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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 문승빈
- 발행연도
- 2013
- 저작권
- 세종대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수4
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이동 로봇이 빠르고 정확하게 업무를 수행하기 위해 물체 인식과 위치 인식은 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 이동 로봇의 물체 인식 및 위치 인식 성능을 객관적으로 비교·평가를 할 수 있도록 3 종류의 영상 데이터베이스를 구축하여 구성하였고 이를 이용한 성능평가 방법을 제안하였다. 또한, SIFT 알고리즘을 이용하였을 때, 구축된 영상 데이터베이스를 활용한 성능평가 시험 결과에 대하여 기술하고자 한다.
첫 번째로 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 물체 인식 성능평가를 위해 2009년에 Sejong OFEX 1.0을 제작하여 제공하였다. 2012년에는 Sejong OFEX 1.0의 취약점을 보완한 Sejong OFEX 2.0를 소개하였고, 2013년에는 영상 데이터베이스의 물체를 다양화하여 Sejong OFEX 3.0을 소개하였다. 본 논문에서는 Sejong OFEX 데이터베이스와 이를 이용한 위치 인식 성능평가 방법에 대해서 소개하고, SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 시험을 진행하였다.
두 번째로 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 장소 인식 성능평가를 위해 SEFEX 데이터베이스를 구축하였으며, 이는 병원의 실내 환경에 대한 영상으로 구성되어있다. 주행 영상과 회전 영상으로 이루어진 SEFEX 데이터베이스를 이용한 성능평가 방법으로 주행 중의 장소 인식 성능평가와 납치상황에서의 장소 인식 성능평가로 나눠서 제시하고 있다. 이 성능평가 방법에 대해 SIFT 알고리즘을 이용하여 성능평가 시험을 진행하였으며, 결과를 소개하였다.
마지막으로, 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 위상지도에서의 위치 인식 성능평가 방법을 제시하였다. 성능평가에 사용될 영상 데이터베이스로 LOFEX 데이터베이스를 구축하였고, 이에 대해 소개하였다. LOFEX 데이터베이스는 실내 환경(복도)로 구성되어 있으며, 정면, 좌?우측면, 천정영상이 함께 제공되어 관계형 데이터베이스로 활용하도록 제공하고 있다. LOFEX 데이터베이스의 기준 영상은 동적 장애물이 없는 환경에서 촬영되어 제공하고 있으며, 시험 영상의 경우, 동적 장애물을 포함한 영상을 제공하여 비교하여 사용할 수 있다.
본 논문에서 제시하는 영상 데이터베이스와 성능평가 방법은 지능형로봇표준포럼(http://koros.or.kr/)에 표준으로 제정되어 제공되고 있다. 본 논문에서 소개하는 영상 데이터베이스와 성능평가 방법을 이용하여 물체 인식 및 위치 인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교와 새로운 알고리즘의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
첫 번째로 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 물체 인식 성능평가를 위해 2009년에 Sejong OFEX 1.0을 제작하여 제공하였다. 2012년에는 Sejong OFEX 1.0의 취약점을 보완한 Sejong OFEX 2.0를 소개하였고, 2013년에는 영상 데이터베이스의 물체를 다양화하여 Sejong OFEX 3.0을 소개하였다. 본 논문에서는 Sejong OFEX 데이터베이스와 이를 이용한 위치 인식 성능평가 방법에 대해서 소개하고, SIFT (Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 시험을 진행하였다.
두 번째로 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 장소 인식 성능평가를 위해 SEFEX 데이터베이스를 구축하였으며, 이는 병원의 실내 환경에 대한 영상으로 구성되어있다. 주행 영상과 회전 영상으로 이루어진 SEFEX 데이터베이스를 이용한 성능평가 방법으로 주행 중의 장소 인식 성능평가와 납치상황에서의 장소 인식 성능평가로 나눠서 제시하고 있다. 이 성능평가 방법에 대해 SIFT 알고리즘을 이용하여 성능평가 시험을 진행하였으며, 결과를 소개하였다.
마지막으로, 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 위상지도에서의 위치 인식 성능평가 방법을 제시하였다. 성능평가에 사용될 영상 데이터베이스로 LOFEX 데이터베이스를 구축하였고, 이에 대해 소개하였다. LOFEX 데이터베이스는 실내 환경(복도)로 구성되어 있으며, 정면, 좌?우측면, 천정영상이 함께 제공되어 관계형 데이터베이스로 활용하도록 제공하고 있다. LOFEX 데이터베이스의 기준 영상은 동적 장애물이 없는 환경에서 촬영되어 제공하고 있으며, 시험 영상의 경우, 동적 장애물을 포함한 영상을 제공하여 비교하여 사용할 수 있다.
본 논문에서 제시하는 영상 데이터베이스와 성능평가 방법은 지능형로봇표준포럼(http://koros.or.kr/)에 표준으로 제정되어 제공되고 있다. 본 논문에서 소개하는 영상 데이터베이스와 성능평가 방법을 이용하여 물체 인식 및 위치 인식 관련 알고리즘 간의 성능 비교와 새로운 알고리즘의 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
목차
제1장 서 론 11.1. 이동 로봇 성능평가의 필요성 11.2. 이동 로봇의 위치 및 물체 인식 방법 21.3. 연구 목적 4제2장 이동 로봇의 물체 및 위치 인식 성능평가를 위한 영상 데이터베이스 동향 62.1. 물체 인식을 위한 영상 데이터베이스 동향 62.2. 위치 및 장소 인식을 위한 영상 데이터베이스 동향 10제3장 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 물체 인식 성능평가 123.1. Sejong OFEX 데이터베이스 123.2. 영상 데이터베이스를 이용한 물체 인식 성능평가 척도 213.3. 영상 데이터베이스를 이용한 물체 인식 성능평가 시험 및 결과 22제4장 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 장소 인식 성능평가 284.1. SEFEX 데이터베이스 284.2. 영상 데이터베이스를 이용한 장소 인식 성능평가 시험방법 및 척도 334.3. 영상 데이터베이스를 이용한 장소 인식 성능평가 시험결과 35제5장 이동 로봇의 영상 데이터베이스를 이용한 위상지도에서의 위치 인식 성능평가 385.1. LOFEX 데이터베이스 385.2. 영상 데이터베이스를 이용한 위상지도에서의 위치 인식 성능평가 시험방법 425.3. 영상 데이터베이스를 이용한 위상지도에서의 위치 인식 성능평가 척도 42제6장 결론 및 향후 연구방안 45참고 문헌 47
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