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표제지
제출문
핵심기술개발사업 보고서 초록
목차
제1장 서론 10
제1절 머리말 10
제2절 단계 및 연차별 연구개발 목표 11
1. 2단계 최종 연구목표 11
2. 연차별 연구개발 목표 13
제3절 연구결과 요약 20
제2장 기술개발 내용 및 방법 27
제1절 실시간 3차원 물체인식/자세추정 기술 27
1. 다중 증거 융합 기반 3차원 물체 인식 및 자세추정 27
가. 서론 27
나. 연구내용 및 결과 27
1) In-Situ Monitoring 28
2) Feature Evidence 28
3) Cognitive Perception Engine(CPE) 29
가) Bayesian Theorem based Evidence Selection 30
나) Evidence Collection Process 30
다. 실험 결과 32
라. 결론 32
마. 참고문헌 34
2. Particle 필터 기반 시공간 다중 증거-모델 융합 36
가. 서론 36
나. 연구내용 및 결과 36
1) Outline 36
2) Particle Filtering 37
가) Motion model 37
나) Observation Likelihood 37
다) Similarity Assignment 38
3) Object Matching Similarity from Features 39
가) Similarity assignment from SIFT feature 39
나) Similarity assignment from line feature 41
다) Similarity assignment from color feature 41
다. 실험 결과 42
라. 결론 47
마. 참고문헌 47
3. 반사에 강인한 엘리베이터 버튼 인식 49
가. 서론 49
나. 연구내용 및 결과 50
1) 특징 추출과 반사 효과 제거 50
가) Feature Extraction 50
나) Virtual lines elimination 51
다) Selecting the candidate lines 51
라) Generation of Multiple interpretations 52
2) Particle filtering Based Interpretation fusion 54
가) Interpretation Fusion and Implementation Algorithm 54
다. 결론 58
라. 참고문헌 58
제2절 3차원 물체/환경 실시간 모델링 기술 60
1. 다양한 정보를 이용한 광역 실 평면 검출 방법 60
가. 서론 60
나. 연구내용 및 결과 61
1) 3차원 라인 검출 61
가) 2D 라인 컬러 히스토그램을 이용한 라인 매칭 61
나) 라인 교점을 이용한 라인 매칭 63
다) 2D 이미지와 3차원 포인트들을 이용한 3차원 라인 검출 63
2) 평면 검출 64
가) 3차원 포인트를 이용하여 3차원 평면을 검출하는 방법 64
나) 3차원 라인을 이용하여 3차원 평면을 검출하는 방법 64
3) 가상 평면 제거 65
가) 가시성 검사 65
나) 특정 평면의 일반적인 특성을 이용한 가상평면 제거 65
4) 실험 및 결과 66
다. 결론 68
라. 참고문헌 68
2. 3차원 포인트 밀도와 분포를 이용한 새로운 옥트리 셀 분해방법 70
가. 서론 70
나. 연구내용 및 결과 71
다. 결론 74
라. 참고문헌 75
3. 다중 해상도의 옥트리 구조에서의 이웃 셀을 찾는 기법 76
가. 서론 76
나. 연구내용 및 결과 77
1) 전체 프로세스 77
2) 옥트리 셀의 주소 인코딩 77
3) 인코딩된 옥트리 셀 주소의 특징 78
4) 동일 해상도의 옥트리 셀의 이웃 검색법 80
5) 유효한 이웃의 주소값 조사법 80
6) 다중 해상도 옥트리의 이웃 검색법 82
7) 실험결과 83
다. 결론 83
라. 참고문헌 84
4. 실시간 작업환경의 모델링을 위한 다중 영상에서의 Octree 정합 기법 86
가. 서론 86
나. 연구내용 및 결과 86
1) Octree Update 전략 88
2) Difference Octree 생성 88
3) Octree Cell 제거 90
4) Octree Update 실험결과 92
다. 결론 97
라. 참고문헌 98
5. 스테레오 기반 영상 특징 점을 이용한 다중 영상 정합 기법 100
가. 서론 100
나. 연구내용 및 결과 100
1) ICP기반 영상 정합의 문제점 100
2) SIFT기반 영상 정합의 문제점 100
3) 다중 영상에서의 Epipolar Geometry를 이용한 영상정합 101
4) 좌표 변환 행렬의 계산 102
5) 3차원 점 융합과 변환행렬의 보정 103
6) 실험결과 105
다. 결론 106
라. 참고문헌 106
제3절 3차원 물체/환경모델의 자가 생성/등록 107
1. Preprocess + 3D Edge Detector기반 물체 분리 108
가. 서론 108
나. 연구내용 및 결과 108
1) Pre-process 108
2) Edge Detector 109
다. 3D Edge Detector 실험 결과 111
1) Gaussian Smoothing 반복 횟수에 따른 Noise 변화 111
2) 4개의 특징 점과 피팅 된 Line을 통한 패턴 분석 112
3) Line Fitting Mask 크기에 따른 Edge Detector 114
4) 결론 115
2. Generic Model 기반 회전 대칭형 물체 자가 모델링 117
가. 서론 117
나. 연구내용 및 결과 117
1) Configuration of Generic Model 117
2) Rotational Symmetric Primitive Model Generation 119
3) Milk Pack Object Generation 120
4) Model Recognition 121
3. 실제 모델링 및 인식 실험 결과 122
가. 실험 환경 122
나. 실험 결과 122
1) 모델링 반복 정밀도 122
2) 위치 변화량 정확도 123
4. 참고문헌 123
제4절 3차원 실시간 인지를 위한 플랫폼 125
1. 환경에 강인한 자동노출 기법 125
가. 서론 125
나. 연구내용 및 결과 125
1) 문제 기술 125
2) 접근 방법 126
가) 노출 126
나) 특성곡선 127
3) 알고리즘 128
다. 결론 128
라. 참고문헌 130
2. 다양한 거리 변화에 유연한 자동초점 기법 132
가. 서론 132
나. 연구내용 및 결과 132
1) 문제기술 132
2) 접근방법 132
가) 블러 측정 132
나) 프로젝터 자동 초점 알고리즘 135
다) 프로젝터 렌즈 제어 알고리즘 136
라) 프로젝터-카메라 시스템 구성 137
마) 실험 결과 137
다. 결론 138
라. 참고문헌 139
3. 오류 정정 기술 140
가. 서론 140
나. 연구내용 및 결과 141
1) 다시점 영상 기하학 141
가) 카메라·프로젝터 모델 141
나) 삼각측량 142
다) 에피폴라 기하학 144
라) 세 시점 (three view) 구조광 시스템 145
2) 카메라-프로젝터 대응점 검출 146
가) 가로-세로 패턴의 교점 추정 146
나) 프로젝터 좌표 계산 147
3) 프로젝터-카메라 대응점 유효성 검사 148
가) 패턴 경계면의 방향 제약 조건 148
나) 에피폴라 기하학 제약 조건 149
다) 프로젝터-카메라 1:1 대응 조건 149
라) 측정 범위 제약 조건 149
마) 세 시점 에피폴라 기하학 제약 조건 149
4) 실험결과 149
가) 오류 정정 149
나) 프로젝터 시점 영상 복원 150
다. 결론 150
4. SoC 기반 고속 3차원 플랫폼 151
가. 서론 151
나. 연구내용 및 결과 151
1) 3차원 카메라 SoC 시스템 개요 151
2) 카메라 시스템 153
3) Hardware System Architecture 156
가) 2D영상 처리 회로 156
나) CPU 인터페이스 처리 회로 157
다. 결론 157
제5절 영상기반 3차원 비주얼 서보잉/자가보정 158
1. 인식 기반 비주얼 서보 158
가. 서론 158
나. 연구내용 및 결과 159
1) 전체적인 Framework 159
2) 모델 기반 인식 160
가) SIFT 추출 시간에 관한 실험 160
나) 인식 알고리즘 161
3) 관심영역 161
가) 관심영역의 크기 결정 162
나) 관심영역의 적응적 변화 163
다) 관심영역의 위치 결정 163
라) 관심영역에 대한 실험 163
4) 물체 인식과 tracking의 결합 165
5) 비주얼 서보잉 167
6) 결과 167
다. 결론 169
라. 참고문헌 170
2. Vision/force coupled servo 172
가. 서론 172
나. 연구내용 및 결과 173
1) 전체적인 framework 173
가) 물체의 표현 173
나) Task-oriented grasp planning 174
2) 일상의 작업을 위한 vision/force coupling 174
가) External position-based 비주얼 서보잉 175
나) Vision/force coupling 176
3) 작업 수행 177
가) 작업 설명 178
나) Reaching 178
다) Interaction 180
다. 결론 181
라. 참고문헌 181
제3장 결과 및 향후계획 184
제1절 2단계 연구 결과 확보한 핵심 기술 184
제2절 2단계 연구 성과물 목록 186
1. 논문/특허/기술이전 실적 186
2. 지적재산권(특허) 현황 186
3. 홍보 활동 등 188
제3절 결론 및 향후 계획 189
1. 연구결과 활용 계획 189
2. 향후 연구 계획 189
부록 191
제1절 Selected Papers 191
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