http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
한재종,이기철,고재원,김현태,이희진,박민용 대한전자공학회 1997 電子工學會論文誌, S Vol.s34 No.2
This paper proposes an elliptical world-modeling mehtrod in order to secure the safety of the mobile robot from the unreliability of ultrasonic sensors and to estimate the lateral orientation of the detected objects. This method is advnatageous because the total amount of data that the robot utilizes is reduced when historical and new data are clusterd during each sensing period and also because the objects in the environment can be almost exactly recognized. This paper also proposes a new local path planning algorithm which is divided into four different situations and gudies the robot through the safe local path using dat acollected in elliptical form. This algorithm can help the AMR navigate by allowing it to sum up the virtual vector forces made form the ellipses in order to select a safe subgoal. This local path plannin gmehtod using the elliptical world model has been proved by several navigation experiments.
실시간 스테레오 정합을 위한Line Disparity Map 알고리즘
박찬,정지성,권기철,김남,한재종,임명숙,장래현,류관희 충북대학교 과학교육연구소 2011 과학교육연구논총 Vol.27 No.1
스테레오 정합 방법에는 크게 영역기반 방식과 특징기반 방식으로 나뉠 수 있으며 특징점을 지정해야 하는 어려움으로 인해 특징기반 방식 보다는 영역기반 방식을 이용하여 스테레오 이미지를 정합하고 있다. 하지만 영역기반은 해당 영역 즉 블록 단위로 비교를 통해 스테레오 이미지 정합을 수행하므로 그의 계산 시간이 많이 소요되어 실시간에 정합을 수행할 수 없다. 따라서 본 논문에서 실시간에 수행할 수 있는 Line Disparity Map 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘에서는 정합 점을 라인별로 비교하기 때문에 블록 방식보다 빠르고, 라인 단위로 영상의 변화를 나타내는 기울기를 바탕으로 정합점을 찾기 때문에 주변환경에 영향을 받지 않는 장점이 있다. Feature-based method and area-based method have been used to obtain the matching of stereo images. Since the feature points have been designated in stereo images before feature based stereo matching has been performed, area-based methods have been widely. Because area based matching can be processed by comparing block-by-block in stereo images, however, real time matching cannot be obtained due to its heavy computation time. In this paper, we propose line disparity map algorithm by which stereo matching can be done in real time since the algorithm searches matching points by performing comparision of line-by-line rather than block-by-block. Specially, the method is unaffected in its surrounding environment because that the matching points can be searched in a line-by-line based on tangents appearing change of pixel values.