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실내 드론의 위치 추정을 위한 영상처리 기반 객체 검출
백종환 ( Jong-hwan Beck ),김상훈 ( Sang-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
본 연구에서는 실내 환경에서 드론의 측위를 위한 마커 인식 및 검출 기술을 소개한다. 기존 실내 측위를 위한 기술인 Global Positioning System이나 Wi-Fi를 이용한 삼각측량 기법은 실내 환경에서 각각의 성질로 인하여 사용하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 2차원 바코드와 마커 등의 객체를 드론의 카메라를 이용한 실시간 영상 전송을 통하여 검출하여 위치 정보를 획득하는 기술을 소개한다. 실험에서는 드론의 카메라를 통하여 실시간 전송된 영상에서 OpenCV V2.4.10을 통하여 객체를 검출하였고, 카메라와 객체 사이의 거리와 바코드 크기에 따른 2차원 바코드의 검출 여부를 보였으며 15*15츠 의 2차원 바코드는 비교적 잘 인식하였으나 비교적 작은 11*11cm의 2차원 바코드는 거리가 멀어질 수록 인식이 힘들어지는 결과를 보였다.
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드론과 지상로봇 간의 협업을 위한 광학흐름 기반 마커 추적방법
백종환 ( Jong-hwan Beck ),김상훈 ( Sang-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2018 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.7 No.3
본 논문에서는 드론과 지상 로봇 간 효과적인 협업을 위하여 광학 흐름 기술 기반의 특징점 추적 알고리즘을 제안하였다. 드론의 비행 중 빠른 움직임에 의하여 많은 문제점이 발생하여 지상물체를 성공적으로 인식하기 위해 직관적이면서도 식별자를 가지고 있는 마커를 사용했다. 특징점 추출이 우수한 FAST알고리즘과 움직임 감지가 우수한 루카스-카나데 광학흐름 알고리즘의 장점들을 혼합하여 기존 특징점-특징량 기반 객체 추적 방법보다 개선된 속도의 실험결과를 보여준다. 또한 제안한 마커의 검출방법에 적절한 이진화 방법을 제안하여 주어진 마커에서의 검출 정확도를 개선하였으며, 추적속도는 유사한 환경의 기존연구보다 40% 이상 개선됨을 확인하였다. 또한 비행드론의 경량화와 속도개선에 문제가 없도록 최소형 고성능의 임베디드 환경을 선택하였으며, 제한된 개발환경에서도 물체검출과 추적 등 복잡한 연산이 가능하도록 동작환경에 대하여 연구하였다. 향후에는 다른 환경에서 빠르게 움직이는 두 로봇 간의 협업의 정확도를 향상시키기 위해 지능적 비전기능에 대해 추가할 예정이다. In this paper, optical flow based keypoint detection and tracking technique is proposed for the collaboration between flying drone with vision system and ground robots. There are many challenging problems in target detection research using moving vision system, so we combined the improved FAST algorithm and Lucas-Kanade method for adopting the better techniques in each feature detection and optical flow motion tracking, which results in 40% higher in processing speed than previous works. Also, proposed image binarization method which is appropriate for the given marker helped to improve the marker detection accuracy. We also studied how to optimize the embedded system which is operating complex computations for intelligent functions in a very limited resources while maintaining the drone’s present weight and moving speed. In a future works, we are aiming to develop collaborating smarter robots by using the techniques of learning and recognizing targets even in a complex background.
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마커인식 및 레이저 센서를 이용한 드론의 도킹 시스템 설계
백종환 ( Jong-hwan Beck ),박희수 ( Hee-su Park ),오세령 ( Se-ryeong Oh ),신지훈 ( Ji-hun Shin ),김상훈 ( Sang-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
본 논문에서는 마커 인식과 레이저 센서를 이용하여 드론과 모듈 로봇 간의 상호작용이 가능하며 도킹 가능한 드론을 설명한다. 모듈 로봇은 4족 로봇으로 4개의 다리를 이용하여 보행이 가능하며 스스로 장애물 회피 등의 지능적 행동이 가능하다. 연구에서는 1대의 카메라를 이용하여 마커 인식을 하고 레이저 센서 송수신을 통하여 모듈 로봇과의 상호작용이 가능함을 보인다. 실험은 마커 인식과 레이저센서를 융합하였을 때의 도킹 성공률이 뛰어났다는 결과를 보이며 드론의 페이로드가 다른 상황에서도 안정적인 결과를 보여 영상이나 방범, 농업 분야에서 특수한 기술을 갖는 로봇을 드론과의 도킹을 통해 다른 모듈화 된 로봇들과 교체하여 실효성을 극대화 시킬 수 있을 것이다.
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영상 객체 검출을 이용한 드론과 지상로봇의 센서 융합 도킹 시스템
백종환 ( Jong-hwan Beck ),박희수 ( Hee-su Park ),오세령 ( Se-ryeong Oh ),신지훈 ( Ji-hun Shin ),김상훈 ( Sang-hoon Kim ) 한국정보처리학회 2017 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.6 No.4
본 연구에서는 사람을 대신하여 험난한 지형에서 위험작업을 수행이 가능한 지상로봇과 짧은 시간 안에 원거리 비행이 가능한 드론과의 결합을 통해 위험 상황에서의 효과적인 협업이 가능한 시스템을 구현하였다. 최근 관련 연구는 드론을 수용할 수 있는 무인지상차량이나 4족 로봇에 관한 연구가 있었으나 전체 가용 시간의 장점에 비해 대규모 로봇을 필요로 하여 현장에서 적용하기엔 어려움이 있었다. 본 논문에서는 경량 드론에 장착된 임베디드 웹캠과 영상처리 알고리즘을 사용하여 객체의 한 유형인 마커를 Canny Edge 알고리즘 및 특정한 Template matching 방법을 통하여 비행 중 실시간 검출한 결과를 보여주며, 지상로봇위에 표시된 마커의 2차원적 위치 정보 획득과 레이저 센서를 이용한 상대거리 확보를 융합하여 지상로봇과 드론간의 도킹을 구현하는 시스템을 제안하였다. 실험을 통하여 제안된 시스템은 50회의 도킹 시도에서 95%의 도킹 성공률을 보였으며 6가지의 Template mateching 방법 중 시스템에 적용할 수 있는 2가지의 템플릿 매치 방법을 제시하였다. Recent studies for working robot in dangerous places have been carried out on large unmanned ground vehicles or 4-legged robots with the advantage of long working time, but it is difficult to apply in practical dangerous fields which require the real-time system with high locomotion and capability of delicate working. This research shows the collaborated docking system of drone and ground vehicles which combines image processing algorithm and laser sensors for effective detection of docking markers, and is finally capable of moving a long distance and doing very delicate works. We proposed the docking system of drone and ground vehicles with sensor fusion which also suggests two template matching methods appropriate for this application. The system showed 95% docking success rate in 50 docking attempts.
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A Study on Fiducial Marker based Point Features Tracking Algorithm for Human-computer Interaction
백종환(Jong hwan Beck),김상훈(Sang hoon Kim) 한국컴퓨터게임학회 2018 한국컴퓨터게임학회논문지 Vol.31 No.2
Recently, marker-based augmented reality technology has attracted attention in gesture based human-computer interaction due to the users demand. However, the blur effect that occurs when the object shows fast motion in frames limits the marker detection and tracking. Conventional de-blurring techniques are not effective for real-time video without the task of extracting a specific frame from a full frame. In this paper, we proposed the algorithm which detects special marker first, and also tracks point features of markers based on optical flow method. Especially, marker tracking method extracts point features also using the FAST algorithm and calculates motion vectors by analyzing the motion of point features using Lucas-Kanade method. Also, we implemented a marker pose estimation by solving Perspective-n-Point problem. Our proposed system showed more improved results than conventional methods especially with the rate of 37% higher in the frame processing speed of marker tracking video. In addition, the marker pose estimation was graphically represented. It is expected that this research will be useful for gesture-based human-computer interaction field and mobile robot field through camera in real environment. 사용자의 수요가 증가함으로 인하여 최근의 마커 기반 증강현실 기술은 제스처 기반 인간-컴퓨터 상호작용 분야에서 주목을 받고 있다. 그러나 개체가 프레임에서 빠른 움직임을 보일 때 발생하는 모션 블러 효과에 의하여 마커의 추적 및 감지의 한계점이 발생한다. 기존의 디블러링 기술들에서 전체 프레임 중 특정 프레임을 추출하는 작업이 없다면 실시간 비디오에서 사용하기에 문제가 있다. 본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용을 위하여 ArUco 마커를 사용한 특징점 기반 광학흐름 추적 방법을 제안하며, 마커를 이용한 자세 추정 방법을 설명한다. 이 방법은 ArUco 마커를 감지하고 특수한 마커 추적 방법을 통해 마커 감지를 보완한다. 특히 마커 추적 방법은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점을 추출하고 루카스-카나데 방법을 사용하여 특징점의 움직임을 분석하여 움직임 벡터를 계산한다. 또한 Perspective-n-Point 문제를 해결하여 마커 포즈 추정을 구현했다. 제안된 시스템은 기존의 방법보다 높은 검출률을 보였으며, 마커를 포함한 비디오에서 프레임 처리 속도가 약 37% 향상되었다. 또한 마커 포즈 추정을 그래픽으로 구현하였다. 이 연구는 실제 환경에서 카메라를 통한 제스처 기반 인간-컴퓨터 상호작용 분야와 또한 이동 로봇분야에도 도움이 될 것이라 기대된다.
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