KR101383828B1 - 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법 - Google Patents

영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것으로서, 영상을 생성하는 영상 생성기와, 영상을 이진화 정보로 변환하는 이진화기와, 영상으로부터 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 외곽선 검출 영상 출력부와, 외곽선 정보 중에서 외곽선 내부의 크기 정보와, 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보로부터 관심영역 정보를 생성하는 관심영역 생성기와, 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점을 생성하는 특징점 생성기와, 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점으로부터 이동체의 위치를 추정하는 위치 추정기를 포함하도록 구성함으로써, 별도의 인공표식 부착 없이 자연표식을 특징점으로 사용하므로 미관을 유지할 수 있을 뿐 아니라 주변 사물의 외곽선 정보를 이용하여 특징점을 추출하므로 실내와 실외에 관계없이 다양한 환경에서 이동체의 위치를 추정할 수 있다.

Description

영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR ESTIMATING LOCATION OF MOBILE DEVICE USING CONTOUR INFORMATION OF IMAGE}
본 발명은 이동체의 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 영상으로부터의 외곽선 정보를 이용하여 특징점을 생성하고, 이 특징점을 이용하여 이동체의 위치를 추정하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법에 관한 것이다.
이동로봇의 활용화에 따라 이동로봇의 위치를 추정하는 기술들이 많이 개발되고 있다.
현재, 이동로봇의 위치 추정에 사용되는 방법으로는, GPS, 초음파, 자이로, 인코더 센서 등을 이용하여 위치를 추정하거나, 영상 정보를 이용하여 위치를 추정하는 방법이 이용되고 있다.
한편, 영상 정보를 이용하여 위치 추정을 사용하는 시스템의 경우에는, 인공표식(마크)을 부착하여, 이 마크로부터 정보를 얻어 이동로봇의 위치를 추정하고 있다. 그런데, 이러한 방법은 공간상의 인공표식 부착으로 인해 미관을 해치는 단점이 있다.
이에, 인공표식을 부착하지 않고 위치를 추정하는 방법으로서, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘과 같이, 영상 처리를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하는 방안이 제안된 바 있다. 그런데, 이러한 영상 처리 방법은 연산 속도가 느리거나, 사용 환경에 제약이 발생하는 문제점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제10-2009-0113746호(공개일 2009.11.02.) 대한민국 공개특허공보 제10-2011-0016160호(공개일 2011.02.17.)
따라서, 본 발명은 상기한 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 본 발명의 목적은 촬영되는 영상으로부터 외곽선을 검출하여 특징점을 생성하고, 이 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점으로부터 이동체의 위치를 추정하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치는, 영상을 생성하는 영상 생성기; 상기 영상을 이진화 정보로 변환하는 이진화기; 상기 영상으로부터 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 외곽선 검출 영상 출력부; 상기 외곽선 정보 중에서 외곽선 내부의 크기 정보와, 상기 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보로부터 관심영역 정보를 생성하는 관심영역 생성기; 상기 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 상기 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점을 생성하는 특징점 생성기; 및 상기 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점으로부터 이동체의 위치를 추정하는 위치 추정기를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 외곽선 검출 영상 출력부는, 상기 영상 생성기로부터 생성된 영상을 RGB(Red Green Blue) 영상 및 HSV(Heu Saturation Value) 영상으로 변환하는 영상 변환기; 상기 RGB 영상으로부터 변환된 Gray 영상과 상기 HSV 영상으로부터 추출된 V 영상으로부터 엣지를 검출하는 엣지 검출기; 상기 Gray 영상의 엣지와 상기 V 영상의 엣지를 합성하는 엣지 영상 합성기; 및 합성된 엣지 검출 영상으로부터 외곽선 탐색을 통해 외곽선 정보를 생성하는 외곽선 검출기를 포함한다.
상기 위치 추정기는, 상기 특징점과 바닥점 간의 좌우 각도를 측정하고, 상기 영상 생성기와 바닥점 간의 세로 각도를 측정하고, 상기 영상 생성기의 설치 높이 및 상기 세로 각도를 이용하여 상기 이동체와 상기 특징점 간의 거리를 측정하고, 상기 거리와 상기 좌우 각도를 이용하여 위치를 추정한다. 이때, 상기 좌우 각도 및 상기 세로 각도는, 상기 영상 생성기의 화각에 대응한 픽셀수에 비례한다.
한편, 본 발명의 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법은, 생성된 영상을 이진화기에서 이진화 정보로 변환하는 단계; 상기 생성된 영상에 대해 외곽선 검출 영상 출력부에서 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 단계; 상기 외곽선 정보 중에서 외곽선 내부의 크기 정보와, 상기 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보를 이용하여 관심영역 생성기에서 관심영역 정보를 생성하는 단계; 상기 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 상기 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점 생성기에서 특징점을 생성하는 단계; 및 상기 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점을 이용하여 위치 추정기에서 이동체의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 외곽선 정보를 출력하는 단계는, 상기 생성된 영상을 RGB(Red Green Blue) 영상 및 HSV(Heu Saturation Value) 영상으로 변환하는 단계; 상기 RGB 영상으로부터 변환된 Gray 영상과 상기 HSV 영상으로부터 추출된 V 영상으로부터 엣지를 검출하는 단계; 상기 Gray 영상의 엣지와 상기 V 영상의 엣지를 합성하는 단계; 및 합성된 엣지 검출 영상으로부터 외곽선 탐색을 통해 외곽선 정보를 생성하는 단계를 포함한다.
상기 일면은 바닥면이고, 상기 접점은 바닥점이고, 상기 외곽선 내부의 크기 정보는 폐곡선 내부의 크기가 설정값보다 큰 정보인 것이 바람직하다.
상기 이동체의 위치를 추정하는 단계는, 상기 특징점과 바닥점 간의 좌우 각도를 측정하는 단계; 상기 영상 생성기와 바닥점 간의 세로 각도를 측정하는 단계; 상기 영상 생성기의 설치 높이 및 세로 각도를 이용하여 상기 이동체와 상기 특징점 간의 거리를 측정하는 단계; 및 상기 거리와 상기 좌우 각도를 이용하여 위치를 추정하는 단계를 포함한다. 이때, 상기 좌우 각도 및 상기 세로 각도는, 상기 영상 생성기의 화각에 대응한 픽셀수에 비례한다.
상술한 바와 같이, 본 발명에 의한 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법에 따르면, 별도의 인공표식 부착 없이 자연표식을 특징점으로 사용하므로 미관을 유지할 수 있을 뿐 아니라 사용상의 편의성을 증대시킬 수 있고, 주변 사물의 외곽선 정보를 이용하여 특징점을 추출하므로 실내와 실외에 관계없이 다양한 환경에서 이동체의 위치를 추정할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 이동체의 위치 추정 장치의 제어회로블록도이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 외곽선 검출 영상 출력부의 제어회로블록도이다.
도 3a 및 도 3b는 본 발명의 일실시예에 의한 이동체의 위치 추정 방법의 흐름도이다.
도 4는 본 발명에 따른 이진화 영상을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 엣지 검출 영상을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명에 따른 외곽선 검출 영상을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일실시예에 의한 관심영역 생성 과정을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명에 따른 특징점 생성 영상을 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명에 따른 영상중심과 특징점 간의 거리를 나타낸 도면이다.
도 10은 본 발명에 따른 바닥점 생성 영상을 나타낸 도면이다.
도 11은 본 발명의 일실시예에 의한 이동로봇과 특징점 간의 거리를 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 12는 본 발명의 일실시예에 의한 이동로봇의 좌표를 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.
이하, 본 발명의 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치 및 방법에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
본 실시예에서는 이동체의 일례로서 이동로봇에 대해 설명하기로 하며, 이에 이동로봇은 하나의 예로서 설명하는 것에 불과하며, 본 발명은 이동 가능한 모든 이동체에 적용되는 것으로 해석되어져야 한다.
본 발명은, 영상 정보로부터 영상의 특징점을 생성하는 영상 인식 기술과, 특징점을 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하는 이동로봇의 위치 추정 기술이 적용된다. 좀 더 구체적으로, 본 발명은, 인공표식을 부착하지 않고 자연영상을 이용하여 영상으로부터 특징점을 생성하고, 생성된 특징점을 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하는 기술에 관한 것이다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 이동체의 위치 추정 장치의 제어회로블록도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 이동체의 위치 추정 장치는, 영상을 생성하는 영상 생성기(이하, "카메라"라 함)(10)와, 생성된 영상을 이진화 정보로 변환하는 이진화기(20)와, 생성된 영상으로부터 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 외곽선 검출 영상 출력부(30)와, 외곽선 정보 중에서 외곽선(폐곡선) 내부의 크기가 설정값보다 크고, 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보로부터 관심영역 정보를 생성하는 관심영역 생성기(40)와, 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점을 생성하는 특징점 생성기(50)와, 특징점의 수직 연장선과 일면(바닥면)이 만나는 접점(바닥점)으로부터 이동로봇의 위치를 추정하는 위치 추정기(60)를 포함한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 의한 외곽선 검출 영상 출력부의 제어회로블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 외곽선 검출 영상 출력부(30)는, 카메라(10)로부터 생성된 영상을 RGB(Red Green Blue) 영상 및 HSV(Heu Saturation Value) 영상으로 변환하는 영상 변환기(301)와, RGB 영상으로부터 변환된 Gray 영상과 HSV 영상으로부터 추출된 V 영상으로부터 엣지를 검출하는 엣지 검출기(302)와, Gray 영상의 엣지와 V 영상의 엣지를 합성하는 엣지 영상 합성기(303)와, 합성된 엣지 검출 영상으로부터 외곽선 탐색을 통해 외곽선 정보를 생성하는 외곽선 검출기(304)를 포함한다.
그러면, 여기서 상기와 같이 구성된 이동체의 위치 추정 장치를 이용한 본 발명의 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 의한 이동체의 위치 추정 방법의 흐름도이다.
먼저, 영상 정보를 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서는 인공표식을 부착하거나 또는 이에 상응하는 영상에 특징적인 정보들을 이용하여야 한다. 본 실시예에서는 하나의 예로서, 잘 알려진 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘과 같이 영상의 모서리나 밝기 변화 정보를 이용하여 특징점을 생성하고, 이러한 특징점을 이용하여 인공표식의 위치를 추정하는 방법에 대해 설명하기로 한다.
도 3을 참조하면, 카메라(10)는 사물을 촬영하여 영상 정보를 생성하고(S1), 카메라(10)에 의해 생성된 영상 정보가 이진화기(20)로 전달되면, 이진화기(20)는 입력된 영상으로부터 이진화 정보를 생성한다(S2). 이진화 영상은 도 4와 같다.
또한, 카메라(10)로부터 생성된 영상은 영상 변환기(301)로 전달되고, 영상 변환기(301)는 해당 영상을 RGB 영상과 HSV 영상으로 각각 변환한다(S3). 이어서, RGB 영상으로부터 Gray 영상으로 변환하고, HSV 영상으로부터 V 영상을 추출한다(S4).
변환된 Gray 영상과 추출된 V 영상은 엣지 검출기(302)로 입력되고, 엣지 검출기(302)는 Gray 영상으로부터 엣지를 검출하고, V 영상으로부터 엣지를 검출하여 출력한다(S5).
검출된 Gray 영상의 엣지와 V 영상의 엣지는 엣지 영상 합성기(303)로 입력되고, 엣지 영상 합성기(303)는 Gray 영상의 엣지와 V 영상의 엣지를 합성하여 엣지 검출 영상을 출력한다(S6). 엣지 검출 영상은 도 5와 같다.
합성된 엣지 검출 영상은 외곽선 검출기(304)로 입력되고, 외곽선 검출기(304)는 외곽선 탐색 기법을 통해 외곽선 정보를 생성한다(S7). 외곽선 검출 영상은 도 6과 같다. 이어서, 외곽선 검출기(304)는 폐곡선을 검색하여 폐곡선 정보를 출력한다(S8).
한편, 이진화기(20)에서 출력된 이진화 정보와, 외곽선 검출기(304)에서 출력된 폐곡선 정보가 관심영역 생성기(40)에 입력되고, 관심영역 생성기(40)는 폐곡선 내부의 크기가 설정값(T)보다 크고, 사물로 분류된 대상으로부터 관심영역 정보를 생성한다(S9). 도 7은 관심영역 영상이 생성되는 과정 및 해당 영상을 도시하고 있다.
이어서, 관심영역에 대하여 외곽선들의 중심점을 생성하고, 관심영역 정보에 포함된 크기 정보를 이용하여 특징점을 생성한다. 외곽선의 중심점들은 마크로 사용하고, 관심영역의 크기는 테두리 정보로 사용하여 특징점을 생성한다(S10). 특징점 생성 영상은 도 8과 같다.
이와 같이, 특징점을 생성하기 위해서는 도 4의 이진화 정보로부터 배경과 사물을 구분하는 정보가 필요하고, 도 6의 외곽선 검출을 통하여 생성된 영상으로부터의 외곽선 정보가 필요하게 된다.
한편, 특징점이 생성되면, 이 특징점을 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하는 과정을 진행하게 된다.
먼저, 특징점으로부터 수직연장선을 생성하여 수직연장선 상에서 만나는 접점(바닥점)을 생성한다(S21). 일례로서, 컬러 영상 분할을 실시하여 입력 영상의 바닥을 구분한다. 구분된 바닥과 특징점의 중심에서 수직으로 만나는 부분을 도 9와 같이 바닥점으로 생성한다. 이어서, 바닥점으로부터 수평연장선을 생성한다(S22). 본 실시예에서는 바닥점을 생성하는 경우에 대해 설명하고 있으나, 벽면 또는 천정을 기준으로 하여 접점을 생성할 수도 있다.
이어서, 도 10에 도시된 바와 같이, 영상의 중심점과 특징점 간의 픽셀수를 이용하여 특징점과 카메라(10) 간의 각도를 측정한다(S23). 즉, 좌우 픽셀수를 이용하여 카메라(10)와 특징점이 이루는 좌우 각도(
Figure 112013003620964-pat00001
)를 측정한다. 이는 카메라(10)의 화각에 대응한 픽셀수가 일정값으로 결정되는 원리를 이용한 것이다.
그리고, 바닥점으로부터 생성된 수평연장선으로부터, 카메라(10)와 특징점 간의 각도를 계산하는 원리를 동일하게 적용하여, 바닥점과 카메라(10) 간의 세로 각도(
Figure 112013003620964-pat00002
)를 계산한다(S24). 이와 같은 각도 계산을 위한 개념은 도 11에 잘 나타나 있다.
이동로봇과 바닥점 간의 각도가 구해지면, 삼각도법을 이용하여 이동로봇과 바닥점 간의 거리를 계산한다(S25).
Figure 112013003620964-pat00003
여기서,
Figure 112013003620964-pat00004
은 이동로봇과 바닥점 간의 거리,
Figure 112013003620964-pat00005
는 카메라(10)의 설치 높이,
Figure 112013003620964-pat00006
는 이동로봇과 바닥점 간의 각도를 나타낸다.
Figure 112013003620964-pat00007
는 일정하게 정해지는 값이므로, 상기한 화각과 픽셀수를 통해 구해진
Figure 112013003620964-pat00008
를 통해
Figure 112013003620964-pat00009
을 구할 수 있는 것이다.
한편, 측정한 좌우 각도 값(
Figure 112013003620964-pat00010
)과 거리 값(
Figure 112013003620964-pat00011
)을 이용하여 특징점과 이동로봇의 상대 좌표를 도 12의 위치제어신호에서처럼 측정한다. 이 측정된 각도와 거리값을 추정하여 이동로봇이 이동한 거리와 현재 위치를 추정한다(S26).
Figure 112013003620964-pat00012
Figure 112013003620964-pat00013
즉, 구해진
Figure 112013003620964-pat00014
을 이용하여 이동로봇의
Figure 112013003620964-pat00015
좌표 및
Figure 112013003620964-pat00016
좌표를 구할 수 있다.
이와 같이, 특징점을 이용하여 이동로봇의 위치를 추정하는데 있어, 이동로봇의 위치 추정은 영상의 특징점과의 거리 및 각도 정보로부터 상대적인 이동로봇의 위치를 추정하여 이동로봇의 현재 위치를 추정한다. 또한, 영상에서의 특징점과 이동로봇의 간의 각도값과 거리 정보값을 획득하기 위해서 영상의 픽셀 정보를 이용한다. 즉, 영상의 세로 픽셀과 좌우 픽셀을 카메라(10)의 화각을 이용하여 픽셀당 이루는 각도를 측정한다.
이상에서 몇 가지 실시예를 들어 본 발명을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시예로 국한되는 것이 아니고 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형실시될 수 있다.
10 : 영상 생성기
20 : 이진화기
30 : 외곽선 검출 영상 출력부
40 : 관심영역 생성기
50 : 특징점 생성기
60 : 위치 추정기

Claims (10)

  1. 영상을 생성하는 영상 생성기;
    상기 영상을 이진화 정보로 변환하는 이진화기;
    상기 영상으로부터 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 외곽선 검출 영상 출력부;
    상기 외곽선 정보 중에서 외곽선 내부의 크기 정보와, 상기 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보로부터 관심영역 정보를 생성하는 관심영역 생성기;
    상기 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 상기 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점을 생성하는 특징점 생성기; 및
    상기 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점으로부터 이동체의 위치를 추정하는 위치 추정기를 포함하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 외곽선 검출 영상 출력부는,
    상기 영상 생성기로부터 생성된 영상을 RGB(Red Green Blue) 영상 및 HSV(Heu Saturation Value) 영상으로 변환하는 영상 변환기;
    상기 RGB 영상으로부터 변환된 Gray 영상과 상기 HSV 영상으로부터 추출된 V 영상으로부터 엣지를 검출하는 엣지 검출기;
    상기 Gray 영상의 엣지와 상기 V 영상의 엣지를 합성하는 엣지 영상 합성기; 및
    합성된 엣지 검출 영상으로부터 외곽선 탐색을 통해 외곽선 정보를 생성하는 외곽선 검출기를 포함하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 위치 추정기는,
    상기 특징점과 바닥점 간의 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00017
    )를 측정하고,
    상기 영상 생성기와 바닥점 간의 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00018
    )를 측정하고,
    상기 영상 생성기의 설치 높이 및 상기 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00019
    )를 이용하여 상기 이동체와 상기 특징점 간의 거리(
    Figure 112013003620964-pat00020
    )를 측정하고,
    상기 거리(
    Figure 112013003620964-pat00021
    )와 상기 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00022
    )를 이용하여 위치를 추정하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00023
    ) 및 상기 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00024
    )는, 상기 영상 생성기의 화각에 대응한 픽셀수에 비례하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  5. 생성된 영상을 이진화기에서 이진화 정보로 변환하는 단계;
    상기 생성된 영상에 대해 외곽선 검출 영상 출력부에서 외곽선을 검출하여 외곽선 정보를 출력하는 단계;
    상기 외곽선 정보 중에서 외곽선 내부의 크기 정보와, 상기 이진화 정보로부터 사물로 분류된 정보를 이용하여 관심영역 생성기에서 관심영역 정보를 생성하는 단계;
    상기 관심영역 정보로부터 생성된 중심점과, 상기 관심영역 정보의 크기 정보를 이용하여 특징점 생성기에서 특징점을 생성하는 단계; 및
    상기 특징점의 수직 연장선과 일면이 만나는 접점을 이용하여 위치 추정기에서 이동체의 위치를 추정하는 단계를 포함하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 외곽선 정보를 출력하는 단계는,
    상기 생성된 영상을 RGB(Red Green Blue) 영상 및 HSV(Heu Saturation Value) 영상으로 변환하는 단계;
    상기 RGB 영상으로부터 변환된 Gray 영상과 상기 HSV 영상으로부터 추출된 V 영상으로부터 엣지를 검출하는 단계;
    상기 Gray 영상의 엣지와 상기 V 영상의 엣지를 합성하는 단계; 및
    합성된 엣지 검출 영상으로부터 외곽선 탐색을 통해 외곽선 정보를 생성하는 단계를 포함하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 일면은 바닥면이고, 상기 접점은 바닥점인 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  8. 제5항에 있어서,
    상기 외곽선 내부의 크기 정보는 폐곡선 내부의 크기가 설정값보다 큰 정보인 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 장치.
  9. 제5항에 있어서,
    상기 이동체의 위치를 추정하는 단계는,
    상기 특징점과 바닥점 간의 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00025
    )를 측정하는 단계;
    영상 생성기와 바닥점 간의 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00026
    )를 측정하는 단계;
    영상 생성기의 설치 높이 및 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00027
    )를 이용하여 상기 이동체와 상기 특징점 간의 거리(
    Figure 112013003620964-pat00028
    )를 측정하는 단계; 및
    상기 거리(
    Figure 112013003620964-pat00029
    )와 상기 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00030
    )를 이용하여 위치를 추정하는 단계를 포함하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 좌우 각도(
    Figure 112013003620964-pat00031
    ) 및 상기 세로 각도(
    Figure 112013003620964-pat00032
    )는, 상기 영상 생성기의 화각에 대응한 픽셀수에 비례하는 영상의 외곽선 정보를 이용한 이동체의 위치 추정 방법.
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