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학술저널
저자정보
양견모 (한국로봇융합연구원) 곽동기 (한국로봇융합연구원) 한종부 (한국로봇융합연구원) 함제훈 (한국로봇융합연구원) 서갑호 (한국로봇융합연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
542 - 548 (7page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0049

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Camera pose estimation based on markers may play a key role in robot localization in an indoor environment. The representative estimation method needs to correct parameters as the marker size when they want to change markers. In addition, there is a limitation of distance to detect a marker with respect to the status of the camera and the marker size. In this paper, we studied the camera pose estimation based on the information inside QR markers. To handle the problem of setting correct the marker size, the proposed system uses the QR marker that is included the information about its size. The system detects the QR marker and uses the information to estimate a camera pose adaptively. Also, we propose the nested QR marker and the hierarchical QR marker in order to increase the perceptible range of a QR marker. The nested QR marker is implemented for a drone in which the camera can move to the center of the marker. In contrast, the hierarchical QR marker is designed for a mobile robot in which the camera moves horizontally with the floor. Experimental scenario with marker, two types of markers were tried in the lab environment to test whether or not the proposed method could estimate appropriate camera pose without changing marker size by an operator. As a result, we verified the proposed method can estimate the camera pose regardless of the change of the marker size. Also, we found that the perceptible range of the propose QR markers is longer than of the single size marker.
#Camera pose estimation #Robot localization #QR marker #AR marker

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 연구
III. QR마커 정보 기반 카메라 위치 추정
IV. 실험
V. 결론 및 향후 연구
REFERENCES

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
H. Lim, H. Yang, Y. S. Lee, and J. G. Kim, “Indoor single camera SLAM using fiducial markers,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 15, no. 4, pp. 353-364, 2009. google schola I.-S. Weon and S.-G. Lee, “Environment recognition based on multi-sensor fusion for autonomous driving vehicles,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 2, pp. 125-131, 2018. google schola J. G. Kim, J. W. Kim, J. H. Kim, Y. H. Ko, and S. Jung, “Study on an autonomous driving based on a curb extraction algorithm of a LiDAR sensor and mapping of DGPS,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 2, pp. 125-131, 2018. google schola R. Mur-Artal and J. D. Tardos, “ORB-SLAM2: An opensource SLAM system for monocular, stereo and RGB-D cameras,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 33, no. 5, pp. 1255-1262, Jun. 2017. google schola X. Gao, R. Wang, N. Demmel, and D. Cremers, “LDSO: Direct sparse odometry with loop closure,” Proc. IEEE/RSJ International Conference of Intelligent Robots System (IROS), pp. 2198-2204, Oct. 2018. google schola

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