AVM에 적용가능한 calibration plate의 크기와 위치에 강인한 보정 방법
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2018
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 전자전기컴퓨터공학과 2018. 2
발행연도
2018
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
A robust AMV calibration method using variant size and position plates
형태사항
v, 40 p. : 삽화, 표 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 조준동
참고문헌 : p. 36-38
DOI식별코드
소장기관
본 논문에서는 AVM(Around View Monitoring) system을 구성하기 위한 Calibration plate의 크기와 위치에 강인한 보정 방법을 제안한다. 기존의 많은 연구들은 Around view를 구성하기 위해 특정한 위치에 2~3미터 이상의 대형 Calibration pattern을 설치하고 Camera calibration을 통해 카메라 파라미터를 획득한 후, 각 이미지를 한 시점에서 볼 수 있게 조감도(Bird’s eye view)를 구성하고 이미지들을 짜깁기하여 Around view를 구성하였다. 하지만 자동차가 출시된 후에 발생하는 부정합을 사용자 직접 보정하기에는 전문적인 지식을 요구할 뿐만 아니라 기존의 방법을 위한 환경을 구성하는데 어려움이 따른다. 본 논문에서는 자동차 출시 후에 발생하는 부정합을 사용자가 쉽게 보정할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 Fisheye lens가 장착된 4대의 카메라가 크기가 같은 소형 Calibration plate를 위치에 상관없이 카메라가 적어도 하나의 Plate를 공유함으로써 Around view를 구성하는 방법이다. 먼저 카메라로부터 이미지를 획득하고, 획득된 4개의 이미지를 왜곡 보정한다. Graph generation 단계에서는 각 이미지에 존재하는 2개의 Calibration plate의 Corner point를 획득하고 Plate들간의 Pose값을 구하여 Pose graph를 만든다. 이때 각 노드의 에러가 누적되어 그래프의 마지막 노드에 에러가 크게 발생한다. 이 에러는 Graph optimization단계를 통하여 마지막 노드의 에러를 다른 노드에 분산함으로써 최적화된 pose값을 찾고, 이 값을 이용하여 Around view를 구성하게 된다. 제안하는 방법은 실험을 통하여 최적화 이전과 이후를 비교를 했을 때, 최적화 이후에 Error distance 가 약 6배 감소하였으며, 기존의 연구들과 비교했을 때, Calibration 실험환경에 얽매이지 않고 어디서든 보정이 가능하다.
더보기In this paper, we propose a novel robust reinforcement approach for the Around View Monitoring (AVM) system exploiting size and position of the calibration plate. In many related studies, the calibration pattern has been installed at 2–3 meters above a specific position to obtain reliable camera parameters through the process of camera calibration. Then, using a bird’s eye view of each image, an around view is able to be reconstructed by combining these images. However, in auto industry, after vehicles have been released to market, it is difficult to establish the above ideal calibration environment by individuals. In this study, the four cameras equipped with fisheye lenses are capable of constructing an around view by sharing at least one compact calibration plate of the same size, regardless of its position. More in detail, we obtain 4 images from these cameras, and calibrate them. In stage of graph generation, the pose value of plates is acquired through corner point of 2 calibration plates in each image. Due to accumulative errors from processing nodes in this stage, the final result node suffers huge error. Hence, we provide a graph optimization stage in which the error of final result node can be dispersed to other nodes and around view is obtained from the optimized value of final pose. We implement the AVM system. By experiments, our approach achieves approximately 6 times less error distance after optimization. And compared to related studies, this approach is appropriate for any calibration environments.
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