KR0180055B1 - Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane - Google Patents
Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane Download PDFInfo
- Publication number
- KR0180055B1 KR0180055B1 KR1019940032222A KR19940032222A KR0180055B1 KR 0180055 B1 KR0180055 B1 KR 0180055B1 KR 1019940032222 A KR1019940032222 A KR 1019940032222A KR 19940032222 A KR19940032222 A KR 19940032222A KR 0180055 B1 KR0180055 B1 KR 0180055B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- signal
- crane
- image information
- horizontal
- Prior art date
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C7/00—Tracing profiles
- G01C7/02—Tracing profiles of land surfaces
Abstract
본 발명은 무궤도 크레인의 자동직진주행을 위한 주행노면 인식시스템에 관한 것으로, 특히 영상신호의 특정한 수평주사선만을 처리하여 영상인식속도를 증가시킨 무궤도 크레인의 주행노면 인식방법 및 그 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a driving surface recognition system for automatic straight running of a trolley crane, and more particularly, to a driving surface recognition method and apparatus for a trolley crane which increases image recognition speed by processing only a specific horizontal scan line of an image signal.
본 발명에 따른 주행노면 인식방법 및 장치는 1프레임의 화상신호를 다 처리하지 않고 몇 개의 주사선만을 처리하여 주행노면을 인식하므로 주행노면의 인식속도를 증가시킬 수 있는 효과를 갖는다. 또한, 인식속도의 증가로 인해 크레인을 적절하게 조향함으로써 크레인의 정확한 주행을 유도할 수 있는 효과도 갖는다.The driving surface recognition method and apparatus according to the present invention have an effect of increasing the recognition speed of the driving surface because the driving surface is recognized by processing only a few scan lines without processing all the image signals of one frame. In addition, due to an increase in the recognition speed, the crane can be steered properly to induce accurate driving of the crane.
Description
제1도는 본 발명에 따른 주행노면 인식장치의 구성을 나타낸 블록도.1 is a block diagram showing the configuration of a driving surface recognition apparatus according to the present invention.
제2도는 제1도의 처리방법을 나타낸 흐름도.2 is a flow chart showing the processing method of FIG.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명* Explanation of symbols for main parts of the drawings
10 : 전처리부 20 : 동기신호분리부10: preprocessing unit 20: synchronization signal separation unit
30 : 루트 40 : 메모리30: root 40: memory
50 : 화상처리부 60 : 카운터50: image processing unit 60: counter
VC: 복합영상신호 VD: 디지탈영상신호V C : Composite video signal V D : Digital video signal
SH, SV: 수평, 수직동기신호 T : 임계값S H , S V : Horizontal, vertical sync signal T: Threshold
본 발명은 무궤도 크레인의 자동직진주행을 위한 주행노면 인식시스템에 관한 것으로, 특히 영상신호의 특정한 수평주사선만을 처리하여 영상인식속도를 증가시킨 무궤도 크레인의 주행노면 인식방법 및 그 장치에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a driving surface recognition system for automatic straight running of a trolley crane, and more particularly, to a driving surface recognition method and apparatus for a trolley crane which increases image recognition speed by processing only a specific horizontal scan line of an image signal.
무궤도 크레인은 컨테이너 적재장을 자유자재로 이동할 수 있도록 타이어등의 차륜을 이용하여 일정한 궤도를 갖지 않고 주행하는 크레인이다. 이러한 무궤도 크레인은 일정한 궤도없이 주행함으로써 적재장에 적재된 컨테이너와 접촉사고를 일으킬 우려가 있다. 이와 같은 접촉사고를 방지하기 위해서 무궤도 크레인에는 직진주행을 유도하는 장치가 필요하다. 현재 직진주행을 유도하는 장치로는 유도선에 의한 방식과 자이로에 의한 방식 및, 비디오카메라에 의한 방식등이 사용되고 있다. 특히, 비디오카메라를 이용한 주행노면 인식방법은 화상의 처리속도가 느린 단점이 있다. 즉, 종래에는 카메라에서 잡은 영상신호를 한 프레임씩 연속하여 처리하므로- 즉, NTSC방식에서는 525라인의 주사선을 처리하여 노면의 주행선을 인식하므로- 크레인의 풀스피드(130m/min)에서 직진주행시 화상인식속도가 느리기 때문에 허용오차범위로 크레인을 조향하는 데 문제가 있었다.The trolley crane is a crane that travels without a constant track using wheels such as tires so as to move the container loading site freely. Such trolley cranes may run without a constant track, causing contact accidents with containers loaded on a storage site. In order to prevent such a contact accident, the trolley crane needs a device for inducing straight travel. Currently, a device using a guide line, a gyro, a video camera, and the like are used as a device for inducing straight driving. In particular, the driving surface recognition method using a video camera has a disadvantage that the processing speed of the image is slow. That is, conventionally, since the video signal captured by the camera is processed continuously one frame at a time, that is, the NTSC method processes the scanning line of 525 lines and recognizes the traveling line of the road surface-when driving straight at the full speed of the crane (130 m / min) Due to the slow recognition speed, there was a problem in steering the crane to the tolerance range.
따라서, 본 발명의 목적은 비디오카메라로 잡은 주행노면의 영상신호를 몇개의 특정수평주사선만을 추출하여 처리하므로 주행노면의 인식속도를 증가시킨 무궤도크레인의 주행노면 인식방법을 제공함에 있다.Accordingly, an object of the present invention is to provide a method for recognizing a running surface of a trolleybus which increases the recognition speed of the driving surface by extracting and processing only a plurality of specific horizontal scan lines of an image signal of the traveling surface captured by a video camera.
또한, 본 발명의 다른 목적은 상기 주행노면 인식방법을 수행하기 위한 무궤도크레인의 주행노면 인식장치를 제공함에 있다.In addition, another object of the present invention is to provide an apparatus for recognizing a running surface of a trolley crane for performing the driving surface recognition method.
이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 주행노면 인식방법은 상기 1프레임의 영상신호를 입력받아 조향에 필요한 화상정보를 추출하고, 추출된 유효화상정보에 따른 주행선의 위치 및 폭을 저장하며, 주행시 입력 화상신호를 2치화하기 위한 임계값을 산출하여 루트의 설정값을 변경하는 초기화단계를 구비하고 있다. 상기 초기화단계 후 주행하는 크레인의 주행 노면 화상신호를 수평주사선별로 입력하여 디지탈화상신호로 변환하는 단계를 구비하고 있다. 상기 디지탈화상신호를 상기 2치화상으로 변환저장하는 단계를 구비하고 있다. 상기 2치화상으로 변환된 화상정보를 처리하며, 처리된 화상정보가 실제 주행선이 갖는 정보인지를 판단하는 단계를 구비하고 있다. 상기 판단단계에서 실제 주행선의 정보로 판명시 상기 화상정보로 상기 주행선의 변위거리 및 변위각을 산출하여 출력하는 단계를 구비하고 있다.The driving surface recognition method according to the present invention for achieving the above object receives the image signal of the one frame to extract the image information necessary for steering, and stores the position and width of the driving line according to the extracted effective image information, And an initialization step of calculating a threshold value for binarizing the input image signal during driving and changing the set value of the route. And converting the road surface image signal of the crane traveling after the initialization step into a digital image signal for each horizontal scan line. And converting and storing the digital image signal into the binary image. And processing the image information converted into the binary image, and determining whether the processed image information is information of the actual traveling line. And calculating and outputting the displacement distance and the angle of displacement of the traveling line using the image information when it is determined as the information of the actual traveling line in the determining step.
또한, 상기한 다른 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 주행노면 인식장치는 상기 카메라로부터 입력된 복합영상신호에서 유효화상만을 검출하고 디지탈화하여 출력하는 전처리부를 구비하고 있다. 상기 디지탈화상을 초기화시에는 256계조로 변환하고, 화상처리부로부터 임계값을 입력받아 초기화되며, 초기화후 상기 디지탈화상을 2치화상으로 변환 출력하여 저장하는 변환저장부를 구비하고 있다. 상기 변환저장부의 설정값에 따라 변환된 화상정보를 입력받아 실제주행선을 찾고, 그 변위거리 및 변위각을 산출하는 화상처리부를 구비하고 있다. 상기 복합영상신호에서 수평/수직동기신호를 분리하고, 상기 디지탈변환의 기준신호로 상기 수평/수직동기신호를 상기 전처리부로 인가하며, 상기 수평동기신호를 카운터에 공급하는 동기신호분리부를 구비하고 있다. 상기 동기신호분리부로부터 분리된 수평동기신호를 인가받아 상기 복합영상신호를 한개의 수평주사선씩 상기 화상처리부가 읽어드리도록 계수하는 카운터를 구비하고 있다.In addition, the driving surface recognition apparatus according to the present invention for achieving the above another object is provided with a pre-processing unit for detecting, digitalizing and outputting only the effective image from the composite video signal input from the camera. When the digital image is initialized, a conversion storage unit for converting the digital image into 256 gray levels, receiving a threshold value from the image processing unit and initializing the image, converts the digital image into a binary image and stores the image after initialization is stored. And an image processing unit which receives the converted image information according to the setting value of the conversion storage unit, finds the actual travel line, and calculates the displacement distance and the displacement angle. And a synchronization signal separation unit for separating a horizontal / vertical synchronization signal from the composite video signal, applying the horizontal / vertical synchronization signal to the preprocessor as a reference signal of the digital conversion, and supplying the horizontal synchronization signal to a counter. . And a counter for receiving the horizontal synchronizing signal separated from the synchronizing signal separating unit and counting the composite image signal to be read by the image processing unit by one horizontal scanning line.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
제1도는 본 발명에 따른 주행노면 인식장치의 구성을 나타낸 블록도이다. 도시한 바와 같이, 본 메카니즘은 비디오카메라(미도시)로부터 입력되는 복합영상신호(VC)를 받아 유효화면을 대치 디지탈신호로 변환시키는 전처리부(10)와, 복합영상신호(VC)를 입력받아 수평/수직동기신호(SH, SV)로 분리하는 동기신호분리부(20)를 구비하고 있다. 이 때 분리된 수평/수직동기신호(SH, SV)는 A/D변환기준신호로 이용된다. 한편, 전술한 전처리과정에서는 동기신호는 제거되고 유효화상신호만이 남게 된다. 이 유효화상신호는 디지탈화상신호(VD)로 변환되어 룩업 테이블(Look-Up Table; 이하 루트(LUT)라고 함)(30)로 입력된다. 이 루트(30)는 초기화전에는 입력루트로 설정되어 있으며, 초기화 후 후술될 화상처리부에서 산출된 임계값(T)을 입력받아 2치화상으로 변환하기 위한 변환루트로 설정된다. 루트(30)를 통과하며 디지탈화상신호(VD)는 루트의 설정값에 따라 변환되어 메모리(40)에 저장된다. 이와 같이 디지탈화상을 화상정보로 변환하고 저장하는 루트(30) 및 메모리(40)를 변환저장수단이라고 한다. 저장된 화상정보는 화상처리부(50)로 입력되어 노면인식을 위한 임계값을 산출하며, 영상처리 알고리즘에 의해 노면과 주행선의 경계를 찾게 된다. 이 때, 산출된 임계값(T)은 루트(30)로 피드백되어 디지탈화상신호(VD)를 2치화상으로 변환하기 위한 기준값이 된다. 특히, 디지탈화상신호(VD)는 이 임계값(T)을 기준으로 그 상위값들은 H영상으로 변환되고, 하위값들은 L영상으로 변환되어 2치화상이 된다. 이와 같이 루트(40)는 시스템 초기화시에는 256계조(8비트)로 원영상을 출력하고, 초기화후에는 전처리부(10)에서 디지탈화상을 받아 2치화상으로 변환한다. 전술한 바와 같이, 특정선성분을 추출하기 위한 화상처리는 입력단계에서는 계조화상으로 입력하고, 그 히스토그램을 해석하여 주행노면의 백색페인트부분과 크레인 야드(Crane Yard)를 명확히 구별하는 임계값을 결정하고 2치화를 행하여, 더욱더 선성분을 추출하고 그것을 벡터화하는 수법이 사용된다.1 is a block diagram showing the configuration of a driving surface recognition apparatus according to the present invention. As shown in the drawing, the mechanism receives a composite video signal V C input from a video camera (not shown), and converts the composite video signal V C into a preprocessor 10 for converting a valid screen into a replacement digital signal. It is provided with a synchronization signal separation unit 20 for receiving the input to the horizontal / vertical synchronous signal (S H , S V ). At this time, the separated horizontal / vertical synchronization signals S H and S V are used as A / D conversion reference signals. Meanwhile, in the above-described preprocessing process, the synchronization signal is removed and only the valid image signal remains. This effective image signal is converted into a digital image signal V D and input to a look-up table 30 (LUT) 30. The route 30 is set as an input route before initialization, and is set as a conversion route for receiving a threshold value T calculated by an image processing unit to be described later after conversion and converting it into a binary image. Passing through the route 30, the digital image signal (V D ) is converted in accordance with the set value of the route and stored in the memory (40). The route 30 and memory 40 for converting and storing the digital image into image information in this way are referred to as conversion storage means. The stored image information is input to the image processor 50 to calculate a threshold for road recognition, and the boundary between the road surface and the driving line is found by an image processing algorithm. At this time, the calculated threshold value T is fed back to the root 30 to become a reference value for converting the digital image signal VD into a binary image. Particularly, the digital image signal V D is converted into an H image, and the lower values are converted into an L image based on this threshold value T, resulting in a binary image. In this way, the root 40 outputs the original image in 256 gradations (8 bits) at the time of system initialization, and receives the digital image from the preprocessing unit 10 and converts it into a binary image after initialization. As described above, the image processing for extracting specific line components is input as a grayscale image in the input step, and the histogram is analyzed to determine a threshold value that clearly distinguishes the white paint portion from the crane yard. And binarization are carried out to further extract the linear components and vectorize them.
한편, 전술한 동기신호분리부(20)에서 분리된 수평/수직동기신호(SH, SV)는 전처리부(10)로 입력되어 A/D변환의 기준신호로 사용되며, 특히 수평동기신호(SH)는 카운터(60)로 전송되어 메모리(40)에 저장된 화상정보를 한 수평주사선씩 읽어들이기 위한 신호로 사용된다. 이와 같이 카운터(60)는 수평동기신호를 계수하여 메모리(40)에 저장된 화상정보를 하나씩 화상처리부(50)로 전송하도록 한다.On the other hand, the horizontal / vertical synchronous signal (S H , S V ) separated by the above-described synchronous signal separation unit 20 is input to the preprocessor 10 and used as a reference signal of the A / D conversion, in particular the horizontal synchronous signal S H is transmitted to the counter 60 and used as a signal for reading image information stored in the memory 40 one horizontal scan line. As such, the counter 60 counts the horizontal synchronization signal to transmit the image information stored in the memory 40 to the image processing unit 50 one by one.
제2도는 본 장치의 처리순서를 나타낸 흐름도이다. 이제, 제2도를 참조하여 카메라로 인식된 노면의 화상처리방법을 상세히 설명한다.2 is a flowchart showing a processing procedure of the apparatus. Now, the image processing method of the road surface recognized by the camera will be described in detail with reference to FIG.
카메라로 입력된 1프레임의 복합영상신호(VC)는 전처리부(10)에서 유효화상신호만이 분리되어 디지탈화 된다.(단계100, 101)이 디지탈화상(VD)은 루트(20)에 의해 256계조의 8비트화상정보로 변환되어 메모리(40)에 저장된다.(단계102) 메모리(40)에 저장된 화상정보는 화상처리부(50)를 거쳐 화상처리 알고리즘에 의해 인식된다.(단계103) 이 때, 화상인식은 공간필터링기법을 이용한다. 이 공간필터링은 화상의 주변값들을 이용하여 주변화소의 변화분에 대한 차분으로 구한다. 전술한 인식된 화상정보가 오차범위를 만족하는 크레인의 조향에 필요한 값인지를 판단하고(단계104), 만족하면 다음단계105로 넘어가고, 만족하지 않으면 다시 1프레임의 복합영상신호(VC)를 입력받아 상기 101, 102, 103, 104단계를 되풀이한다. 전술한 판단단계에서 화상정보가 오차범위를 만족하면 인식된 주행선의 위치 및 주행선폭을 저장한다.(단계105, 106) 또한, 화상처리부(50)에서 임계값(T)을 산출하여 루트(30)의 설정값을 변환한다.(단계107) 이로 인해 주행시 루트(30)를 통과한 디지탈화상은 2치화상으로 변환된다. 이상에서 설명한 바와 같은 초기화과정은 크레인의 주행직전 행해지게 된다.The composite image signal V C input to the camera is digitalized by separating only the effective image signal from the preprocessing unit 10 (steps 100 and 101). The digital image V D is transferred to the root 20. Is converted into 256-bit 8-bit image information and stored in the memory 40. (Step 102) Image information stored in the memory 40 is recognized by an image processing algorithm via the image processing unit 50. (Step 103 At this time, image recognition uses a spatial filtering technique. This spatial filtering obtains the difference of the change of the peripheral pixel using the peripheral values of the image. It determines whether the value of the above-described recognition image information is necessary for the steering of the crane satisfying the margin of error (step 104). If you satisfied to go to the next step 105, is not satisfied again, one frame of the composite video signal (V C) The steps 101, 102, 103 and 104 are repeated. If the image information satisfies the error range in the above-described determination step, the position of the recognized travel line and the travel line width are stored. (Steps 105 and 106) In addition, the image processing unit 50 calculates a threshold value T to determine the route 30. (Step 107) This converts the digital image passing through the route 30 into a binary image. The initialization process as described above is performed just before the crane travels.
크레인의 주행시 카운터(60)는 카메라로 입력된 1프레임의 복합영상신호(VC)중 1주사선씩 읽어들여 디지탈화상(VD)으로 변환하고(단계108, 109), 루트(30)에서 다시 2치화상으로 변환하여 주행선의 위치를 산출한다.(단계110, 111)이때, 산출된 주행선이 실제 주행선인지를 판단하기 위해서 초기화시의 주행선폭과 비교한다.(단계112) 이 때, 주행선폭이 허용오차범위를 만족하면 실제주행선으로 인지하여 주행선의 변위거리 및 변위각을 산출하여 출력하고(단계113), 만족하지 않으면 단계108로 피드백되어 전술한 전(前)단계들을 다시 거치게 된다. 또한, 변위거리 및 변위각을 출력하고 난 후 자동조향시스템의 작동유무를 검출하여 자동조향시스템이 온인 상태는 단계108-114과정을 되풀이하며, 어프인 경우는 본 처리동작을 종료하게 된다.(단계114) 특히, 본 장치의 처리조작시 수평주사선은 최상부주사선 및 최하부주사선등 소수의 특정주사선만을 추출하여 처리함으로서 주행노면을 인식하게 된다. 물론, 최상하부주사선 뿐만아니라 주행노면을 인식할 수 있는 다른 소수의 수평주사선을 검출하여 처리해도 무방하다.When the crane travels, the counter 60 reads one scan line of the composite video signal V C of one frame input to the camera, converts it into a digital image V D (steps 108 and 109), and returns from the route 30 again. The position of the traveling line is calculated by converting the image to a binary image (steps 110 and 111). At this time, the driving line width is compared with the initial traveling line width to determine whether the calculated traveling line is an actual traveling line. If the tolerance range is satisfied, the driving distance is recognized as the actual driving line, the displacement distance and the displacement angle of the driving line are calculated and output (step 113), and if not satisfied, the process is fed back to step 108 to go through the preceding steps again. In addition, after outputting the displacement distance and the displacement angle, the operation of the auto steering system is detected and the auto steering system is turned on, and the process is repeated in steps 108 to 114, and in the case of affirming, the processing ends. Step 114) In particular, during the operation of the apparatus, the horizontal scan line recognizes the driving surface by extracting and processing only a few specific scan lines such as the top scan line and the bottom scan line. Of course, it is also possible to detect and process not only the uppermost scan line but also a few other horizontal scan lines that can recognize the driving surface.
이상 서술한 바와 같이, 본 발명에 따른 주행노면 인식방법 및 장치는 1프레임의 화상신호를 다 처리하지 않고 몇개의 주사선만을 처리하여 주행노면을 인식하므로 주행노면의 인식속도를 증가시킬 수 있는 효과를 갖는다. 또한, 인식속도의 증가로 인해 크레인을 적절하게 조향함으로써 크레인의 정확한 주행을 유도할 수 있는 효과도 갖는다.As described above, the driving surface recognition method and apparatus according to the present invention recognizes the driving surface by processing only a few scan lines without processing all the image signals of one frame, thereby increasing the recognition speed of the driving surface. Have In addition, due to an increase in the recognition speed, the crane can be steered properly to induce accurate driving of the crane.
Claims (7)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019940032222A KR0180055B1 (en) | 1994-11-30 | 1994-11-30 | Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1019940032222A KR0180055B1 (en) | 1994-11-30 | 1994-11-30 | Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR960017419A KR960017419A (en) | 1996-06-17 |
| KR0180055B1 true KR0180055B1 (en) | 1999-05-15 |
Family
ID=19399859
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1019940032222A KR0180055B1 (en) | 1994-11-30 | 1994-11-30 | Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR0180055B1 (en) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102518028A (en) * | 2011-10-25 | 2012-06-27 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | Precise plane coordinate correction method in laser radar scanning measurement |
-
1994
- 1994-11-30 KR KR1019940032222A patent/KR0180055B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102518028A (en) * | 2011-10-25 | 2012-06-27 | 中交第二公路勘察设计研究院有限公司 | Precise plane coordinate correction method in laser radar scanning measurement |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR960017419A (en) | 1996-06-17 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3892059B2 (en) | Moving body tracking device | |
| JP2844242B2 (en) | Automatic traveling device | |
| LeBourgeois | Robust multifont OCR system from gray level images | |
| JP2007183912A (en) | Apparatus and method for detecting lane line | |
| US10628960B2 (en) | Information processing apparatus, imaging apparatus, device control system, moving object, information processing method, and recording medium | |
| JP2007179386A (en) | Method and apparatus for recognizing white line | |
| CN101923710A (en) | Image tilt correction method and device | |
| KR0180055B1 (en) | Method and apparatus for recognizing road surface of trackless crane | |
| KR20170055738A (en) | Apparatus and method for recognize driving lane on image | |
| JP2000306097A (en) | Road area decision device | |
| KR100588563B1 (en) | Method for a traffic line recognition of using image on vehicle | |
| JP3757500B2 (en) | Leading vehicle following device | |
| JPH07302325A (en) | On-vehicle image recognizing device | |
| JPH09223218A (en) | Method and device for detecting traveling route | |
| JP4842301B2 (en) | Pedestrian detection device and program | |
| JPH05347000A (en) | Travelling lane detecting device | |
| JP3331095B2 (en) | In-vehicle image processing device | |
| US11983887B2 (en) | Device, computer program and method | |
| JPH10143665A (en) | Obstacle detecting method of automatically guided vehicle | |
| JP2921193B2 (en) | Automated guided vehicle light guidance system | |
| KR102458087B1 (en) | Container photo damage reading of quay crane and labels of international maritime dangerous goods rule reading system | |
| JPH06119594A (en) | Guide line detector | |
| JPH03268111A (en) | Environment recognition device for moving vehicle | |
| EP3876533A1 (en) | A device, computer program and method | |
| JPH10188198A (en) | White line detector for vehicle |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A201 | Request for examination | ||
| E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
| GRNT | Written decision to grant | ||
| LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |