Abstract:
Disclosed is a method of self-localization of a moving body using a Kalman filter in a vision system based automatic navigation technology. The method of self-localization of the moving body based on an object recognition using the Kalman filter according to an aspect of the present invention comprises the steps of: acquiring images using a camera provided in the moving body; recognizing objects in the images acquired and extracting location information of the moving body based on a coordinate information of the recognized objects; and estimating the location of the moving body by applying the location information to the Kalman filter. [Reference numerals] (110) Camera; (120) Map storage unit; (130) Object recognition unit; (140) First calculation unit; (150) Second calculation unit; (160) Location estimating unit; (AA) One object coordinate; (BB) Two or more object coordinates
Abstract:
PURPOSE: A location positioning system and a method are provided to guarantee location positioning stability and reliability while improving location positioning precision, by using a dual mode and thereby changing the positioning mode according to the environment. CONSTITUTION: A location positioning system includes a phase positioning part(321), a code positioning part(322), and a positioning engine(323). Each of the phase positioning part and code positioning part include a monitoring part and a determination part. If the number of GNSS(Global Navigation Satellite System) satellites is at least four and there is no cycle slip, the phase positioning part performs location positioning by using carrier phases. If the number of GNSS satellites is less than four or there is a cycle slip, the code positioning part performs location positioning by using a code. The positioning engine includes an integer ambiguity calculation part and a vision system, and calculates integer ambiguity based on received location information data after the location positioning of the code positioning part. [Reference numerals] (321) Phase positioning part; (322) Code positioning part; (323) Positioning engine
Abstract:
형태 유사도 특징기반 객체 검출방법 및 장치가 개시된다. 본 발명에 따른 객체 검출장치는 입력 영상에 대한 전처리를 수행한 후, 상기 입력 영상을 일정 크기의 블록들로 분할하는 전처리부; 상기 입력 영상의 블록들에 대한 구배 벡터(gradient vector)들의 도수분포를 나타내는 HOG(Histogram of Oriented Gradients)를 제1 특징으로 산출하는 제1 특징 산출부; 상기 입력 영상에 포함되어 있는 객체의 좌우 대칭성을 이용하여 블록 별로 형태 유사도 기반의 제2 특징을 산출하는 제2 특징 산출부; 및 사전 학습 데이터를 참조하여, 상기 제1 특징 및 상기 제2 특징에 대응하는 대상 객체를 판정하는 객체 판정부를 포함한다.
Abstract:
본 발명은 무인항공기와 주변 장애물의 충돌을 방지하는 무인항공기 충돌 방지 시스템 및 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 무인항공기 충돌 방지 시스템은 GPS를 이용하여 무인항공기의 고도를 측정하는 고도측정부와, 고도측정부에 의하여 측정된 고도가 기설정된 고도 이하인 경우 무인항공기 주변의 영상을 획득하여 장애물의 존재 여부 및 장애물의 위치를 파악하는 영상획득부와, 장애물과 무인항공기 사이의 거리를 획득하는 센서부 및 센서부가 획득한 장애물과 무인항공기 사이의 거리를 고려하여 무인항공기의 항로를 변경하는 충돌방지제어부를 포함한다. 또한, 본 발명에 따른 무인항공기 충돌 방지 방법은 GPS를 이용하여 무인항공기의 고도를 측정하는 고도측정단계와, 측정된 고도가 기설정된 고도 이하인 경우 무인항공기 주변의 영상을 획득하여 주변 장애물의 위치를 파악하는 단계와, 무인항공기와 주변 장애물 간의 거리를 획득하는 단계와, 무인항공기의 위치변동 및 자세변화 정보를 획득하는 자세정보 획득 단계 및 무인항공기의 항로를 변경하여 상기 장애물과의 충돌을 방지하는 충돌방지단계를 포함한다.