KR20160073462A - 수중탐사로봇 모니터링 방법 - Google Patents

수중탐사로봇 모니터링 방법 Download PDF

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KR20160073462A
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하수영
김병익
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최장욱
박성엽
류혁수
전현환
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아진산업(주)
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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은, 카메라에 의해 수중탐사로봇을 촬영한 영상을 획득하는 단계, 심도 센서에 의해 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하는 단계, 영상의 임계값을 조정하여 영상으로부터 수중탐사로봇의 위치를 검출하는 단계, 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하는 단계, 수중탐사로봇의 중심점을 결정하는 단계, 깊이 정보 및 중심점을 이용하여 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하는 단계, 및 외란에 의한 카메라의 흔들림을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은, 카메라를 이용하여 수중탐사로봇의 정확한 위치를 3차원 좌표로 획득할 수 있도록 하여 수중탐사로봇이 수중유영중 장애물에 의해 방해받지 않고 수중탐사할 수 있도록 하는 효과가 있다.

Description

수중탐사로봇 모니터링 방법{A METHOD FOR MONITORING UNDERWATER EXPLORATION ROBOT}
본 발명은 수중탐사로봇 모니터링 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 카메라를 이용하여 수중탐사로봇의 위치를 추적하는 방법에 관한 것이다.
수중 인공 구조물의 정밀탐사가 가능한 수중탐사로봇은 최근들어 많은 각광을 받고 있는 다양한 해양플랜트를 비롯한 다양한 수중 인공 구조물에 대한 정밀하고 효율적인 유지관리를 위하여 필요한 것이다.
한편, 이러한 수중탐사로봇은 수중유영중 장애물을 만나게 되며 이러한 장애물을 회피하지 못하면 유영의 제어 불능 내지는 파손 등으로 인하여 그 목적을 달성하기 어려운 문제가 있다.
따라서, 수중탐사로봇의 항법 제어를 위하여 수중탐사로봇의 위치를 정확하게 측위하는 방법이 필요하며, 수중 측위를 위하여 수중 환경에 적합한 센서를 이용하여 수중로봇을 정밀하게 추적할 수 있어야 한다. 특히, 카메라 등 비전 센서를 이용한 정확한 3차원 좌표를 획득할 수 있어야 한다.
상술한 문제점을 해결하기 위한 본 발명은, 카메라를 이용하여 수중탐사로봇의 정확한 위치를 3차원 좌표로 획득할 수 있도록 하여 수중탐사로봇이 수중유영중 장애물에 의해 방해받지 않고 수중탐사할 수 있도록 하기 위한 수중탐사로봇 모니터링 방법을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.
전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은, 카메라에 의해 수중탐사로봇을 촬영한 영상을 획득하는 단계; 심도 센서에 의해 상기 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하는 단계; 상기 영상의 임계값을 조정하여 상기 영상으로부터 상기 수중탐사로봇의 위치를 검출하는 단계; 상기 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하는 단계; 상기 수중탐사로봇의 중심점을 결정하는 단계; 상기 깊이 정보 및 상기 중심점을 이용하여 상기 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하는 단계; 및 외란에 의한 상기 카메라의 흔들림을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법에서, 상기 카메라는 단일 채널 카메라일 수 있고, 상기 수중탐사로봇에는 발광다이오드(LED) 액티브 패치(active patch)가 부착될 수 있으며, 상기 영상의 임계값은 이진영상(binary image) 변환을 위한 임계값일 수 있고, 상기 수중탐사로봇의 중심점은 무게중심법에 의하여 결정되는 무게중심일 수 있으며, 상기 카메라의 흔들림을 보정하는 단계는 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하여 보정할 수도 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 장치는, 수중탐사로봇을 촬영하여 영상을 획득하기 위한 카메라; 상기 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하기 위한 심도 센서; 및 컴퓨터를 포함할 수 있으며, 여기서, 상기 컴퓨터는, 상기 카메라에 의해 획득한 영상의 임계값을 조정하여 상기 영상으로부터 상기 수중탐사로봇의 위치를 검출하고, 상기 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하며, 상기 수중탐사로봇의 중심점을 결정하고, 상기 깊이 정보 및 상기 중심점을 이용하여 상기 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하고, 외란에 의한 상기 카메라의 흔들림을 보정할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 장치에서, 상기 카메라는 단일 채널 카메라일 수 있고, 상기 수중탐사로봇에는 발광다이오드(LED) 액티브 패치(active patch)가 부착될 수 있으며, 상기 영상의 임계값은 이진영상(binary image) 변환을 위한 임계값일 수 있고, 상기 수중탐사로봇의 중심점은 무게중심법에 의하여 결정되는 무게중심일 수 있으며, 상기 컴퓨터는 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하여 상기 카메라의 흔들림을 보정할 수도 있다.
본 발명에서 개시된 기술은 다음과 같은 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.
본 발명에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은, 카메라를 이용하여 수중탐사로봇의 정확한 위치를 3차원 좌표로 획득할 수 있도록 하여 수중탐사로봇이 수중유영중 장애물에 의해 방해받지 않고 수중탐사할 수 있도록 하는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법의 흐름도를 나타낸 것이다.
도 2는 수중 측위 알고리즘 테스트 환경을 구축하기 위한 카메라 회전 변환을 위한 각도 변환 지그이다.
도 3 내지 5는 수중 측위 알고리즘 테스트 환경을 구축하기 위한 기구물로서, 각각 카메라 X, Y 축 위치조절용 프레임, 카메라 방수 하우징, 수중인식용 모형 타겟이다.
도 6 내지 9는 각각 수면 위와 아래에서의 카메라 촬영 테스트 결과이다.
도 10, 11은 각각 수동 패치(Passive patch)와 능동 패치(Active patch)를 이용하여 획득한 영상이다.
도 12, 13은 카메라 흔들림에 대한 보정을 위한 가중치를 변경하면서 테스트한 결과이다.
본문에 개시되어 있는 본 발명의 실시예들에 대해서, 특정한 구조적 내지 기능적 설명들은 단지 본 발명의 실시예를 설명하기 위한 목적으로 예시된 것으로, 본 발명의 실시예들은 다양한 형태로 실시될 수 있으며 본문에 설명된 실시예들에 한정되는 것으로 해석되어서는 아니 된다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로 사용될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위로부터 이탈되지 않은 채 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. 구성요소들 간의 관계를 설명하는 다른 표현들, 즉 "~사이에"와 "바로 ~사이에" 또는 "~에 이웃하는"과 "~에 직접 이웃하는" 등도 마찬가지로 해석되어야 한다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법의 흐름도를 나타낸 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은, 카메라에 의해 수중탐사로봇을 촬영한 영상을 획득하는 단계, 심도 센서에 의해 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하는 단계, 영상의 임계값을 조정하여 영상으로부터 수중탐사로봇의 위치를 검출하는 단계, 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하는 단계, 수중탐사로봇의 중심점을 결정하는 단계, 깊이 정보 및 중심점을 이용하여 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하는 단계, 및 외란에 의한 카메라의 흔들림을 보정하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 구체적인 실시예로서 수중 테스트 환경을 구축하고 수중 측위 알고리즘을 구현한 것에 대하여 이하에서 상세히 설명한다.
먼저 도 2 및 도 3과 같이 수중 측위 알고리즘 개발을 위한 테스트 환경을 구축하였다. 본 테스트 베드는 실험실 환경에서 비전센서 성능 테스트 및 알고리즘 검증용 테스트를 진행하기 위한 것으로, 카메라의 이동 및 각도 조절을 위한 기본 프레임과 카메라 지그로 구성된다. 카메라 Z축 180도 회전 및 X축 90도 회전 변환을 위한 각도 변환 지그는 도 2와 같으며, 카메라 X, Y축 위치조절용 프레임은 도 3과 같다. 수중 환경 테스트용 기구물은 공기중 테스트에서 정의된 알고리즘을 수중환경에서 검증하기 위한 테스트 환경이다. 수중 인입테스트에 필요한 카메라 방수 하우징은 도 4와 같으며, 수중 영상 인식용 타겟 모형 및 받침대는 도 5와 같다. 이와 같은 기구물을 이용하여 수중 테스트 환경을 구축하였다.
다음, 카메라의 위치를 선정하기 위한 테스트릴 시행하였다. 카메라를 통해 수중로봇의 위치를 추정하는 방법에서는 카메라를 수면 아래에서 측정하는 방법과 수면 위에서 측정하는 방법으로 크게 나눌 수 있다. 수중로봇이 이동할 경우 수면의 흔들림(수면파)이 많이 일어나는데 이러한 수면파가 어떤 영향을 주는지에 대하여 테스트를 진행하였으며, 그 결과는 도 6 내지 9와 같다.
즉, 도 6 내지 9는 수면 위와 아래에서에 테스트한 데이터로서, 도 6, 7은 각각 수면 위에서 테스트한 경우의 영상 및 인식률 데이터이며, 도 8, 9는 각각 수면 아래에서 테스트한 경우의 영상 및 인식률 데이터를 나타낸 것이다. 수면 위에서 테스트한 결과 그림 7에서 보는 바와 같이 수면의 흔들림에 의하여 인식율과 위치 오차가 크다는 것을 확인할 수 있다. 수면 아래의 실험을 한 결과는 그림 9와 같은 결과를 확인 할 수 있었다. 그림 9의 결과로부터 수면파의 영향을 받지 않고 안정적인 데이터 값이 나오는 것을 확인하였다.
또한, 수면 아래에 카메라를 설치하는 경우, 빛의 영향을 고려하여야 하는데, 카메라는 외부의 빛이 사물에 반사되는 것을 감지하는 것이므로 빛에 대하여 아주 민감하다. 수면 아래에서 촬영하는 경우, 수중에 투과하는 빛은 급격히 감소하므로 수면 아래와 위에서 외부 조명을 설치하여 더 많은 빛이 수중에 투과되도록 하였다.
한편, 도 10, 11은 각각 수동 패치(Passive patch)와 능동 패치(Active patch)를 이용하여 획득한 영상으로서, 이는 빛의 투과율에 따른 카메라의 영향에 대한 테스트로서 수동 패치를 사용하는 경우 인식이 어렵고 발광다이오드(LED) 를 이용한 능동 패치를 사용하는 경우 인식률이 높다는 점을 확인할 수 있다.
다음, 수중탐사로봇의 위치 추정을 위한 알고리즘에 대해 설명한다.
수중 로봇의 위치 추정을 위해서는 카메라에서 측정한 2차원 좌표계로부터 실제 3차원 좌표로의 변환이 중요하다. 카메라에서 수중 로봇의 위치를 2차원 좌표계를 통해 추출하기 위해서는 수중로봇의 위치 인식이 필요하다. 수중로봇의 위치 인식은 로봇의 능동 패치를 인식함으로써 수행한다. 카메라에서 이미지 영상을 획득하여 수중로봇에 장착되어있는 능동 패치의 영상의 임계값을 조절하여 수중 로봇의 위치를 검출하게 된다.
이러한 위치 검출을 위하여 임계값이 조절된 영상의 화소를 검사하여 수중로봇을 인식하게 되며, 인식한 영역을 좌표 X, Y 값으로 표현한다. 이 때, 각 수중로봇의 LED 능동 패치를 인식하였으므로 로봇의 중심 좌표를 얻을 필요가 있으며, 이러한 중심 좌표는 무게 중심법을 이용하여 구할 수 있는 무게중심이 된다. 그리고, 이러한 수중로봇의 중심 좌표와 수중로봇의 심도 센서 데이터를 이용하여 2차원 좌표를 3차원 좌표를 변환함으로써 수중로봇의 측위가 이루어진다.
다만, 보다 정밀한 위치 추정을 위해서는, 카메라를 이용하는 머신 비젼 시스템의 경우 약간의 흔들림에도 큰 오차가 발생할 수 있으므로, 이러한 카메라 흔들림으로 인한 오차를 보정할 필요가 있다. 이를 위하여, 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하는 방법이 효과적이다. 즉, 이는 이전의 측정값에 현재값의 가중치를 부과하여 현재값을 추정하는 방법으로서, 이 방법을 이용하면 카메라 흔들림에 의한 영향을 감소시키는 보정이 가능하다. 도 12, 13은 이러한 카메라 흔들림에 대한 보정을 위한 가중치를 변경하면서 테스트한 결과를 나타낸 것이다. 도 12는 가중치 0.8 인 경우로서 측정값에 대해 카메라 흔들림에 의한 영향이 감소된 것을 나타내며, 도 13은 가중치 0.2 인 경우로서 측정값과 거의 차이가 없어 카메라 흔들림이 그대로 반영된 것을 나타낸다. 이 테스트 결과로부터 가중치 변화에 의해 외부 영향으로 인한 카메라 흔들림을 보정할 수 있음을 알 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 장치는, 수중탐사로봇을 촬영하여 영상을 획득하기 위한 카메라, 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하기 위한 심도 센서, 및 컴퓨터를 포함할 수 있으며, 여기서, 컴퓨터는, 카메라에 의해 획득한 영상의 임계값을 조정하여 영상으로부터 수중탐사로봇의 위치를 검출하고, 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하며, 수중탐사로봇의 중심점을 결정하고, 깊이 정보 및 중심점을 이용하여 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하고, 외란에 의한 카메라의 흔들림을 보정할 수 있다. 본 수중탐사로봇 모니터링 장치에서, 카메라는 단일 채널 카메라일 수 있고, 수중탐사로봇에는 발광다이오드(LED) 액티브 패치(active patch)가 부착될 수 있으며, 영상의 임계값은 이진영상(binary image) 변환을 위한 임계값일 수 있고, 수중탐사로봇의 중심점은 무게중심법에 의하여 결정되는 무게중심일 수 있으며, 컴퓨터는 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하여 카메라의 흔들림을 보정할 수도 있다.
상기 본 발명의 다른 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 장치는 전술한 수중탐사로봇 모니터링 방법과 유사하므로 그 자세한 설명은 생략한다.
이상 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법 및 장치는, 카메라를 이용하여 수중탐사로봇의 정확한 위치를 3차원 좌표로 획득할 수 있도록 하여 수중탐사로봇이 수중유영중 장애물에 의해 방해받지 않고 수중탐사할 수 있도록 하는 효과를 갖는다.
이상에서 전술한 바와 같은 본 발명의 일 실시예에 따른 수중탐사로봇 모니터링 방법은 이를 구현하기 위한 프로그램 명령어로서 구현될 수 있으며, 이러한 프로그램 명령어를 기록한 컴퓨터로 읽힐 수 있는 기록매체는, 일 예로, ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 미디어 저장장치 등이 있다.
또한 전술한 바와 같은 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽힐 수 있는 기록매체는 네트워크로 커넥션된 컴퓨터 장치에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 이 경우, 다수의 분산된 컴퓨터 중 어느 하나 이상의 컴퓨터는 상기에 제시된 기능들 중 일부를 실행하고, 그 결과를 다른 분산된 컴퓨터들 중 하나 이상에 그 실행 결과를 전송할 수 있으며, 그 결과를 전송받은 컴퓨터 역시 상기에 제시된 기능들 중 일부를 실행하여, 그 결과를 역시 다른 분산된 컴퓨터들에 제공할 수 있다.
본 발명의 각 실시예에 따른 장치 및 방법을 구동시키기 위한 프로그램인 애플리케이션을 기록한 기록매체를 읽을 수 있는 컴퓨터는, 일반적인 데스크 탑이나 노트북 등의 일반 PC뿐 만 아니라, 스마트 폰, 태블릿 PC, PDA(Personal Digital Assistants) 및 이동통신 단말 등의 모바일 단말을 포함할 수 있으며, 이뿐만 아니라, 컴퓨팅(Computing) 가능한 모든 기기로 해석되어야 할 것이다.
이상에서, 본 발명의 실시예를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합되거나 결합되어 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시예에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 그 모든 구성 요소들이 각각 하나의 독립적인 하드웨어로 구현될 수 있지만, 각 구성 요소들의 그 일부 또는 전부가 선택적으로 조합되어 하나 또는 복수 개의 하드웨어에서 조합된 일부 또는 전부의 기능을 수행하는 프로그램 모듈을 갖는 컴퓨터 프로그램으로서 구현될 수도 있다. 그 컴퓨터 프로그램을 구성하는 코드들 및 코드 세그먼트들은 본 발명의 기술 분야의 당업자에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다. 이러한 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터가 읽을 수 있는 저장매체 (Computer Readable Storage Medium)에 저장되어 컴퓨터에 의하여 읽혀지고 실행됨으로써, 본 발명의 실시예를 구현할 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 저장매체로서는 자기 기록매체, 광 기록매체, 등이 포함될 수 있다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (13)

  1. 카메라에 의해 수중탐사로봇을 촬영한 영상을 획득하는 단계;
    심도 센서에 의해 상기 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하는 단계;
    상기 영상의 임계값을 조정하여 상기 영상으로부터 상기 수중탐사로봇의 위치를 검출하는 단계;
    상기 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하는 단계;
    상기 수중탐사로봇의 중심점을 결정하는 단계;
    상기 깊이 정보 및 상기 중심점을 이용하여 상기 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하는 단계; 및
    외란에 의한 상기 카메라의 흔들림을 보정하는 단계를 포함하는, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 카메라는 단일 채널 카메라인, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 수중탐사로봇에는 발광다이오드(LED) 액티브 패치(active patch)가 부착된, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상의 임계값은 이진영상(binary image) 변환을 위한 임계값인, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 수중탐사로봇의 중심점은 무게중심법에 의하여 결정되는 무게중심인, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 카메라의 흔들림을 보정하는 단계는 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하여 보정하는, 수중탐사로봇 모니터링 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항의 수중탐사로봇 모니터링 방법을 구현하기 위한 프로그램 명령어가 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.
  8. 수중탐사로봇 모니터링 장치로서,
    수중탐사로봇을 촬영하여 영상을 획득하기 위한 카메라;
    상기 수중탐사로봇의 깊이 정보를 획득하기 위한 심도 센서; 및
    컴퓨터를 포함하고,
    상기 컴퓨터는,
    상기 카메라에 의해 획득한 영상의 임계값을 조정하여 상기 영상으로부터 상기 수중탐사로봇의 위치를 검출하고, 상기 검출된 위치를 2차원 좌표로 표현하며, 상기 수중탐사로봇의 중심점을 결정하고, 상기 깊이 정보 및 상기 중심점을 이용하여 상기 2차원 좌표를 3차원 좌표로 변환하고, 외란에 의한 상기 카메라의 흔들림을 보정하는, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
  9. 제 8 항에 있어서,
    상기 카메라는 단일 채널 카메라인, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
  10. 제 8 항에 있어서,
    상기 수중탐사로봇에는 발광다이오드(LED) 액티브 패치(active patch)가 부착된, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
  11. 제 8 항에 있어서,
    상기 영상의 임계값은 이진영상(binary image) 변환을 위한 임계값인, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
  12. 제 8 항에 있어서,
    상기 수중탐사로봇의 중심점은 무게중심법에 의하여 결정되는 무게중심인, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
  13. 제 8 항에 있어서,
    상기 컴퓨터는 저역통과필터(Low Pass Filter; LPF)를 이용하여 상기 카메라의 흔들림을 보정하는, 수중탐사로봇 모니터링 장치.
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Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111983620A (zh) * 2020-03-04 2020-11-24 武汉理工大学 一种面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法
CN112566140A (zh) * 2020-11-30 2021-03-26 中国人民解放军国防科技大学 面向圆形障碍物的通信节点间通视路径判断方法及***
CN112947497A (zh) * 2019-12-11 2021-06-11 中国科学院沈阳自动化研究所 一种水下机器人驻底位置选择优化方法
CN112995519A (zh) * 2021-03-26 2021-06-18 精英数智科技股份有限公司 一种用于探水监测的摄像头自适应调整方法及装置
CN113285765A (zh) * 2021-07-20 2021-08-20 深之蓝海洋科技股份有限公司 水下机器人的通信方法、电子设备和水下机器人
KR102652887B1 (ko) * 2023-07-31 2024-04-01 주식회사 칼만 수중로봇의 항법시스템 제공방법
CN118259367A (zh) * 2024-05-30 2024-06-28 中国海洋大学 一种海洋资源分布可视化方法及海洋资源勘探机器人

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112947497A (zh) * 2019-12-11 2021-06-11 中国科学院沈阳自动化研究所 一种水下机器人驻底位置选择优化方法
CN112947497B (zh) * 2019-12-11 2023-02-28 中国科学院沈阳自动化研究所 一种水下机器人驻底位置选择优化方法
CN111983620A (zh) * 2020-03-04 2020-11-24 武汉理工大学 一种面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法
CN111983620B (zh) * 2020-03-04 2024-02-20 武汉理工大学 一种面向水下机器人搜寻探摸的目标定位方法
CN112566140A (zh) * 2020-11-30 2021-03-26 中国人民解放军国防科技大学 面向圆形障碍物的通信节点间通视路径判断方法及***
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