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이동로봇의 소정의 위치에 부착되어 이동경로의 영상을 촬영하는 카메라부;이동로봇의 경로상 획득가능한 랜드마크의 정보가 저장되어 있는 저장부; 및상기 카메라부에서 촬영된 영상 및 상기 저장된 랜드마크의 정보를 기초로 이동로봇의 현재위치를 판단하고 제어신호를 생성하는 제어부를 포함하고,상기 제어부는, 상기 카메라부에서 촬영된 영상에서 특징점을 추출하는 특징점 추출부;상기 추출된 특징점 및 상기 랜드마크의 정보에서 최적 특징점을 선택하는 매칭부를 포함하며, 상기 매칭부는, 상기 랜드마크의 정보에서 1차 특징점 집합을 선정하고 상기 특징점에서 2차 특징점 집합을 선정하는 특징점 선정부; 및 상기 1차 특징점 집합과 상기 2차 특징점 집합을 비교하여 최적 특징점을 선택하는 특징점 매칭부를 포함하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 1항에 있어서,상기 제어부는, 상기 선택된 최적 특징점을 기초로 이동로봇의 현재위치를 확인하는 위치 판단부; 및상기 확인된 이동로봇의 현재위치를 기초로 상기 이동로봇의 위치를 이동시키기 위한 제어신호를 생성하는 이동제어부를 더 포함하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 1항에 있어서,상기 특징점 추출부는,상기 카메라부에 촬영된 영상에서 오알비(Oriented FAST and Rotated BRIEF)알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 1항에 있어서,상기 특징점 선정부는,상기 특징점을 기초로 상기 랜드마크의 정보에서 1차 특징점 집합을 선정하는 1차 특징점 선정부;상기 1차 특징점 집합에 포함된 랜드마크 특징점을 기초로 상기 특징점에서 2차 특징점 집합을 선정하는 2차 특징점 선정부; 및상기 1차 특징점 집합 및 상기 2차 특징점 집합을 기초로 최적 특징점을 선정하는 최적 특징점 선정부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 5항에 있어서,상기 1차 특징점 선정부는,상기 특징점을 기초로 케이근접이웃(k-NN) 알고리즘방법으로 2쌍의 1차 이웃특징점 집합들을 선정하고, 상기 선정된 1차 이웃특징점 집합들을 기초로 헤밍거리비교를 하여 필터링하고, 상기 필터링된 1차 이웃특징점 집합들을 기초로 비율테스트를 수행하여 상기 1차 특징점 집합을 선정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 5항에 있어서,상기 2차 특징점 선정부는,상기 1차 특징점 집합에 포함된 랜드마크 특징점을 기초로 상기 특징점에서 케이근접이웃(k-NN) 알고리즘방법으로 2쌍의 2차 이웃특징점 집합들을 선정하고, 상기 선정된 2차 이웃특징점 집합들을 기초로 헤밍거리비교를 하여 필터링하고, 상기 필터링된 2차 이웃특징점 집합들을 기초로 비율테스트를 수행하여 상기 2차 특징점 집합을 선정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 5항에 있어서,상기 최적 특징점 추출부는,상기 선정된 1차 특징점 집합 및 상기 선정된 2차 특징점을 비교하여 대칭성 테스트를 수행하고, 상기 대칭성 테스트를 통과한 특징점들을 란삭(RANSAC) 알고리즘을 이용하여 이상치를 제거하여 상기 최적 특징점을 선정하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 2항에 있어서,상기 위치 판단부는,상기 이동로봇의 실제 위치를 보정하기 위한 상기 카메라부의 포즈정보를 이피앤피(EPnP) 방법으로 연산하고, 상기 최적 특징점으로 매칭된 실제 랜드마크의 중심 좌표로부터 상기 카메라부까지의 벡터를 산출하며 상기 벡터와 상기 카메라부의 포즈를 기초로 상기 이동로봇의 위치를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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제 1항에 있어서,상기 랜드마크의 정보는, 이동로봇이 활동하는 환경에서 발견할 수 있는 랜드마크의 실제 이미지 탬플릿 정보인 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 장치
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이동로봇의 소정의 위치에 부착되어 이동경로의 영상을 촬영하는 단계; 및상기 촬영된 영상 및 저장된 랜드마크의 정보를 기초로 이동로봇의 현재위치를 판단하고 제어신호를 생성하는 단계를 포함하며,상기 제어신호를 생성하는 단계는, 상기 촬영된 영상에서 특징점을 추출하는 단계;상기 추출된 특징점 및 상기 랜드마크의 정보에서 최적 특징점을 선택하는 단계; 및상기 선택된 최적 특징점을 기초로 이동로봇의 현재위치를 판단하는 단계를 포함하며, 상기 최적 특징점을 선택하는 단계는, 상기 랜드마크 정보에서 1차 특징점 집합을 선정하고 상기 특징점에서 2차 특징점 집합을 선정하는 단계; 및 상기 1차 특징점 집합과 상기 2차 특징점 집합을 비교하여 최적 특징점을 선정하는 단계를 포함하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 특징점을 추출하는 단계는,상기 영상을 촬영하는 단계에서 촬영된 영상을 오알비(Oriented FAST and Rotated BRIEF) 알고리즘을 이용하여 특징점을 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 최적 특징점은,상기 1차 특징점 집합에서 선택된 랜드마크 특징점, 상기 2차 특징점 집합에서 선택된 특징점을 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 1차 특징점을 선정하는 단계는,상기 특징점을 기초로 케이근접이웃(k-NN) 알고리즘방법으로 2쌍의 1차 이웃특징점 집합들을 선정하고, 상기 선정된 1차 이웃특징점 집합들을 기초로 헤밍거리비교를 하여 필터링하고, 상기 필터링된 1차 이웃특징점 집합들을 기초로 비율테스트를 수행하여 상기 1차 특징점 집합을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 2차 특징점을 선정하는 단계는,상기 1차 특징점 집합에 포함된 랜드마크 특징점을 기초로 상기 특징점에서 케이근접이웃(k-NN) 알고리즘방법으로 2쌍의 2차 이웃특징점 집합들을 선정하고, 상기 선정된 2차 이웃특징점 집합들을 기초로 헤밍거리비교를 하여 필터링하고, 상기 필터링된 2차 이웃특징점 집합들을 기초로 비율테스트를 거쳐 최적 특징점을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 최적 특징점을 선정하는 단계는,상기 선정된 2차 특징점을 기초로 대칭성 테스트를 수행하는 단계; 및상기 대칭성 테스트를 통과한 2차 특징점을 란삭(RANSAC) 알고리즘을 이용하여 이상치를 제거하여 최적 특징점을 선정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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제 11항에 있어서,상기 이동로봇의 현재위치를 판단하는 단계는,상기 이동로봇의 실제 위치를 보정하기 위한 카메라의 포즈정보를 이피앤피(EPnP) 방법으로 연산하는 단계;상기 선택된 최적 특징점으로 매칭된 실제 랜드마크의 중심 좌표로부터 상기 카메라까지의 벡터를 산출하는 단계; 및상기 벡터와 상기 카메라의 포즈를 기초로 상기 이동로봇의 위치를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇의 위치인식 방법
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이동로봇의 소정의 위치에 부착되어 이동경로의 영상을 촬영하는 카메라부;이동로봇의 경로상 획득가능한 랜드마크의 정보가 저장되어 있는 저장부; 상기 카메라부에서 촬영된 영상 및 상기 저장된 랜드마크의 정보를 기초로 이동로봇의 현재위치를 판단하고 제어신호를 생성하는 제어부; 및상기 제어신호를 기초로 구동되는 이동장치를 포함하고,상기 제어부는, 상기 카메라부에서 촬영된 영상에서 특징점을 추출하는 특징점 추출부;상기 추출된 특징점 및 상기 랜드마크의 정보에서 최적 특징점을 선택하는 매칭부를 포함하며, 상기 매칭부는, 상기 랜드마크의 정보에서 1차 특징점 집합을 선정하고 상기 특징점에서 2차 특징점 집합을 선정하는 특징점 선정부; 및 상기 1차 특징점 집합과 상기 2차 특징점 집합을 비교하여 최적 특징점을 선택하는 특징점 매칭부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동로봇
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