KR20190115485A - 마커 식별 시스템 - Google Patents

마커 식별 시스템

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KR20190115485A
KR20190115485A KR1020180028567A KR20180028567A KR20190115485A KR 20190115485 A KR20190115485 A KR 20190115485A KR 1020180028567 A KR1020180028567 A KR 1020180028567A KR 20180028567 A KR20180028567 A KR 20180028567A KR 20190115485 A KR20190115485 A KR 20190115485A
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Abstract

일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 복수 개의 포인트들을 구비하는 마커로서, 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 기준 좌표군이 규정된 마커; 상기 마커의 위치를 추적함으로써 상기 복수 개의 포인트들의 위치 데이터를 획득하는 트래커; 및 상기 위치 데이터에 기초한 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 처리 좌표군을 획득하고, 상기 기준 좌표군에서 포인트들 사이의 거리와 상기 처리 좌표군에서 포인트들 사이의 거리를 각각 계산하여 기준 거리 정보와 처리 거리 정보를 각각 생성하고, 상기 기준 거리 정보에 상기 처리 거리 정보를 매칭시키고, 매칭된 처리 거리 정보에 기초하여 상기 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산하는 프로세서를 포함할 수 있다.

Description

마커 식별 시스템{SYSTEM FOR IDENTIFYING MARKER}
이하, 실시예들은 마커 식별 시스템에 관한 것이다.
복수 개의 포인트들을 구비하는 마커는 마커가 부착되는 오브젝트의 위치를 식별하는 용도로 주로 사용되고 있다. 예를 들어, 한국등록특허공보 제10-1627813호는 위치 및 자세 측정용 마커를 개시하고 있다.
관련 분야에서, 적외선 카메라를 통해 마커에 적외선을 방출하고 마커로부터 반사되는 적외선을 수광함으로써 획득되는 마커의 이미지를 처리하여 마커의 위치를 식별하는 시스템이 개발되고 있다. 그러나, 마커의 식별 성능을 보다 향상시키기 위해서, 제약 사항으로서, 빛을 이용하는 마커의 크기를 일정 크기 이상으로 제작할 것이 요구되거나, 마커를 이루는 포인트들 사이의 간격이 다를 것 등이 요구되었다. 종래의 마커를 식별하는 방식은 마커를 구성하는 포인트들 사이의 간격을 포함하는 거리 정보에 의존하기 때문에, 마커가 소형화되어 포인트들 사이의 간격이 작아지는 경우 마커를 쉽게 식별할 수 없었다.
일 실시예에 따른 목적은 마커를 소형화하면서도 마커의 포인트들 사이의 간격 및 마커의 포인트들이 이루는 기하학적 형태(configuration)에 무관하게 마커를 쉽게 및 빠르게 식별할 수 있는 마커 식별 시스템을 제공하는 것이다.
일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 복수 개의 포인트들을 구비하는 마커로서, 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 기준 좌표군이 규정된 마커; 상기 마커의 위치를 추적함으로써 상기 복수 개의 포인트들의 위치 데이터를 획득하는 트래커; 및 상기 위치 데이터에 기초한 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 처리 좌표군을 획득하고, 상기 기준 좌표군에서 포인트들 사이의 거리와 상기 처리 좌표군에서 포인트들 사이의 거리를 각각 계산하여 기준 거리 정보와 처리 거리 정보를 각각 생성하고, 상기 기준 거리 정보에 상기 처리 거리 정보를 매칭시키고, 매칭된 처리 거리 정보에 기초하여 상기 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산하는 프로세서를 포함할 수 있다.
상기 마커의 복수 개의 포인트들이 이루는 형태는 상기 마커의 임의의 가상선을 기준으로 비대칭적일 수 있다.
상기 프로세서는 상기 처리 거리 정보에 기초하여 기하학적 형태를 가지는 포인트들의 그룹을 적어도 하나 이상 생성하고, 상기 기준 좌표군의 포인트들이 이루는 기하학적 형태와 동일한 기하학적 형태를 가지는 그룹을 생성된 적어도 하나 이상의 그룹 중에서 선별할 수 있다.
상기 기준 거리 정보 및 상기 처리 거리 정보는 복수 개의 성분들을 각각 포함하고, 상기 기준 거리 정보 및 상기 처리 거리 정보의 각각의 복수 개의 성분들은 계산된 포인트들 사이의 거리값을 가지고, 상기 프로세서는 상기 처리 거리 정보의 성분들 중에서 상기 기준 거리 정보의 복수 개의 성분들의 각각과, 상기 처리 거리 정보의 복수 개의 성분들의 각각의 차이값이 설정 문턱값 이하인 경우의 성분들을 선별할 수 있다.
상기 프로세서는 생성된 적어도 하나 이상의 그룹에서 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수가 상기 기준 좌표군에서 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수와 동일한 그룹을 상기 적어도 하나 이상의 그룹 중에서 선별할 수 있다.
상기 프로세서는 선별된 그룹의 포인트들의 배열 순서가 상기 기준 좌표군의 포인트들의 배열 순서와 동일하도록 상기 선별된 그룹의 포인트들의 위치 관계를 계산할 수 있다.
상기 프로세서는 상기 기준 좌표군의 포인트들과 상기 선별된 그룹의 포인트들이 가지는 스케일 요소와 회전 요소를 분리하고, 상기 회전 요소 중 하나의 축 방향 성분이 일치하도록 및 상기 기준 좌표군의 포인트들의 각각의 스케일 요소와 이에 대응하는 상기 선별된 그룹의 포인트들의 각각의 스케일 요소의 차이가 최소가 되도록 상기 기준 좌표군의 포인트들에 상기 선별된 그룹의 포인트들을 매칭시킬 수 있다.
상기 프로세서는 상기 기준 좌표군의 포인트들의 무게중심과 상기 선별된 그룹의 포인트들의 무게중심을 계산하여 상기 기준 좌표군의 포인트들과 상기 선별된 그룹의 포인트들을 서로 정렬시킬 수 있다.
일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 소형화된 마커를 사용하더라도 마커를 쉽게 및 빠르게 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 마커의 포인트들 사이의 간격이 동일하더라도 마커를 쉽게 및 빠르게 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 마커의 포인트들이 이루는 기하학적인 형태가 비대칭적이더라도 마커를 쉽게 및 빠르게 식별할 수 있다.
일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 3은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커를 식별하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 4는 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템이 기하학적 형태를 가지는 포인트들의 그룹을 적어도 하나 이상 생성한 일 에를 나타낸 도면이다.
도 5는 일 실시예에 따른 기준 좌표군의 포인트들의 배열 순서와 처리 좌표군의 포인트들의 배열 순서를 개략적으로 나타낸 개념도이다.
도 6은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커를 구성하는 포인트들을 정렬하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
이하, 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 실시예를 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 실시예에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 실시예의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 또 다른 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
어느 하나의 실시예에 포함된 구성요소와, 공통적인 기능을 포함하는 구성요소는, 다른 실시예에서 동일한 명칭을 사용하여 설명하기로 한다. 반대되는 기재가 없는 이상, 어느 하나의 실시예에 기재한 설명은 다른 실시예에도 적용될 수 있으며, 중복되는 범위에서 구체적인 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템을 개략적으로 나타낸 블록도이다.
도 1을 참조하면, 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템(100)은 마커(110), 트래커(120) 및 프로세서(130)를 포함할 수 있다. 마커 식별 시스템(100)은 오브젝트(O)에 마커(110)를 설치하고, 트래커(120)를 이용하여 마커(110)의 위치를 추적하고, 프로세서(130)에 의한 일련의 처리 과정을 통해 마커(110)의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산할 수 있다. 이와 같은 방식에 의하면, 마커(110)의 크기를 마커(110)가 설치될 오브젝트(O)의 크기에 적합하게 소형화하더라도 마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들 사이의 간격에 무관하게 마커(110)의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산할 수 있어 트래커(120)에 의한 마커(110)의 식별력이 향상될 수 있다.
마커(110)는 복수 개의 포인트들을 구비할 수 있다. 일 예에서, 복수 개의 포인트들은 빛을 반사하도록 구성될 수 있다. 바람직한 예에서, 복수 개의 포인트들은 원형 또는 구형을 가질 수 있다. 바람직한 예에서, 복수 개의 포인트들은 적외선을 반사하도록 구성될 수 있다.
마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들은 다양한 기하학적 형태(geometric configuration)들을 형성하도록 배열될 수 있다. 복수 개의 포인트들의 개수는 적어도 3개 이상일 수 있다. 일 예에서, 복수 개의 포인트들 중에서 임의의 2개의 포인트들 사이의 거리는 서로 동일할 수 있다. 바람직한 예에서, 복수 개의 포인트들이 이루는 기하학적 형태는 마커(110)의 임의의 가상선을 기준으로 비대칭적일 수 있다.
마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표는 마커(110)가 위치한 3차원 공간상에서 정의될 수 있다. 마커(110)를 구성하는 포인트들의 개수를 n개라고 한다면, 마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표는 다음과 같은 수학식으로 표현될 수 있다.
여기서, 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 3차원 공간상의 포인트 클라우드 P는 기준 좌표군으로도 언급된다. 한편, 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 배열 순서도 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표와 함께 정의될 수 있다.
일 예시적인 기준 좌표군(P)이 다음과 같은 표로 표현될 수 있다.
트래커(120)는 마커(110)의 위치를 추적하도록 구성될 수 있다. 일 예에서, 트래커(120)는 마커(110)에 빛을 발광(emit)하고, 마커(110)로부터의 빛을 수광할 수 있다. 바람직한 예에서, 트래커(120)는 카메라를 포함할 수 있다. 바람직한 예에서, 트래커(120)는 적외선을 발광하고 적외선을 수광하는 적외선 카메라를 포함할 수 있다.
트래커(120)는 마커(110)의 위치를 추적함으로써 마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들의 위치 데이터를 획득할 수 있다. 일 예에서, 위치 데이터는 이미지 형태일 수 있다.
프로세서(130)는 마커(110)를 구성하는 복수 개의 포인트들의 위치 데이터에 기초하여 일련의 처리 과정을 통해 마커(110)의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산함으로써 마커(110)를 식별할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 전처리 단계(210), 마커의 식별 단계(220) 및 마커를 구성하는 포인트들의 정렬 단계(230)를 순서대로 수행하여 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산할 수 있다.
먼저, 마커 식별 시스템은 전처리 단계(210)를 수행할 수 있다. 마커 식별 시스템은 마커를 구성하는 복수 개의 포인트들의 위치 데이터에 기초하여 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 처리 좌표군을 획득할 수 있다. 앞서 도 1을 참조하여 설명한 기준 좌표군(P)은 3차원 공간상에서 정의된 마커의 복수 개의 포인트들의 각각의 실제 좌표인 반면, 처리 좌표군은 (프로세서에 의한) 일련의 처리에 의해 위치 데이터가 처리됨으로써 생성되는 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 포인트 클라우드를 말한다. 일 예에서, 마커 식별 시스템은 복수 개의 포인트들의 위치 데이터에 기초하여 포인트들의 센터(center)를 찾아 3차원 공간상의 포인트 클라우드로 변환할 수 있다. 위치 데이터에 기초한 처리 좌표군은 다음과 같은 수학식으로 표현될 수 있다.
여기서, 위치 데이터에 기초한 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 3차원 공간상의 포인트 클라우드 P'은 처리 좌표군으로도 언급된다.
위치 데이터는 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표 외에 노이즈 등의 기타 요인(e.g. 외부 발광 요소)으로 인한 좌표를 포함할 수도 있다. 결국, 처리 좌표군(P')의 좌표의 개수가 기준 좌표군(P)의 좌표의 개수보다 크거나 같은 경우에만 마커 식별 시스템이 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산할 수 있다.
한편, 처리 좌표군(P')의 좌표들의 배열 순서는 무작위일 수 있다. 다시 말하면, 기준 좌표군(P)의 좌표들의 배열 순서와 처리 좌표군(P')의 좌표들의 배열 순서는 서로 다를 수 있다.
일 예시적인 처리 좌표군(P')이 다음과 같은 표로 표현될 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 마커의 식별 단계(220)를 수행할 수 있다. 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)과 처리 좌표군(P')에 기초하여 기준 좌표군(P)에서의 포인트들 사이의 모든 거리와 처리 좌표군(P')에서의 포인트들 사이의 모든 거리를 계산하고, 각각 계산된 모든 거리들에 기초하여 마커를 식별할 수 있다. 여기서, "마커를 식별"한다는 것은 처리 좌표군(P')에서 기준 좌표군(P)의 포인트들에 대응되는 포인트들을 찾는 것을 의미한다. 마커 식별 시스템의 구체적인 마커의 식별 방식은 도 3 및 도 4를 참조하여 설명하기로 한다.
이후, 마커 식별 시스템은 마커를 구성하는 복수 개의 포인트들의 정렬 단계(230)를 수행할 수 있다. 마커가 식별되면, 기준 좌표군(P)의 포인트들에 대응되는 처리 좌표군(P')의 포인트들이 특정된다. 여기서, 특정된 처리 좌표군(P')의 포인트들은 그 배열 순서가 특정되어 있지 않으므로, 기준 좌표군(P)의 포인트들의 배열 순서와 처리 좌표군(P')의 포인트들의 배열 순서가 일치하도록 처리 좌표군(P')의 포인트들을 정렬할 필요가 있다. 마커 식별 시스템의 구체적인 복수 개의 포인트들의 정렬 방식은 도 5 및 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.
도 3은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커를 식별하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이고, 도 4는 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템이 기하학적 형태를 가지는 포인트들의 그룹을 적어도 하나 이상 생성한 일 에를 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 마커의 식별에 있어서 먼저 (앞서 도 1 및 도 2를 참조하여 설명한) 기준 좌표군(P)과 처리 좌표군(P')에 기초하여 기준 좌표군(P)의 포인트들 사이의 모든 거리와 처리 좌표군(P')의 포인트들 사이의 모든 거리를 계산함으로써 기준 거리 정보와 처리 거리 정보를 각각 생성할 수 있다(310). 일 예에서, 기준 거리 정보와 처리 거리 정보는 고유의 인덱스(index)를 각각 가지는 복수 개의 성분들로 구성된 행렬로 표현될 수 있다.
앞서 도 1에서 예시적으로 사용한 기준 좌표군(P)을 이용하여 생성한 기준 거리 정보는 다음과 같다. 설명의 편의를 위해 다음의 기준 거리 정보를 M으로 언급한다.
표 1 및 표 3을 참조하면, (유클리드 거리(euclidean distance)로도 언급되는) 포인트 1과 포인트 2 사이의 거리가 20.77mm이고, 포인트 3과 포인트 4 사이의 거리가 15.37mm로 계산됨을 확인할 수 있다.
도 2에서 예시적으로 사용한 처리 좌표군(P')을 이용하여 생성한 처리 거리 정보는 다음과 같다. 설명의 편의를 위해 다음의 처리 거리 정보를 M'으로 언급한다.
한편, 이상의 기준 거리 정보(M)와 처리 거리 정보(M')는 대칭 행렬(symmetric matrix)로 표현되는 것이 일반적이지만, 설명의 편의를 위해 상 삼각 행렬(upper triangular matrix)로 표현한다.
이후, 마커 식별 시스템은 기준 거리 정보(M)와 처리 거리 정보(M')를 매칭할 수 있다(320). 여기서, "매칭"한다는 것은 기준 거리 정보(M)가 가지는 성분들의 각각과 처리 거리 정보(M)가 가지는 성분들의 각각을 비교하는 것을 의미한다.
일 실시예에서, 마커 식별 시스템은 처리 거리 정보(M)의 성분들 중에서 기준 거리 정보(M)가 가지는 성분들의 각각과 처리 거리 정보(M)가 가지는 성분들의 각각의 차이값이 설정 문턱값 이하인 경우의 성분들을 선별할 수 있다. 여기서, 설정 문턱값은 임의의 값으로 설정할 수 있으며, 설명의 편의를 위해 설정 문턱값을 1.0으로 설정한 경우를 설명한다. 선별된 성분들은 각각 처리 거리 정보(M)에서의 고유의 인덱스를 가지고 있으므로, 마커 식별 시스템은 선별된 성분들의 각각의 고유의 인덱스를 포함하는 선별 정보를 다음과 같이 생성할 수 있다.
예를 들어, 표 4 및 표 5를 참조하면, (1,2)는 처리 거리 정보(M)의 성분들 중 어느 하나의 인덱스를 가리키며, 표 4의 처리 거리 정보(M)에서 (1,2)의 인덱스를 가지는 성분은 20.53(mm)임을 확인할 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 매칭된 처리 거리 정보(M)에 기초하여 기하학적 형태를 가지는 그룹을 적어도 하나 이상 생성할 수 있다(330). 도 4를 참조하면, 마커 식별 시스템은 앞서 생성한 선별 정보의 복수 개의 인덱스들을 다양하게 조합하여 기하학적 형태를 이루며 적어도 3개 이상의 포인트들로 구성되는 그룹을 적어도 하나 이상(Group 1, Group 2) 생성할 수 있다. 선별 정보의 복수 개의 인덱스들의 숫자들은 처리 좌표군(P')의 포인트들을 나타낸다. 예를 들어, 인덱스 (1,2)가 가지는 성분은 처리 좌표군(P')의 포인트 1과 포인트 2 사이의 거리를 나타낸다. 일 예에서, 마커 식별 시스템은 그래프 알고리즘을 이용하여 기하학적 형태를 가지는 그룹을 적어도 하나 이상 생성할 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 생성된 적어도 하나의 그룹에서 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수가 기준 좌표군의 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수와 동일한지 여부를 체크할 수 있다(340). 마커 식별 시스템은 생성된 적어도 하나의 그룹 중에서 기준 좌표군의 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수와 동일한 그룹을 선별함으로써 마커를 최종적으로 식별할 수 있다.
예를 들어, 기준 좌표군(P)의 포인트들은 4개이므로, 4개의 포인트들이 이루는 연결 쌍의 개수는 6개이다. 도 4에서 생성된 그룹들(Group 1, Group 2) 중에서 6개의 연결 쌍들을 가지는 그룹은 Group 1에 해당하고, 이 Group 1이 찾고자 하는 마커의 기하학적 형태를 가진다.
도 5는 일 실시예에 따른 기준 좌표군의 포인트들의 배열 순서와 처리 좌표군의 포인트들의 배열 순서를 개략적으로 나타낸 개념도이고, 도 6은 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템의 마커를 구성하는 포인트들을 정렬하는 방식을 개략적으로 나타낸 흐름도이다.
도 5를 참조하면, 앞서 도 4에서 선별한 그룹(Group 1)의 기하학적 형태는 마커의 실제 기하학적 형태와 동일하지만, 포인트들의 배열 순서는 서로 다를 수 있다. 예를 들어, 실제 마커의 포인트들이 이루는 기하학적 형태는 (도 5의 좌측에 도시된 바와 같이) 좌측 하단을 기준으로 시계 방향으로 1-2-4-3의 배열 순서를 가지지만, 마커 식별 시스템에 의해 선별한 포인트들이 이루는 기하학적 형태는 (도 5의 우측에 도시된 바와 같이) 좌측 하단을 기준으로 시계 방향으로 3-2-1-4의 배열 순서를 가질 수 있다. 결국, 앞서 선별된 그룹의 포인트들의 정렬이 필요할 수 있다.
도 6을 참조하면, 일 실시예에 따른 마커 식별 시스템은 먼저 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 기준점과 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 기준점을 정렬할 수 있다(610). 일 예에서, 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 무게 중심과 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 무게 중심을 각각 계산하고, 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표와 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표에서 각각의 무게 중심을 뺄 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들 및 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들이 가지는 스케일 요소와 회전 요소를 각각 분리할 수 있다(620). 일 예에서, 마커 식별 시스템은 포인트가 가지는 스케일 요소와 회전 요소를 특이값 분해(singular value decomposition; SVD)를 통해 분리할 수 있다. 복수 개의 포인트들로부터 스케일 요소와 회전 요소가 분리되면, 기준 좌표군(P)에 대응하는 회전 행렬과, 선별된 그룹에 대응하는 회전 행렬이 획득될 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들과 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들을 회전시켜 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들을 정렬할 수 있다(630). 앞서 구한 기준 좌표군(P)에 대응하는 회전 행렬과, 선별된 그룹에 대응하는 회전 행렬을 각각 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 좌표와 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 좌표에 적용할 수 있다. 한편, 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)에 대응하는 회전 행렬과, 선별된 그룹에 대응하는 회전 행렬을 비교하여 하나의 축 성분을 동일하게 변경할 수 있다. 예를 들어, 마커 식별 시스템은 z축에 대한 부호를 동일하게 변경할 수 있다.
이후, 마커 식별 시스템은 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 스케일 성분과 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 스케일 성분을 서로 비교할 수 있다(640). 일 예에서, 마커 식별 시스템은 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들 중에서 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들의 스케일 성분과 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들의 스케일 성분의 차이가 최소가 되는 포인트들을 선별할 수 있다. 선별된 그룹의 복수 개의 포인트들 중에서 스케일 성분의 차이가 최소가 되는 포인트들이 기준 좌표군(P)의 복수 개의 포인트들과 매칭되는 포인트들에 해당한다.
이후, 마커 식별 시스템은 특이값 분해에 기초한 포인트 설정 등록(point set registration) 기법을 이용하여 마커의 복수 개의 포인트들의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산할 수 있다.
실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

Claims (8)

  1. 복수 개의 포인트들을 구비하는 마커로서, 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 기준 좌표군이 규정된 마커;
    상기 마커의 위치를 추적함으로써 상기 복수 개의 포인트들의 위치 데이터를 획득하는 트래커; 및
    상기 위치 데이터에 기초한 상기 복수 개의 포인트들의 각각의 좌표를 포함하는 처리 좌표군을 획득하고, 상기 기준 좌표군에서 포인트들 사이의 거리와 상기 처리 좌표군에서 포인트들 사이의 거리를 각각 계산하여 기준 거리 정보와 처리 거리 정보를 각각 생성하고, 상기 기준 거리 정보에 상기 처리 거리 정보를 매칭시키고, 매칭된 처리 거리 정보에 기초하여 상기 마커의 3차원 공간상의 위치 관계를 계산하는 프로세서;
    를 포함하는 마커 식별 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 마커의 복수 개의 포인트들이 이루는 형태는 상기 마커의 임의의 가상선을 기준으로 비대칭적인 마커 식별 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 처리 거리 정보에 기초하여 기하학적 형태를 가지는 포인트들의 그룹을 적어도 하나 이상 생성하고,
    상기 기준 좌표군의 포인트들이 이루는 기하학적 형태와 동일한 기하학적 형태를 가지는 그룹을 생성된 적어도 하나 이상의 그룹 중에서 선별하는
    마커 식별 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 기준 거리 정보 및 상기 처리 거리 정보는 복수 개의 성분들을 각각 포함하고, 상기 기준 거리 정보 및 상기 처리 거리 정보의 각각의 복수 개의 성분들은 계산된 포인트들 사이의 거리값을 가지고,
    상기 프로세서는 상기 처리 거리 정보의 성분들 중에서 상기 기준 거리 정보의 복수 개의 성분들의 각각과, 상기 처리 거리 정보의 복수 개의 성분들의 각각의 차이값이 설정 문턱값 이하인 경우의 성분들을 선별하는 마커 식별 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는 생성된 적어도 하나 이상의 그룹에서 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수가 상기 기준 좌표군에서 포인트들을 연결하는 연결 쌍의 개수와 동일한 그룹을 상기 적어도 하나 이상의 그룹 중에서 선별하는 마커 식별 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 프로세서는 선별된 그룹의 포인트들의 배열 순서가 상기 기준 좌표군의 포인트들의 배열 순서와 동일하도록 상기 선별된 그룹의 포인트들의 위치 관계를 계산하는 마커 식별 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는
    상기 기준 좌표군의 포인트들과 상기 선별된 그룹의 포인트들이 가지는 스케일 요소와 회전 요소를 분리하고,
    상기 회전 요소 중 하나의 축 방향 성분이 일치하도록 및 상기 기준 좌표군의 포인트들의 각각의 스케일 요소와 이에 대응하는 상기 선별된 그룹의 포인트들의 각각의 스케일 요소의 차이가 최소가 되도록 상기 기준 좌표군의 포인트들에 상기 선별된 그룹의 포인트들을 매칭시키는
    마커 식별 시스템.
  8. 제6항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 기준 좌표군의 포인트들의 무게중심과 상기 선별된 그룹의 포인트들의 무게중심을 계산하여 상기 기준 좌표군의 포인트들과 상기 선별된 그룹의 포인트들을 서로 정렬시키는 마커 식별 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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