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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박태형.
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 충북대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
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We propose a position estimation method for a mobile robot at indoor. For position estimation, the mobile robot uses ceiling lights of the ceiling and the boundary of the ceiling and walls. We use a fish-eye lens for acquiring the entire ceiling image and calibrate the distorted image. The ceiling lights are found by embodying the advanced labeling algorithm. To detect the boundary of the ceiling and walls, we implement the Canny Edge Algorithm for detecting entire ceiling edge, then we develop the Hough Transform for showing ceiling boundary. We give a ceiling light ID, according to ceiling boundary. Last We estimate position of mobile robot that we assume that the center of acquiring image same the center of real image. And We calculate the distance that the center of closet ceiling light and the center of acquiring image. According to distance, We suppose position of indoor mobile robot. For experimental results, it lows time to perform and is higher accuracy than SIFT algorithm.
목차
Ⅰ. 서 론 11.1 연구배경 11.1.1 인공 표식 활용 연구 21.1.2 자연 표식 활용 연구 31.1.3 천장 특징 활용 연구 51.2 연구 목적 71.3 연구 구성 8Ⅱ. 조명등 위치 추출 92.1 영상 왜곡 보정 92.2 영상 영역 분리 132.2.1 영상 이진화 132.2.2 영상 영역 분리 142.3 조명등 추출 152.3.1 픽셀 수에 따른 추출 152.3.2 조명등의 크기에 따른 추출 16Ⅲ. 천장 경계선 추출 183.1 천장 엣지 찾기 183.1.1 1채널 영상 획득 183.1.2 엣지 검출 비교 203.1.3 천장 영상 평활화 223.2 천장 경계선 그리기 233.2.1 허프 변환을 이용한 방법 233.2.2 조명등 각도를 고려한 방법 25Ⅳ. 로봇의 위치 추정 264.1 조명등 ID 지정 264.2 로봇의 위치 추정 28Ⅴ. 실험 결과 295.1 실험 환경 295.1.1 A 환경 실험 315.1.2 B 환경 실험 335.2 SIFT 알고리즘과 비교 355.2.1 위치 오차 비교 355.2.2 정확도 비교 375.2.3 수행 시간 비교 385.2.4 각도 비교 405.3 기준 조명등 개수에 따른 비교 43Ⅵ. 결 론 45참고문헌 또는 인용문헌 46
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