KR20210097629A - 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치 - Google Patents

스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 측면에 따르면, 제1 카메라와 제2 카메라가 구비된 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법으로서, 상기 스테레오 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표를 획득하는 단계와; 상기 해당 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 단계와; 상기 스테레오 카메라가 타겟 물체를 촬영한 이미지에서 상기 타겟 물체의 이미지 좌표를 획득하는 단계와; 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 상기 캘리브레이션 관계식으로부터 상기 스테레오 카메라에 촬영된 상기 타겟 물체와 실제 타겟 물체를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하는 단계와; 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식으로부터 상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 단계를 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법이 제공된다.

Description

스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치{Method for tracing three dimensional location using stereoscopic camera and Apparatus for tracing three dimensional location using stereoscopic camera}
본 발명은 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 라이다 등의 고가의 센서를 사용하지 않고 스테레오 카메라를 이용하여 물체의 위치를 파악함으로써 낮은 비용으로 물체의 위치를 산출할 수 있는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치에 관한 것이다.
AI(Artificial Intelligence)기반을 다양한 이미지 분석 기술이 활발하게 개발되면서 영상획득 장치(카메라)를 이용하여 카메라의 위치나 목표물의 위치를 측정하는 많은 기술들이 개발되고 있다.
카메라를 이용하는 경우, 다른 센서들에 비해 가격이 저렴하고, 최근의 기술동향으로 볼 때, 영상에 대한 기초적인 분석능력이 뛰어난 AI의 직접 적용이 가능하여 그 활용도가 높아지고 있다. 다만, 영상을 활용하는 경우, 3차원 상의 목표물의 움직임이 2차원적으로 나타나기 때문에 적절한 방법을 사용하여 2차원의 영상을 처리하여 3차원 정보를 획득하여야 한다. 이 과정에서 사용가능한 방법으로 두 대의 카메라를 이용하여 동시에 목표물을 촬영하고 그 영상을 비교하여 3차원 상의 목표물의 위치를 산출하는 방법이 제안되고 있다.
그러나, 카메라를 이용하여 영상을 촬영할 때, 카메라 자체의 정확한 위치와 영상 촬영 시 나타날 수 있는 렌즈에 의한 변형 또는 매개물질 변화에 따라 발생하는 굴절 등에 대한 고려를 정확히 알고 있지 않으면 추출한 3차원 정보의 정확성이 심각하게 훼손될 수 있다.
대한민국 등록특허공보 제10-1934311호 (2019년 1월 2일 공고)
본 발명은 라이다 등의 고가의 센서를 사용하지 않고 스테레오 카메라를 이용하여 물체의 위치를 파악함으로써 낮은 비용으로 물체의 위치를 산출할 수 있는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치를 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 제1 카메라와 제2 카메라가 구비된 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법으로서, 상기 스테레오 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표를 획득하는 단계와; 상기 해당 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 단계와; 상기 스테레오 카메라가 타겟 물체를 촬영한 이미지에서 상기 타겟 물체의 이미지 좌표를 획득하는 단계와; 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 상기 캘리브레이션 관계식으로부터 상기 스테레오 카메라에 촬영된 상기 타겟 물체와 실제 타겟 물체를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하는 단계와; 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식으로부터 상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 단계를 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법이 제공된다.
상기 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표를 획득하는 단계는, 상기 제1 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 좌측 이미지 좌표를 획득하는 단계와; 상기 제2 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 우측 이미지 좌표를 획득하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 캘리브레이션 관계식은, 상기 제1 카메라에 대한 제1 캘리브레이션 관계식과 상기 제2 카메라에 대한 제1 캘리브레이션 관계식을 포함할 수 있으며, 상기 캘리브레이션 관계식을 도출하는 단계의 상기 제1 캘리브레이션 관계식은, 상기 제1 카메라로부터 획득한 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트의 Z값을 독립변수로 하는 아래의 [식 1]이고, 상기 제2 캘리브레이션 관계식은, 상기 제2 카메라로부터 획득한 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트의 Z값를 독립변수로 하는 아래의 [식 2]일 수 있다.
[식 1]
Figure pat00001
Figure pat00002
[식 2]
Figure pat00003
Figure pat00004
상기 [식 1] 및 상기 [식 2]는, 상기 데이터 셋들을 이용하여 최소자승법(method of least squares)에 의해 도출될 수 있다.
상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 단계는, 상기 제1 캘리브레이션 관계식에 상기 제1 카메라로부터 획득한 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 임의의 두 Z값을 대입하여, 임의의 두 점 P0L, P1L의 좌표를 산출하고, 상기 두 점 P0L, P1L을 잇는 좌측 직선의 방정식을 도출하는 단계와; 상기 제2 캘리브레이션 관계식에 상기 제2 카메라로부터 획득한 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 임의의 두 Z값을 대입하여, 임의의 두 점 P0R, P1R의 좌표를 산출하고, 상기 두 점 P0R, P1R을 잇는 우측 직선의 방정식을 도출하는 단계와; 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 교차 여부를 판단하는 단계에서, 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차하는 경우, 상기 타겟 물체의 실제 위치는, 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차점일 수 있다.
상기 교차 여부를 판단하는 단계에서 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차하지 않는 경우, 상기 타겟 물체의 실제 위치는, 상기 좌측 직선과 상기 우측 직선의 최소 거리의 중간점일 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 제1 카메라와 제2 카메라가 구비된 스테레오 카메라와; 상기 스테레오 카메라가 촬영한 타겟 물체의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 이미지 좌표를 획득하는 이미지 좌표 추출부와; 상기 해당 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 캘리브레이션 부와; 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 상기 캘리브레이션 관계식으로부터 상기 스테레오 카메라에 촬영된 상기 타겟 물체와 실제 타겟 물체를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하고, 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식으로부터 상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 3차원 위치 산출부를 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 장치가 제공된다.
상기 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 장치는, 상기 스테레오 카메라가 촬영한 타겟 물체의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지를 저장하는 데이터 저장소를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 라이다 등의 고가의 센서를 사용하지 않고 스테레오 카메라를 이용하여 물체의 위치를 파악함으로써 낮은 비용으로 물체의 위치를 산출할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 순서도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 구성도.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 블록도.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 캘리브레이션 방법을 설명하기 위한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 캘리브레이션 포인트의 데이터 셋을 설명하기 위한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 개념을 설명하기 위한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법에서 직선의 방정식 도출을 설명하기 위한 도면.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 교차점 도출을 설명하기 위한 도면.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
이하, 본 발명에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법 및 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 추적 장치를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부한 도면을 참조하여 설명함에 있어서, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 순서도이다. 그리고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 구성도이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 블록도이다.
도 1 내지 도 3에는, 타겟 물체(10), 제1 카메라(12), 제2 카메라(14), 영상 처리 장치(15), 데이터 저장소(16), 이미지 좌표 추출부(18), 캘리브레이션 부(20), 3차원 위치 산출부(22)가 도시되어 있다.
도 2에는, 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라(12, 14)를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 실행하기 위한 장치가 도시되어 있다.
스테레오 카메라(12, 14)는, 최소 2대의 카메라가 구비되어 있으며, 2개의 카메라를 이용하여 입체 영상을 얻는다. 카메라의 배치 방식에 따라 크게 평행식과 직교식으로 구분될 수 있는데, 본 실시예에서는 평행식 배치로서 좌측에 위치하는 제1 카메라(12)를 좌측 카메라(12), 우측에 위치하는 제2 카메라(14)를 우측 카메라(14)라고 명명하기로 한다. 직교식으로 배치되는 경우 제1 카메라 및 제2 카메라가 직교하여 배치될 수 있다. 도 2를 참조하면, 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14)가 동시에 하나의 타겟 물체(10)를 촬영한다.
좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14)에서 얻은 영상은 영상 처리 장치(15)에 의해 이미지 처리하여 본 실시예에 따라 타겟 물체(10)의 3차원 위치를 산출한다.
이하에서는 도 4 내지 도 8을 참조하여, 본 실시예에 따른 스테레오 카메라(12, 14)를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 설명한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 캘리브레이션 방법을 설명하기 위한 도면이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 캘리브레이션 포인트의 데이터 셋을 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 개념을 설명하기 위한 도면이다. 그리고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법에서 직선의 방정식 도출을 설명하기 위한 도면이고, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 교차점 도출을 설명하기 위한 도면이다.
도 4 내지 도 8에는, 타겟 물체(10), 제1 카메라(12), 제2 카메라(14), 캘리브레이션 포인트(26), 캘리브레이션 장치(28), 좌측 카메라 이미지(30), 우측 카메라 이미지(32)가 도시되어 있다.
먼저, 도 4에 도시된 바와 같이, 스테레오 카메라(12, 14)가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표를 획득한다(S100).
본 실시예는 스테레오 카메라(12, 14)에서 촬영된 이미지 상의 이미지 좌표와 실제 타겟 물체(10)의 3차원 좌표 간의 관계를 도출하기 위해, 실제 좌표가 기 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26)를 구비한 캘리브레이션 장치(28)를 사용할 수 있다. 캘리브레이션 포인트(26)는 실제 3차원 좌표가 미리 설정되어 있어 스테레오 카메라(12, 14)에서 촬영된 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트(26)의 3차원 좌표 간의 관계를 도출할 수 있다. 이러한 캘리브레이션 작업은 실내의 시험실 내에서 미리 정밀하게 수행될 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 실시예에서는 육면체의 각 면에 25개의 캘리브레이션 포인트(26)가 구비되어 총 125개의 캘리브레이션 포인트(26)를 구비한 캘리브레이션 장치(28)를 사용하였다. 물론 캘리브레이션 포인트(26)의 개수는 캘리브레이션 정밀도에 따라 달리할 수 있다. 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 상에서 이미지 좌표를 획득하는 방법은 기 알려진 다양한 이미지 프로세싱 프로그램을 이용할 수 있다.
본 단계에서, 좌측 카메라(12)가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 캘리브레이션 포인트(26)의 좌측 이미지 좌표를 획득하고, 우측 카메라(14)가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 캘리브레이션 포인트(26)의 우측 이미지 좌표를 획득한다.
본 실시예에 따르면, 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14) 각각에서 125개의 캘리브레이션 포인트(26)에 대해 이미지 좌표가 획득된다. 스테레오 카메라(12, 14)에서 촬영된 캘리브레이션 포인트(26)에 대한 이미지는 데이터 저장소(16)에 저장되어 있다가 필요 시 불러들여 각 이미지에서 이미지 좌표를 획득할 수 있을 것이다.
다음에, 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출한다(S200).
도 5를 참조하면, 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표와 좌우측 카메라(12, 14)에서 촬영된 이미지에서 획득한 이미지 좌표로 구성된 데이터 셋(data set)이 도시되어 있다. 하나의 캘리브레이션 포인트(26)에 대해 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14)에서 획득된 이미지 좌표 2개가 데이터 셋을 구성하게 된다.
이러한 데이터 셋으로부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출할 수 있다. 캘리브레이션 관계식은 제1 카메라(12)와 제2 카메라(14)에 대해 각각 생성되며 이를 제1 캘리브레이션 관계식 및 제2 캘리브레이션 관계식이라 하며, 본 실시예에서는 제1, 제2 캘리브레션 관계식을 각각 좌측 캘리브레이션 관계식과 우측 캘리브레이션 관계식으로 명명한다.
먼저, 좌측 캘리브레이션 관계식은, 좌측 카메라(12)로부터 획득한 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트(26)의 Z값을 독립변수로 하는 아래의 [식 1]로 나타낼 수 있다.
[식 1]
Figure pat00005
Figure pat00006
또한, 우측 캘리브레이션 관계식은, 우측 카메라(14)로부터 획득한 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트(26)의 Z값를 독립변수로 하는 아래의 [식 2]으로 나타낼 수 있다.
[식 2]
Figure pat00007
Figure pat00008
상기 [식 1] 및 [식 2]의 도출 과정은 아래의 S400 단계에서 도 6을 참조하여 자세히 설명하기로 한다.
상기 [식 1] 및 [식 2]에 대해서는, 상술한 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 최소자승법(method of least squares)에 의해 도출될 수 있다.
상기 [식 1]을 도출하는데 최소자승법을 적용하면, 다음 [식 3]으로 나타낼 수 있고,
[식 3]
Figure pat00009
Figure pat00010
상기 [식 2]를 도출하는데 최소자승법을 적용하면, 다음 [식 4]로 나타낼 수 있다.
[식 4]
Figure pat00011
Figure pat00012
로 나타낼 수 있다.
이러한 [식 3] 및 [식 4]에 대해 상술한 데이터 셋들을 적용하면 상수 a0 ~ a9과 b0 ~ b9을 구할 수 있다.
다음에, 도 5에 도시된 바와 같이, 스테레오 카메라(12, 14)가 타겟 물체(10)를 촬영한 이미지에서 타겟 물체(10)의 이미지 좌표를 획득한다(S300). 상기 캘리브레이션 관계식이 도출된 후에는 실제로 타겟 물체(10)를 스테레오 카메라(12, 14)로 촬영하여 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14)에서 각각 타겟 물체(10)의 이미지 좌표를 획득한다.
타겟 물체(10)의 이미지 상에서 타겟 물체(10)의 중심점을 선정하고, 선정된 중심점에 대해 이미지 상에서 이미지 좌표를 획득할 수 있다. 이러한 타겟 물체(10)의 이미지 상에서 이미지 좌표를 획득하는 방법은 이미 알려진 다양한 이미지 프로세싱 프로그램을 이용할 수 있다.
다음에, 타겟 물체(10)의 이미지 좌표와 캘리브레이션 관계식으로부터 스테레오 카메라(12, 14)에 촬영된 타겟 물체(10)와 실제 타겟 물체(10)를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출한다(S400).
도 6은 본 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법의 개념을 설명하기 위한 도면으로서, 카메라에서 멀리 위치한 타겟 물체(10)를 촬영한 경우를 도식적으로 표현한 그림이다.
도 6을 참조하면, 카메라에서 촬영된 이미지(34)의 이미지 좌표의 점과 실제 타겟 물체(10)가 가상의 직선을 형성한다고 가정하면, 촬영된 이미지의 타겟 물체(10)의 이미지 좌표(xi, yi)는 공간 상의 두 점 P0와 P1을 연결한 직선 상에 위치한다고 볼 수 있다.
촬영된 이미지에 나타난 하나의 점(즉, 이미지 좌표)이 공간을 지나갈 때, 만일 Z0를 독립변수로 가정한다면 그 직선을 지나가는 지점 P0는 유일하게 결정될 수 있다. 마찬 가지로 Z1을 독립변수로 가정하면, P1역시 유일하게 결정될 수 있다.
P0 좌표는 (xi, yi)와 Z0를 독립변수로 하면 정해질 수 있고, P1의 좌표는 (xi, yi)와 Z1을 독립변수로 하면 정해질 수 있는데, 이와 같은 개념에 따라 카메라로부터 획득한 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트(26)의 Z값를 독립변수로 하는 상술한 캘리브레이션 관계식을 도출한 것이다.
이와 같이, 직선을 지나가는 지점 P0와 P1이 유일하게 결정할 수 있다면, 역으로 결정된 두 지점 P0와 P1를 이용하여 공간 상의 직선의 방정식을 도출할 수 있다.
이와 같은 개념에 따라, 좌측 카메라(12)에 대한 가상의 좌측 직선의 방정식 및 우측 카메라(14)에 대한 가상의 선의 방정식은 아래와 같이 도출할 수 있다.
도 7를 참조하면, 좌측 카메라(12)에 촬영된 타겟 물체(10)의 이미지 좌표(xiL, yiL)는 공간 상의 두 점 P0L와 P1L을 연결한 좌측 직선(Ray L) 상에 위치하게 되는데, 좌측 직선 상에서 임의의 Z0, Z1을 상기 좌측 캘리브레이션 관계식에 대입하여 임의의 두 점 P0L, P1L을 구하고 임의의 두 점을 두 점 P0L, P1L를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식을 구할 수 있다.
또한, 우측 카메라(14)에서 촬영된 타겟 물체(10)의 이미지 좌표(xiR, yiR)는 공간 상의 두 점 P0R와 P1R을 연결한 우측 직선(Ray R) 상에 위치하게 되는데, 우측 직선 상에서 임의의 Z0, Z1을 상기 우측 캘리브레이션 관계식에 대입하여 임의의 두 점 P0R, P1R을 구하고 임의의 두 점을 두 점 P0R, P1R를 잇는 가상의 우측 직선의 방정식을 구할 수 있다.
다음에, 좌측 직선의 방정식과 우측 직선의 방정식으로부터 타겟 물체(10)의 실제 위치를 산정한다(S500). 이론적으로는 두 개의 스테레오 카메라(12, 14)가 동시에 하나의 타겟 물체(10)를 촬영하고 있기 때문에 상술한 좌측 직선의 방정식이 형성하는 직선과 우측 직선의 방정식이 형성하는 직선은 하나의 점에서 교차하게 되고 이러한 교차점이 실제 타겟 물체(10)의 3차원 좌표가 된다.
따라서, 본 단계에서는 좌측 직선의 방정식과 우측 직선의 방정식으로부터 교차여부를 확인하고 두 직선이 교차하는 경우에는 교차점을 실제 타겟 물체(10)의 3차원 위치로 정할 수 있다.
한편, 두 직선의 방정식이 교차하지 않는 경우에는, 좌측 직선과 우측 직선의 거리가 최소인 두 점의 중간 점을 타겟 물체(10)의 실제 위치로 정할 수 있다.
도 8을 참조하면, 좌측 카메라(12)에서 도출한 B점과 D점을 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 우측 카메라(14)에서 도출한 A점과 C점을 잇는 가상의 우측 직선의 방정식의 교차점을 계산하면 타겟 물체(10)의 3차원 위치를 도출할 수 있으나, 서로 교차하지 않고 뒤틀린 경우에는 두 직선의 거리가 최소인 두 점을 도출하고 두 점의 중간 점을 타겟 물체(10)의 실제 위치로 정한다. 도 8을 참조하면, 좌측 직선과 우측 직선의 거리 최소인 F점과 E점을 구하고, F점과 E점의 중간 점인 P점을 타겟 물체(10)의 실제 위치로 정한다.
도 2에는 본 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 구성도가 도시되어 있고, 도 3에는 본 발명의 일 실시예에 따른 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법을 수행하는 장치의 블록도가 도시되어 있다.
본 실시예에 따른 스테레오 카메라(12, 14)를 이용한 3차원 위치 장치는, 제1 카메라(12)와 제2 카메라(14)가 구비된 스테레오 카메라와; 스테레오 카메라(12, 14)가 촬영한 타겟 물체(10)의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 이미지 좌표를 획득하는 이미지 좌표 추출부(18)와; 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 캘리브레이션 부(20)와; 타겟 물체(10)의 이미지 좌표와 캘리브레이션 관계식으로부터 스테레오 카메라(12, 14)에 촬영된 타겟 물체(10)와 실제 타겟 물체(10)를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하고, 좌측 직선의 방정식과 우측 직선의 방정식으로부터 타겟 물체(10)의 실제 위치를 산정하는 3차원 위치 산출부(22)를 포함한다.
스테레오 카메라(12, 14)는, 최소 2대의 카메라가 구비되어 2개의 카메라를 이용하여 입체 영상을 얻는다. 카메라의 배치 방식에 따라 크게 평행식과 직교식으로 구분될 수 있는데, 본 실시예에서는 평행식 배치로서 좌측에 위치하는 제1 카메라(12)를 좌측 카메라(12), 우측에 위치하는 제2 카메라(14)를 우측 카메라(14)라고 명명하기로 한다.
스테레오 카메라(12, 14)가 촬영한 타겟 물체(10)의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지는 데이터 저장소(16)에 저장되었다가 필요 시 불러들여 각 이미지에서 이미지 좌표를 획득할 수 있다.
이미지 좌표 추출부(18)는, 스테레오 카메라(12, 14)가 촬영한 타겟 물체(10)의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트(26) 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 이미지 좌표를 획득한다. 이미지 상에서 이미지 좌표를 획득하는 방법은 기 알려진 다양한 이미지 프로세싱 프로그램을 이용할 수 있다.
본 실시예에서는 육면체의 각 면에 25개의 캘리브레이션 포인트(26)가 구비되어 총 125개의 캘리브레이션 포인트(26)를 구비한 캘리브레이션 장치(28)를 사용하였으며, 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14) 각각에서 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표를 획득하였다. 물론 캘리브레이션 포인트(26)의 개수는 캘리브레이션 정밀도에 따라 달리할 수 있다.
캘리브레이션 부(20)는, 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출한다.
하나의 캘리브레이션 포인트(26)에 대해 좌측 카메라(12)와 우측 카메라(14)에서 획득된 이미지 좌표 2개가 데이터 셋을 구성하게 되는데, 이러한 데이터 셋으로부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출할 수 있다.
캘리브레이션 관계식은 제1 카메라(12)와 제2 카메라(14)에 대해 각각 생성되며 이를 제1 캘리브레이션 관계식 및 제2 캘리브레이션 관계식한다. 본 실시예에서는 제1, 제2 캘리브레션 관계식을 각각 좌측 캘리브레이션 관계식과 우측 캘리브레이션 관계식으로 명명한다.
캘리브레이션 관계식은, 상술한 캘리브레이션 포인트(26)의 이미지 좌표와 캘리브레이션 포인트(26)의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 최소자승법(method of least squares)에 의해 도출될 수 있다.
3차원 위치 산출부(22)는, 타겟 물체(10)의 이미지 좌표와 캘리브레이션 관계식으로부터 스테레오 카메라(12, 14)에 촬영된 타겟 물체(10)와 실제 타겟 물체(10)를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하고, 좌측 직선의 방정식과 우측 직선의 방정식으로부터 타겟 물체(10)의 실제 위치를 산정한다.
좌측 카메라(12)에 촬영된 타겟 물체(10)의 이미지 좌표(xiL, yiL)는 공간 상의 두 점 P0L와 P1L을 연결한 좌측 직선(Ray L) 상에 위치하게 되는데, 좌측 직선 상에서 임의의 Z0, Z1을 상기 좌측 캘리브레이션 관계식에 대입하여 임의의 두 점 P0L, P1L을 구하고 임의의 두 점을 두 점 P0L, P1L를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식을 구할 수 있다.
또한, 우측 카메라(14)에서 촬영된 타겟 물체(10)의 이미지 좌표(xiR, yiR)는 공간 상의 두 점 P0R와 P1R을 연결한 우측 직선(Ray R) 상에 위치하게 되는데, 우측 직선 상에서 임의의 Z0, Z1을 상기 우측 캘리브레이션 관계식에 대입하여 임의의 두 점 P0R, P1R을 구하고 임의의 두 점을 두 점 P0R, P1R를 잇는 가상의 우측 직선의 방정식을 구할 수 있다.
이론적으로는 두 개의 스테레오 카메라(12, 14)가 동시에 하나의 타겟 물체(10)를 촬영하고 있기 때문에 상술한 좌측 직선의 방정식이 형성하는 직선과 우측 직선의 방정식이 형성하는 직선은 하나의 점에서 교차하게 되고 이러한 교차점이 실제 타겟 물체(10)의 3차원 좌표가 된다.
따라서, 본 단계에서는 좌측 직선의 방정식과 우측 직선의 방정식으로부터 교차여부를 확인하고 두 직선이 교차하는 경우에는 교차점을 실제 타겟 물체(10)의 3차원 위치로 정한다.
한편, 두 직선의 방정식이 교차하지 않는 경우에는, 좌측 직선과 우측 직선의 거리가 최소인 두 점의 중간 점을 타겟 물체(10)의 실제 위치로 정한다.
이상에서는 본 발명의 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 쉽게 이해할 수 있을 것이다.
10: 타겟 물체 12: 제1 카메라
14: 제2 카메라 15: 영상 처리 장치
16: 데이터 저장소 18: 이미지 좌표 추출부
20: 캘리브레이션 부 22: 3차원 위치 산출부
26: 캘리브레이션 포인트 28: 캘리브레이션 장치
30: 좌측 카메라 이미지 32: 우측 카메라 이미지

Claims (9)

  1. 제1 카메라와 제2 카메라가 구비된 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법으로서,
    상기 스테레오 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표를 획득하는 단계와;
    상기 해당 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 단계와;
    상기 스테레오 카메라가 타겟 물체를 촬영한 이미지에서 상기 타겟 물체의 이미지 좌표를 획득하는 단계와;
    상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 상기 캘리브레이션 관계식으로부터 상기 스테레오 카메라에 촬영된 상기 타겟 물체와 실제 타겟 물체를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하는 단계와;
    상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식으로부터 상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 단계를 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표를 획득하는 단계는,
    상기 제1 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 좌측 이미지 좌표를 획득하는 단계와;
    상기 제2 카메라가 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 상기 캘리브레이션 포인트의 우측 이미지 좌표를 획득하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 캘리브레이션 관계식은
    상기 제1 카메라에 대한 제1 캘리브레이션 관계식과 상기 제2 카메라에 대한 제1 캘리브레이션 관계식을 포함하며,
    상기 제1 캘리브레이션 관계식은, 상기 제1 카메라로부터 획득한 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트의 Z값을 독립변수로 하는 아래의 [식 1]이고,
    상기 제2 캘리브레이션 관계식은, 상기 제2 카메라로부터 획득한 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 실제 캘리브레이션 포인트의 Z값를 독립변수로 하는 아래의 [식 2]인 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.

    [식 1]

    Figure pat00013

    Figure pat00014


    [식 2]
    Figure pat00015

    Figure pat00016

  4. 제3항에 있어서,
    상기 [식 1] 및 상기 [식 2]는,
    상기 데이터 셋들을 이용하여 최소자승법(method of least squares)에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 단계는,
    상기 제1 캘리브레이션 관계식에 상기 제1 카메라로부터 획득한 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 임의의 두 Z값을 대입하여, 임의의 두 점 P0L, P1L의 좌표를 산출하고, 상기 두 점 P0L, P1L을 잇는 좌측 직선의 방정식을 도출하는 단계와;
    상기 제2 캘리브레이션 관계식에 상기 제2 카메라로부터 획득한 상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 임의의 두 Z값을 대입하여, 임의의 두 점 P0R, P1R의 좌표를 산출하고, 상기 두 점 P0R, P1R을 잇는 우측 직선의 방정식을 도출하는 단계와;
    상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 교차 여부를 판단하는 단계에서,
    상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차하는 경우, 상기 타겟 물체의 실제 위치는, 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차점인 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  7. 제5항에 있어서,
    상기 교차 여부를 판단하는 단계에서,
    상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식의 교차하지 않는 경우,
    상기 타겟 물체의 실제 위치는, 상기 좌측 직선과 상기 우측 직선의 거리가 최소인 두 점의 중간 점인 것을 특징으로 하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 방법.
  8. 제1 카메라와 제2 카메라가 구비된 스테레오 카메라와;
    상기 스테레오 카메라가 촬영한 타겟 물체의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지 각각에서 이미지 좌표를 획득하는 이미지 좌표 추출부와;
    상기 해당 캘리브레이션 포인트의 이미지 좌표와 해당 캘리브레이션 포인트의 실제 좌표로 구성되는 데이터 셋들부터 이미지 좌표와 실제 좌표 사이의 관계를 나타내는 캘리브레이션 관계식을 도출하는 캘리브레이션 부와;
    상기 타겟 물체의 이미지 좌표와 상기 캘리브레이션 관계식으로부터 상기 스테레오 카메라에 촬영된 상기 타겟 물체와 실제 타겟 물체를 잇는 가상의 좌측 직선의 방정식과 가상의 우측 직선의 방정식을 도출하고, 상기 좌측 직선의 방정식과 상기 우측 직선의 방정식으로부터 상기 타겟 물체의 실제 위치를 산정하는 3차원 위치 산출부를 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 스테레오 카메라가 촬영한 타겟 물체의 이미지 또는 실제 좌표가 설정된 다수의 캘리브레이션 포인트 중 하나 이상을 촬영한 이미지를 저장하는 데이터 저장소를 더 포함하는, 스테레오 카메라를 이용한 3차원 위치 산출 장치.
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