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      KCI등재

      스테레오 비전을 이용한 실시간 인간형 로봇 궤적 추출 및 네비게이션 = Real-time Humanoid Robot Trajectory Estimation and Navigation with Stereo Vision

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      https://www.riss.kr/link?id=A82395412

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      국문 초록 (Abstract)

      스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에서 추출함으로써 주위의 장애물들을 인지한다. 인간형 로봇의 뒤뚱거리는 보행 움직임을 모델링함으로써 로봇의 중심부 기준에서의 실제 경로를 유추하여 계획된 경로와 비교함으로써 시각적 피드백 제어를 구현하고 성공적인 네비게이션을 수행한다. 실제 인간형 로봇의 네비게이션 실험을 통해 제안된 알고리즘의 가능성을 입증한다.
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      스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에...

      스테레오 카메라를 갖춘 인간형 로봇이 자율적으로 주변 상황을 인지하면서 목적지까지의 경로를 실시간으로 생성 및 수정하는 간단한 알고리즘을 제시한다. 특징점들을 시각적 이미지에서 추출함으로써 주위의 장애물들을 인지한다. 인간형 로봇의 뒤뚱거리는 보행 움직임을 모델링함으로써 로봇의 중심부 기준에서의 실제 경로를 유추하여 계획된 경로와 비교함으로써 시각적 피드백 제어를 구현하고 성공적인 네비게이션을 수행한다. 실제 인간형 로봇의 네비게이션 실험을 통해 제안된 알고리즘의 가능성을 입증한다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      This paper presents algorithms for real-time navigation of a humanoid robot with a stereo vision but no other sensors. Using the algorithms, a robot can recognize its 3D environment by retrieving SIFT features from images, estimate its position through the Kalman filter, and plan its path to reach a destination avoiding obstacles. Our approach focuses on estimating the robot’s central walking path trajectory rather than its actual walking motion by using an approximate model. This strategy makes it possible to apply mobile robot localization approaches to humanoid robot localization. Simple collision free path planning and motion control enable the autonomous robot navigation. Experimental results demonstrate the feasibility of our approach.
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      This paper presents algorithms for real-time navigation of a humanoid robot with a stereo vision but no other sensors. Using the algorithms, a robot can recognize its 3D environment by retrieving SIFT features from images, estimate its position throug...

      This paper presents algorithms for real-time navigation of a humanoid robot with a stereo vision but no other sensors. Using the algorithms, a robot can recognize its 3D environment by retrieving SIFT features from images, estimate its position through the Kalman filter, and plan its path to reach a destination avoiding obstacles. Our approach focuses on estimating the robot’s central walking path trajectory rather than its actual walking motion by using an approximate model. This strategy makes it possible to apply mobile robot localization approaches to humanoid robot localization. Simple collision free path planning and motion control enable the autonomous robot navigation. Experimental results demonstrate the feasibility of our approach.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 알고리즘
      • 3. 실험
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 알고리즘
      • 3. 실험
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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      참고문헌 (Reference)

      1 G.N. DeSouza, "Vision for mobile robot navigation: a survey" 24 (24): 237-267, 2002

      2 N. Sunderhauf, "Stereo odometry - a review of approaches" Chemnitz University of Technology 2007

      3 J. -S. Gutmann, "Real-time path planning for humanoid robot navigation" 1232-1237, 2005

      4 K. Sabe, "Obstacle avoidance and path planning for humanoid robots using stereo vision" 592-597, 2004

      5 S. Umeyama, "Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns" 13 (13): 376-380, 1991

      6 S. Thompson, "Humanoid robot localization using stereo vision" 19-25, 2005

      7 D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints" 60 : 91-110, 2004

      8 G. Welch, "An Introduction to the Kalman Filter" Univ. of North Carolina at Chapel Hill 1995

      9 C. Wu, "A GPU Implementation of David Lowe's Scale Invariant Feature Transform (SIFT)"

      10 Y. Takaoka, "3D map building for a humanoid robot by using visual odometry" 4444-4449, 2004

      1 G.N. DeSouza, "Vision for mobile robot navigation: a survey" 24 (24): 237-267, 2002

      2 N. Sunderhauf, "Stereo odometry - a review of approaches" Chemnitz University of Technology 2007

      3 J. -S. Gutmann, "Real-time path planning for humanoid robot navigation" 1232-1237, 2005

      4 K. Sabe, "Obstacle avoidance and path planning for humanoid robots using stereo vision" 592-597, 2004

      5 S. Umeyama, "Least-squares estimation of transformation parameters between two point patterns" 13 (13): 376-380, 1991

      6 S. Thompson, "Humanoid robot localization using stereo vision" 19-25, 2005

      7 D. G. Lowe, "Distinctive image features from scale-invariant keypoints" 60 : 91-110, 2004

      8 G. Welch, "An Introduction to the Kalman Filter" Univ. of North Carolina at Chapel Hill 1995

      9 C. Wu, "A GPU Implementation of David Lowe's Scale Invariant Feature Transform (SIFT)"

      10 Y. Takaoka, "3D map building for a humanoid robot by using visual odometry" 4444-4449, 2004

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      2014-09-01 평가 학술지 통합(기타)
      2013-04-26 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KIISE : Software and Applications KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2008-10-17 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용</br>외국어명 : Journal of KISS : Software and Applications KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정(등재후보2차) KCI등재
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