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公开(公告)号：KR1020150115069A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：KR1020140039341
申请日：2014-04-02
Applicant: 서강대학교산학협력단
IPC: G05D1/02
CPC classification number: G05D1/02
Abstract: 본발명에따르는무인자율주행차량의경로생성방법은, 전체주행경로에대응되는노드들에대한정보인전역경로정보를생성하는단계; 상기노드들중 어느하나인현재노드와다음하나인목적지노드사이의중간지점을구하고, 상기중간지점을잡음세기값에따라가변하면서주행경로들을생성하고, 그주행경로들중 중앙선과의이격거리가가장짧은주행경로를검출하고, 그중앙선과의이격거리가가장짧은주행경로를생성할때에사용된가변된중간지점과상기현재노드와목적지노드의위치정보를토대로지역경로정보인최적주행경로를생성하는단계;를구비하며, 미리정해둔시간단계마다차량의실제주행정보와도로정보를토대로차량과중앙선사이의이격거리를검출하고, 상기이격거리에따라상기잡음세기값을가변함을특징으로한다.
Abstract translation: 本发明涉及一种生成无人驾驶自行车的路径的方法，其特征在于包括以下步骤：产生对应于整个行进路径的节点的全局路径信息; 并且在节点之间的任何一个当前节点和另一个目的地节点之间获得中间位置，根据噪声强度值改变中间位置以产生行进路径，检测从行进中心线之间的中心线具有最短间隔距离的行进路径 用于生成最佳行进路径的路径或基于用于生成与中心线具有最短间隔距离的行进路径和当前节点和目的地节点的位置信息所使用的变化中间位置的本地路径信息，其中， 基于车辆的实际旅行信息和道路信息在预定时间检测车辆和中心线，并且噪声强度值根据分离距离而变化。
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公开(公告)号：KR101647061B1
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：KR1020140039341
申请日：2014-04-02
Applicant: 서강대학교산학협력단
IPC: G05D1/02
Abstract: 본발명에따르는무인자율주행차량의경로생성방법은, 전체주행경로에대응되는노드들에대한정보인전역경로정보를생성하는단계; 상기노드들중 어느하나인현재노드와다음하나인목적지노드사이의중간지점을구하고, 상기중간지점을잡음세기값에따라가변하면서주행경로들을생성하고, 그주행경로들중 중앙선과의이격거리가가장짧은주행경로를검출하고, 그중앙선과의이격거리가가장짧은주행경로를생성할때에사용된가변된중간지점과상기현재노드와목적지노드의위치정보를토대로지역경로정보인최적주행경로를생성하는단계;를구비하며, 미리정해둔시간단계마다차량의실제주행정보와도로정보를토대로차량과중앙선사이의이격거리를검출하고, 상기이격거리에따라상기잡음세기값을가변함을특징으로한다.
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公开(公告)号：KR1020160001896A
公开(公告)日：2016-01-07
申请号：KR1020140079923
申请日：2014-06-27
Applicant: 서강대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/4671 , G06F17/30244 , G06K9/6201
Abstract: 본발명은스케일불변특징변환에서의특징점추출방법에관한것이다. 상기특징점추출방법은, 원본영상에대하여스케일공간이미지들을형성하는단계; 상기스케일공간이미지들에대하여 1차미분을수행하여가우시안차(DoG) 영상들을생성하고, 이들에대한특징점을추출하는단계; 상기가우시안차 영상들을이용하여고차미분을수행하여고차미분영상들을생성하고, 이들에대한특징점을추출하는단계;를구비한다. 본발명에따른특징점추출방법은종래의가우시안스케일공간에서의 1차가우시안차 영상을사용하는것을포함하여고차미분영상들에대하여특징점들을추출함으로써, SIFT의인식률과정확도를높일수 있게된다.
Abstract translation: 本发明涉及一种在尺度不变特征变换（SIFT）中提取特征点的方法。 提取特征点的方法包括以下步骤：相对于原始图像形成尺度空间图像; 对尺度空间图像执行第一微分以产生高斯（DoG）图像的差异，并提取相同的特征点; 并通过使用DoG图像来产生高阶微分图像来执行高阶微分，并提取其特征点。 根据本发明的方法，使用常规高斯尺度空间中的第一DoG图像以提取高阶微分图像的特征点，从而增加识别率和SIFT的精度。
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