, pp. 1335-1340, 2006.
[18] R. C. Gonzalez and R. E. Woods, Digital Image Processing, 3rd. ed., Prentice-Hall, 2007.
ํ ์ฐ ์ฃผ
2011๋ ์ถฉ๋ถ๋ํ๊ต ์ ์๊ณตํ๋ถ ์กธ์ . 2011๋ ~ํ์ฌ ๋ ๋ํ์ ์ ์ด๋ก๋ด๊ณตํ
๊ณผ ์์ฌ๊ณผ์ . ๊ด์ฌ๋ถ์ผ๋ ์์์ฒ๋ฆฌ ๋ฐ
๋ก๋ด ๋น์ ผ.
๋ฐ ํ ํ
1988๋ ์์ธ๋ํ๊ต ์ ์ด๊ณ์ธก๋ก๋ด๊ณผ ์กธ
์ . 1990๋ ๋ ๋ํ์ ์์ฌ. 1994๋ ๋
๋ํ์ ๋ฐ์ฌ. 1994๋ ~1997๋ ์ผ์ฑํ ํฌ
์(์ฃผ) ์ ์์ฐ๊ตฌ์. 1997๋ ~ํ์ฌ ์ถฉ๋ถ
๋ํ๊ต ์ ์๊ณตํ๋ถ ๊ต์. ๊ด์ฌ๋ถ์ผ๋
์ฐ์ ์ฉ ๋ก๋ด ๋ฐ ์๋ํ.