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표제지
요약
ABSTRACT
목차
제1장 서론 12
1.1. 연구 배경과 목적 12
1.2. 관련 연구 동향 13
1.3. 논문의 구성 14
제2장 물체 추적 15
2.1. 물체에서의 특징 추출 15
2.1.1. 색상 정보를 이용한 특징 추출 16
2.1.2. 물체의 형태 이용한 특징 추출 20
2.1. 확률 필터를 이용한 물체 추적 25
2.1.1. 베이지안 필터 25
2.1.2. 파티클 필터 28
2.2. IPCA를 이용한 물체 추적 방법 36
제3장 카메라-레이저스캐너 간의 적응적 추적 38
3.1. 카메라-레이저스캐너 캘리브레이션 38
3.1.1. 레이저스캐너와 카메라의 기하 관계 38
3.1.2. Extrinsic 캘리브레이션 해법 39
3.2. Mean-shift 를 이용한 레이저 좌표계에서의 물체추적 43
3.3. 카메라-레이저스캐너 간의 적응적 추적 기법 44
3.3.1. 색상 및 형태 특징을 이용한 파티클 필터 44
3.3.2. IPCA를 적용한 파티클 필터 47
3.3.3. 카메라-레이저스캐너 간의 적응적 추적 기법 48
제4장 추종 주행 51
4.1. 차륜구동 형태를 가진 로봇의 운동 51
4.2. 거리와 방향을 유지하는 추종 제어 방법 54
제5장 실험 및 결과 57
5.1. 시스템 구성 57
5.2. DB 설명 58
5.3. 추적 실험 59
5.4. 추종 실험 62
제6장 결론 및 향후 과제 64
6.1. 결론 64
6.2. 향후 과제 65
참고문헌 66
표 1. 칼만 필터와 파티클 필터의 비교 28
표 2. 추종 제어에 필요한 파라미터 55
표 3. 실험에 사용된 하드웨어 58
표 4. DB 취득을 위한 시나리오 59
표 5. 추적 결과 정성적 분석 (＃1) 60
표 6. 추적 결과 정성적 분석 (＃2) 60
표 7. 추적 결과 정량적 분석 (횟수) 61
표 8. 추종 결과표 63
그림 1. 물체를 표현하는 다양한 특징 15
그림 2. HSV 모델 17
그림 3. Hue 채널에서의 히스토그램의 예 17
그림 4. Hue 채널에서의 기하학적 가중치 히스토그램의 예 18
그림 5. Hue 채널에서의 배경을 고려한 히스토그램의 예 20
그림 6. 기울기 히스토그램 계산 순서 23
그림 7. 기울기 히스토그램을 이용한 예 24
그림 8. 재귀적 베이지안 필터 개념도 26
그림 9. 재귀적 베이지안 필터의 상태 전이와 측정 과정 26
그림 10. 칼만 필터와 파티클 필터의 개념도 28
그림 11. 측정 행렬과 잡음 행렬을 이용한 예측된 상태변수 30
그림 12. 가중치를 이용하여 사후 확률을 나타내는 예 31
그림 13. 몬테카를로 샘플링의 예 32
그림 14. SIS 방법에 대한 의사 코드 33
그림 15. 퇴화 문제의 예 34
그림 16. SIR 방법의 과정을 표현한 예 34
그림 17. SIR 알고리즘의 의사 코드 35
그림 18. 체스보드를 이용한 LRF-카메라 캘리브레이션 39
그림 19. 기하학적 제약 조건 40
그림 20. Extrinsic 캘리브레이션 결과 42
그림 21. Mean-shift 알고리즘 동작 방법 43
그림 22. 레이저 좌표계에서의 Mean-shift 추적 44
그림 23. 색상 및 형태 특징을 이용한 파티클 필터 흐름도 45
그림 24. 색상 및 형태 특징과 IPCA 를 이용한 파티클 필터 흐름도 48
그림 25. 실시간 레이저 데이터 투영결과 49
그림 26. 영상과 레이저 데이터를 이용한 적응적 추적 방법 50
그림 27. 차륜형 이동 로봇의 이동 및 위치 51
그림 28. 추종 시 유지해야 하는 목표 53
그림 29. 목표물 추종 문제 53
그림 30. 레이저 데이터를 이용한 로봇의 추종 결과 56
그림 31. 로봇 플랫폼 설계 및 실제 제작된 모습 57
그림 32. 알고리즘의 성능 평가 그래프 62
그림 33. 복도 환경에서의 추종 궤적 63
원문구축 및 2018년 이후 자료는 524호에서 직접 열람하십시요.
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