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공간 센서가, 공간 내 오브젝트의 포즈를 측정한 제1 측정값을 획득하는 단계;정밀 센서가, 상기 공간 내 상기 오브젝트의 포즈를 측정한 제2 측정값을 획득하는 단계; 및상기 공간 센서의 포즈의 측정 값, 상기 제1 측정값 및 상기 제1 측정값에 대응하는 제2 측정값을 이용하여 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함하는오차 보정 방법
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제 1항에 있어서,상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계는,상기 공간 센서의 포즈의 측정 값 및 상기 제1 측정값을 입력으로, 상기 제2 측정값을 출력으로 이용하여, 상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함하는오차 보정 방법
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제 2항에서,상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계는,상기 공간 센서의 포즈의 측정 값 및 상기 공간 센서에서 상기 오브젝트의 특정 포즈를 측정한 상기 제1측정값을 입력으로, 상기 정밀 센서에서 상기 오브젝트의 특정 포즈를 측정한 상기 제2 측정값을 출력으로 이용하여, 상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함하는오차 보정 방법
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제 1항에 있어서,상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계는,상기 공간 센서의 동일한 포즈에 대하여, 상기 오브젝트의 포즈를 다양하게 변경하면서 획득한 상기 제1 측정값 및 상기 오브젝트의 포즈를 다양하게 변경하면서 획득한 상기 제1 측정값에 대응하는 상기 제2 측정값을 이용하여 상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함하는오차 보정 방법
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제 1항에 있어서,상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계는,상기 공간 센서의 복수의 포즈의 측정 값, 상기 복수의 포즈를 가지는 상기 공간 센서가 상기 오브젝트를 측정한 상기 제1 측정값 및 상기 제1 측정값에 대응하는 제2 측정값을 이용하여 상기 인공 신경망을 트레이닝 하는 단계를 포함하는오차 보정 방법
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제 1항에 있어서,다른 공간 센서가, 다른 공간 내 오브젝트의 포즈를 측정한 제3 측정값을 획득하는 단계; 및상기 다른 공간 센서의 포즈의 측정 값 및 상기 제3 측정값을 상기 트레이닝 된 인공 신경망에 입력하여, 상기 제3 측정값을 보정한 제4 측정값을 획득하는 단계를 더 포함하는오차 보정 방법
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가상 현실을 위한 센서 시스템에 있어서,상기 센서 시스템이 설치된 특정 공간 내 특정 오브젝트의 포즈를 측정한 측정값을 획득하는 VR 공간 센서;교정 모델을 저장하는 메모리; 및상기 VR 공간 센서의 포즈의 측정값 및 상기 측정값을 상기 교정 모델에 입력하여, 상기 VR 공간 센서가 획득한 측정값을 보정한 보정 값을 획득하는 프로세서를 포함하고,상기 교정 모델은,공간 센서의 포즈의 측정값, 상기 공간 센서가 공간 내 오브젝트의 포즈를 측정한 제1 측정값, 및, 정밀 센서가 상기 공간 내 상기 오브젝트의 포즈를 측정한 제2 측정값을 이용하여 트레이닝 된 인공 신경망을 포함하는센서 시스템
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제 7항에 있어서,상기 교정 모델은,상기 공간 센서의 포즈의 측정값 및 상기 제1 측정값을 입력으로, 상기 제2 측정값을 출력으로 이용하여 트레이닝 된 인공 신경망인센서 시스템
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제 8항에서,상기 교정 모델은,상기 공간 센서의 포즈의 측정 값 및 상기 공간 센서에서 상기 오브젝트의 특정 포즈를 측정한 상기 제1측정값을 입력으로, 상기 정밀 센서에서 상기 오브젝트의 상기 특정 포즈를 측정한 상기 제2 측정값을 출력으로 이용하여 트레이닝 된 인공 신경망인센서 시스템
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제 7항에 있어서,상기 교정 모델은,상기 공간 센서의 동일한 포즈에 대하여, 상기 오브젝트의 포즈를 다양하게 변경하면서 획득한 상기 제1 측정값 및 상기 오브젝트의 포즈를 다양하게 변경하면서 획득한 상기 제1 측정값에 대응하는 제2 측정값을 이용하여 트레이닝 된 인공 신경망인센서 시스템
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제 7항에 있어서,상기 교정 모델은,상기 공간 센서의 복수의 포즈의 측정 값, 상기 복수의 포즈를 가지는 상기 공간 센서가 상기 오브젝트를 측정한 상기 제1 측정값 및 상기 제1 측정값에 대응하는 제2 측정값을 이용하여 트레이닝 된 인공 신경망인센서 시스템
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