시설물 회피 제초 로봇의 정확도 향상을 위한 영상 처리 알고리즘 연구 = A Study on the Image Processing Algorithm for Accuracy Improvement of Facilities Avoidance Weeding Robot
저자
이정규 ( Jungkyu Lee ) ; 이지우 ( Jiwoo Lee ) ; 이승일 ( Seungil Lee ) ; 이동훈 ( Donghoon Lee )
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2023
작성언어
-주제어
KDC
500
자료형태
학술저널
수록면
176-176(1쪽)
제공처
자동차 자율주행 기술의 발전은 다양한 산업에 영향을 미치게 되어 무인화 기술연구를 통한 관리의 향상성을 도모하게 되었다. 로봇 및 작업기계가 구동되는 환경은 일반 도로와는 큰 차이가 있다. 가이드가 없는 이미지의 실제 거리를 추정할 경우 정확한 거리를 추정하기 어려우며, 추정을 하더라도 정확도가 떨어진다. 평면 패턴을 이용한 실제 거리 추정 방법은 모형 영상에 역 원근 변환하여 생성한 이미지의 위치 정보의 한계를 극복하기 위해 이용한 방법이다. 본 연구를 통해 무인 제초로봇이 영상기반 주행기술을 향상시키고자 평면 패턴을 이용하여 영상 내의 거리를 추정하였다. 본 실험에서 도로 모형 이미지에 역 원근 변환을 위해 OpenCV에 PerspectiveTransform() 함수를 사용하여 이미지 상에 4개의 좌표를 역 원근 변환 행렬 계산을 통하여 원근 이미지를 평면 이미지로 변환하였다. 평면 패턴 이미지에서 모서리 부분을 추출하여 이미지상의 좌표를 만들고, 실제 평면 패턴의 좌표 매칭을 통해 이미지 상에서 거리를 추정하도록 설계하였다. 도로 모형 이미지에 역 원근 변환 기법을 적용하여 생성한 이미지로 관심 영역 내에서 Top-view 이미지 형태를 보여준다. Top-view 형태로 변환된 이미지는 기준선으로부터 회전각을 계산하는데 용이하다. 계산된 회전각을 이용하여 주행 중 선회 제어를 위한 방향 정보를 제공하는데 사용이 가능하다. 본 실험을 위해 한 변의 길이가 5 cm인 정사각형으로 이루어진 체크 평면 패턴을 이용하여 기준이 되는 레퍼런스 값으로 사용하였으며 체스판 이미지 내임의의 위치에 있는 기준선 모형 좌표 추정 결과를 나타내었다.
체스판 이미지 내의 물체의 좌표를 추정하였을 경우 x축 좌표의 경우 최대 0.31 cm의 오차를 보였으며 RMSE는 0.1922로 나타났다. y축 좌표의 경우 최대 0.54 cm의 오차를 보였으며 RMSE는 0.3347로 나타났다. x축 좌표에 비해 y축 좌표는 원근에 의한 영향으로 왜곡이 더 크게 발생함에 따라 y축 좌표의 오차가 더 큰 것으로 판단된다. 본 연구를 통해 자율주행 영상처리 과정의 거리추정 정확성 향상으로 안정적인 경로주행이 가능할 것으로 기대한다.
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