'mapping' 태그의 글 목록

일	월	화	수	목	금	토
			1	2	3	4
5	6	7	8	9	10	11
12	13	14	15	16	17	18
19	20	21	22	23	24	25
26	27	28	29	30	31

'mapping'에 해당되는 글 8건

2010.06.12 Unscented Transform
2009.08.17 PTAM to be dissected on OS X
2009.08.05 PTAM test log on Mac OS X 7
2009.07.21 임현, 이영삼 <이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(SLAM)> 3
2009.07.15 Georg Klein & David Murrayt <Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces>
2009.02.14 Special Issue on Visual SLAM (IEEE Transactions on Robotics, Vol. 24, No. 5)
2008.06.20 class 13 - mapping: bump + specular
2007.06.28 <Shell Texture Functions>

E. Trucco and A. Verri <Introductory Techniques for 3-D Computer Vision> (0)	2010.06.14
pinhole camera model (0)	2010.06.14
김준식 & 권인소 "동심원 패턴을 이용한 카메라 내부변수 보정 시스템 및 카메라 보정 방법" (3)	2010.06.11
4D View Solutions (0)	2010.06.08
G. Jiang and L. Quan "Detection of concentric circles for camera calibration" (0)	2010.06.08

Oxford 대학 Active Vision Group에서 개발한
PTAM (Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces)
Questions? E-mail ptam@robots.ox.ac.uk
README

맥미니에서의 설치를 끝내고 (test log on mac) 테스트해 보면 성능이 좋지 않아 그대로 쓸 수는 없는 상태이다.

0. Video Input

The software requires a video camera with a wide-angle lens, capable of 640x480x30Hz video capture and an appropriate driver installation (which is supported by libCVD.)

1. Camera Parameters

CameraCalibrator를 실행시키면 calibrator_settings.cfg 파일을 읽어 온다.
여기에 gvars (PTAM 라이브러리를 지원하는 Gvars3 라이브러리) settings이 설정되어 있...어야 하는데 빈 채로 주어졌다.

CameraCalibrator를 실행시킨 결과로 연산된 카메라 파라미터는 camera.cfg 파일에 저장된다.
실행 후 열어 보면,

Camera.Parameters=[ 3.02629 6.17916 0.524049 0.291111 2.1234 ]

라는 식으로 CameraCalibrator 실행창에서 나타나는 그대로 되어 있다. save 버튼을 눌렀을 때 저장되는 것.

PTAM을 실행시키면 settings.cfg 파일을 읽어 온다. 파일을 열어 보면, 여기에도 gvars setting을 첨가할 수 있다는 주석이 있고, 다음 명령문으로 위에서 저장한 camera.cfg 파일을 불러서 실행한다.

exec camera.cfg

즉, Camera.Parameters 변수에 값이 assign되는 것.

정리하면,

calibrator_settings.cfg -> CameraCalibrator -> camera.cfg -> settings.cfg -> PTAM

fast feature detection
http://mi.eng.cam.ac.uk/~er258/work/fast.html

ref.
http://en.wikipedia.org/wiki/Feature_detection_%28computer_vision%29

main.cc

1) settings.cfg 파일 로드 GUI.LoadFile("settings.cfg");

2) 사용자 입력 parsing GUI.StartParserThread();

3) 클래스 system (system.h) 실행 s.Run();

atexit
Set function to be executed on exit
The function pointed by the function pointer argument is called when the program terminates normally.

try-if 구문
1) Deitel 823p "catch handler"
2) theuhm@naver: "에러가 발생한 객체는 예외를 발생시킴과 동시에 try블럭 안의 모든 객체는 스코프를 벗어나 참조할 수 없게 되므로 예외를 처리하는 동안 try블럭 안에서 예외를 발생시켰을 수 있는 객체의 참조를 원천적으로 막아 더 안전하고 깔끔한 예외처리를 할 수 있는 환경을 만들어줍니다. 그리고 예외를 던질 때에 예외 객체의 클래스를 적절히 구성하면, 예외 객체에 예외를 처리하는 방법을 담아서 던질 수도 있습니다. 그렇게 구성하면 굉장히 깔끔한 코드를 얻을 수 있죠.

set
Sets are a kind of associative containers that stores unique elements, and in which the elements themselves are the keys. Sets are typically implemented as binary search trees.

namespace

system.h

1) PTAM에서 핵심적 기능을 하는 클래스들과 클래스 "System"을 선언
// Defines the System class
// This stores the main functional classes of the system
class ATANCamera;
class Map;
class MapMaker;
class Tracker;
class ARDriver;
class MapViewer;
class System;

system.cc

cvd - documentation 0.8 - tutorial -

CVD: CVD::ImageRef Class Reference

ATANCamera.h
FOV distortion model of Deverneay and Faugeras

Duvernay and Faugeras

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Five-Point algorithm (0)	2009.08.18
UNIX references (0)	2009.08.17
PTAM test log on Mac OS X (7)	2009.08.05
SLAM related generally (0)	2009.08.04
Kalman Filter (0)	2009.07.30

posted by maetel

PTAM test log on Mac OS X

2009. 8. 5. 14:36 Computer Vision

Oxford 대학 Active Vision Group에서 개발한
PTAM (Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces)
http://www.robots.ox.ac.uk/~gk/PTAM/

Questions? E-mail ptam@robots.ox.ac.uk

0. requirements 확인

readme 파일에서 언급하는 대로 프로세서와 그래픽카드를 확인하니

내가 설치할 컴퓨터 사양:
Model Name:    Mac mini
Model Identifier:    Macmini3,1
Processor Name:    Intel Core 2 Duo
Processor Speed:    2 GHz
Number Of Processors:    1
Total Number Of Cores:    2
L2 Cache:    3 MB
Memory:    1 GB
Bus Speed:    1.07 GHz
Boot ROM Version:    MM31.0081.B00

그래픽 카드:
NVIDIA GeForce 9400

"Intel Core 2 Duo processors 2.4GHz+ are fine."이라고 했는데, 2.0이면 되지 않을까? 그래픽 카드는 동일한 것이니 문제 없고.

1. library dependency 확인

1. TooN - a header library for linear algebra
2. libCVD - a library for image handling, video capture and computer vision
3. Gvars3 - a run-time configuration/scripting library, this is a sub-project of libCVD.

셋 다 없으므로,

1-1. TooN 다운로드

TooN (Tom's object oriented Numerics)은 선형대수 (벡터, 매트릭스 연산)를 위해 Cambridge Machine Intelligence lab에서 개발한 C++ 라이브러리라고 한다.

ref. TooN Documentation (<- 공식 홈보다 정리가 잘 되어 있군.)

다음과 같은 명령으로 다운로드를 받는다.

%% cvs -z3 -d:pserver:anonymous@cvs.savannah.nongnu.org:/sources/toon co TooN

실행 결과:

생성된 TooN 폴더에 들어가서

%%% ./configure

실행 결과:

1-1-1. 더 안정적인(?) 버전을 받으려면

%% cvs -z3 -d:pserver:anonymous@cvs.savannah.nongnu.org:/sources/toon co -D "Mon May 11 16:29:26 BST 2009" TooN

실행 결과:

1-2. libCVD 다운로드

libCVD (Cambridge Video Dynamics)는 같은 연구실에서 만든 컴퓨터 비전 관련 이미지 처리를 위한 C++ 라이브러리

ref. CVD documentation

%% cvs -z3 -d:pserver:anonymous@cvs.savannah.nongnu.org:/sources/libcvd co -D "Mon May 11 16:29:26 BST 2009" libcvd

실행 결과:

1-3. Gvars3 다운로드

Gvars3 (configuration system library)

%% cvs -z3 -d:pserver:anonymous@cvs.savannah.nongnu.org:/sources/libcvd co -D "Mon May 11 16:29:26 BST 2009" gvars3

실행 결과:

2. 다운로드한 기반 라이브러리 설치

2-1. TooN 설치

2-1-1. configure file 실행

configure scripts는 source code를 compile하고 실행시킬 수 있게 만들어 주는 것.

생성된 TooN 폴더에 들어가서

%%% ./configure

실행 결과:

2-1-2. 설치

(TooN은 헤더파일들의 모음이므로 compile이 필요없다.)

%%% sudo make install

실행 결과:

mkdir -p //usr/local/include/TooN
cp *.h //usr/local/include/TooN
cp -r optimization //usr/local/include/TooN/
cp -r internal //usr/local/include/TooN/

2-2. libCVD 설치

2-2-1. configure 파일 실행

생성된 libCVD 폴더에 들어가서

%%% export CXXFLAGS=-D_REENTRANT
%%% ./configure --without-ffmpeg

실행 결과:

2-2-2. documents 생성 (생략해도 되는 듯)

다시 시도했더니

%%% make docs

make: *** No rule to make target `docs'. Stop.

여전히 안 되는 듯... 아! doxygen을 맥포트로 설치해서 그런가 보다. (데이터베이스가 서로 다르다고 한다.)_M#]

2-2-3. compile 컴파일하기

%%% make

실행 결과:

2-2-4. install 설치하기

%%% sudo make install

실행 결과:

2-3. Gvars3 설치

2-3-1. configure 파일 실행

Gvars3 폴더에 들어가서

%%% ./configure --disable-widgets

실행 결과:

2-3-2. compile 컴파일하기

%%% make

실행 결과:

2-3-3. install 설치하기

%%% sudo make install

mkdir -p //usr/local/lib
cp libGVars3.a libGVars3_headless.a //usr/local/lib
mkdir -p //usr/local/lib
cp libGVars3-0.6.dylib //usr/local/lib
ln -fs //usr/local/lib/libGVars3-0.6.dylib //usr/local/lib/libGVars3-0.dylib
ln -fs //usr/local/lib/libGVars3-0.dylib //usr/local/lib/libGVars3.dylib
mkdir -p //usr/local/lib
cp libGVars3_headless-0.6.dylib //usr/local/lib
ln -fs //usr/local/lib/libGVars3_headless-0.6.dylib //usr/local/lib/libGVars3_headless-0.dylib
ln -fs //usr/local/lib/libGVars3_headless-0.dylib //usr/local/lib/libGVars3_headless.dylib
mkdir -p //usr/local/include
cp -r gvars3 //usr/local/include

2-4. OS X에서의 컴파일링과 관련하여

ref. UNIX에서 컴파일하기
Porting UNIX/Linux Applications to Mac OS X: Compiling Your Code in Mac OS X

3. PTAM 컴파일

3-1. 해당 플랫폼의 빌드 파일을 PTAM source 디렉토리로 복사

내 (OS X의) 경우, PTAM/Build/OS X에 있는 모든 (두 개의) 파일 Makefile과 VideoSource_OSX.cc를 PTAM 폴더에 옮겼다.

3-2. video source 셋업

카메라에 맞는 video input file을 컴파일하도록 Makefile을 수정해 주어야 한다.
맥의 경우, (아마도 Logitech Quickcam Pro 5000 을 기준으로 하는) 하나의 소스 파일만이 존재하므로 그대로 두면 될 듯.

3-3. video source 추가

다른 비디오 소스들은 libCVD에 클래스로 만들어져 있다고 한다. 여기에 포함되어 있지 않은 경우에는 VideoSource_XYZ.cc 라는 식의 이름을 갖는 파일을 만들어서 넣어 주어야 한다.

3-4. compile

PTAM 폴더에 들어가서

%% make

실행 결과:

g++ -g -O3 main.cc -o main.o -c -I /MY_CUSTOM_INCLUDE_PATH/ -D_OSX -D_REENTRANT
g++ -g -O3 VideoSource_OSX.cc -o VideoSource_OSX.o -c -I /MY_CUSTOM_INCLUDE_PATH/ -D_OSX -D_REENTRANT
g++ -g -O3 GLWindow2.cc -o GLWindow2.o -c -I /MY_CUSTOM_INCLUDE_PATH/ -D_OSX -D_REENTRANT
In file included from OpenGL.h:20,
from GLWindow2.cc:1:
/usr/local/include/cvd/gl_helpers.h:38:19: error: GL/gl.h: No such file or directory
/usr/local/include/cvd/gl_helpers.h:39:20: error: GL/glu.h: No such file or directory
/usr/local/include/cvd/gl_helpers.h: In function 'void CVD::glPrintErrors()':
/usr/local/include/cvd/gl_helpers.h:569: error: 'gluGetString' was not declared in this scope
make: *** [GLWindow2.o] Error 1

이 에러 메시지는 다음 링크에서 논의되고 있는 문제와 비슷한 상황인 것 같다.
http://en.allexperts.com/q/Unix-Linux-OS-1064/Compiling-OpenGL-unix-linux.htm

3-4-1. OpenGL on UNIX

PTAM이 OpenGL을 사용하고 있는데, OpenGL이 Mac에 기본으로 설치되어 있으므로 신경쓰지 않았던 부분이다. 물론 system의 public framework으로 들어가 있음을 확인할 수 있다. 그런데 UNIX 프로그램에서 접근할 수는 없는가? (인터넷에서 검색해 보아도 따로 설치할 수 있는 다운로드 링크나 방법을 찾을 수 없다.)

에러 메시지에 대한 정확한 진단 ->

philphys: 일단 OpenGL은 분명히 있을 건데 그 헤더파일과 라이브러리가 있는 곳을 지정해 주지 않아서 에러가 나는 것 같아. 보통 Makefile에 이게 지정되어 있어야 하는데 실행결과를 보니까 전혀 지정되어 있지 않네. 중간에 보면 -I /MY_CUSTOM_INCLUDE_PATH/ 라는 부분이 헤더 파일의 위치를 지정해 주는 부분이고 또 라이브러리는 뒤에 링크할 때 지정해 주게 되어 있는데 거기까지는 가지도 못 했네.

즉, "링커가 문제가 아니라, 컴파일러 옵션에 OpenGL의 헤더파일이 있는 디렉토리를 지정해 주어야 할 것 같다"고 한다.

문제의 Makefile을 들여다보고

Makefile을 다음과 같이 수정하고 (보라색 부분 추가)

COMPILEFLAGS = -I /MY_CUSTOM_INCLUDE_PATH/ -D_OSX -D_REENTRANT -I/usr/X11R6/include/

philphys: /usr/X11R6/include 밑에 GL 폴더가 있고 거기에 필요한 헤더파일들이 모두 들어 있다. 그래서 코드에선 "GL/gl.h" 하는 식으로 explicit하게 GL 폴더를 찾게 된다.

그러고 보면 아래와 같은 설명이 있었던 것이다.

Since the Linux code compiles directly against the nVidia driver's GL headers, use of a different GL driver may require some modifications to the code.

다시 컴파일 하니,
실행 결과:

설치 완료!
두 실행파일 PTAM과 CameraCalibrator이 생성되었다.

3-5. X11R6에 대하여

X11R6 = Xwindow Verion 11 Release 6

Xwindow
X.org

4. camera calibration

CameraCalibrator 파일을 실행시켜 카메라 캘리브레이션을 시도했더니 GUI 창이 뜨는데 연결된 웹캠(Logitech QuickCam Pro 4000)으로부터 입력을 받지 못 한다.

4-0. 증상

CameraCalibrator 실행파일을 열면, 다음과 같은 터미널 창이 새로 열린다.

Last login: Fri Aug 7 01:14:05 on ttys001
%% /Users/lym/PTAM/CameraCalibrator ; exit;
Welcome to CameraCalibrator
--------------------------------------
Parallel tracking and mapping for Small AR workspaces
Copyright (C) Isis Innovation Limited 2008

Parsing calibrator_settings.cfg ....
! GUI_impl::Loadfile: Failed to load script file "calibrator_settings.cfg".
VideoSource_OSX: Creating QTBuffer....
IMPORTANT
This will open a quicktime settings planel.
You should use this settings dialog to turn the camera's
sharpness to a minimum, or at least so small that no sharpening
artefacts appear! In-camera sharpening will seriously degrade the
performance of both the camera calibrator and the tracking system.
>

그리고 Video란 이름의 GUI 창이 열리는데, 이때 아무런 설정을 바꾸지 않고 그대로 OK를 누르면 위의 터미널 창에 다음과 같은 메시지가 이어지면서 자동 종료된다.

.. created QTBuffer of size [640 480]
2009-08-07 01:20:57.231 CameraCalibrator[40836:10b] ***_NSAutoreleaseNoPool(): Object 0xf70e2c0 of class NSThread autoreleasedwith no pool in place - just leaking
Stack: (0x96827f0f 0x96734442 0x9673a1b4 0xbc2db7 0xbc7e9a 0xbc69d30xbcacbd 0xbca130 0x964879c9 0x90f8dfb8 0x90e69618 0x90e699840x964879c9 0x90f9037c 0x90e7249c 0x90e69984 0x964879c9 0x90f8ec800x90e55e05 0x90e5acd5 0x90e5530f 0x964879c9 0x94179eb9 0x282b48 0xd9f40xd6a6 0x2f16b 0x2fea4 0x26b6)
! Code for converting from format "Raw RGB data"
not implemented yet, check VideoSource_OSX.cc.

logout

[Process completed]

그러므로 3-3의 문제 -- set up video source (비디오 소스 셋업) --로 돌아가야 한다.
즉, VideoSource_OSX.cc 파일을 수정해서 다시 컴파일한 후 실행해야 한다.

Other video source classes are available with libCVD. Finally, if a custom video source not supported by libCVD is required, the code for it will have to be put into some VideoSource_XYZ.cc file (the interface for this file is very simple.)

삽질...

4-1. VideoSource_OSX.cc 파일 수정

수정한 VideoSource 파일

VideoSource_OSX.cc

터미널 창:

Welcome to CameraCalibrator
--------------------------------------
Parallel tracking and mapping for Small AR workspaces
Copyright (C) Isis Innovation Limited 2008

Parsing calibrator_settings.cfg ....
VideoSource_OSX: Creating QTBuffer....
IMPORTANT
This will open a quicktime settings planel.
You should use this settings dialog to turn the camera's
sharpness to a minimum, or at least so small that no sharpening
artefacts appear! In-camera sharpening will seriously degrade the
performance of both the camera calibrator and the tracking system.
> .. created QTBuffer of size [640 480]
2009-08-13 04:02:50.464 CameraCalibrator[6251:10b] *** _NSAutoreleaseNoPool(): Object 0x9df180 of class NSThread autoreleased with no pool in place - just leaking
Stack: (0x96670f4f 0x9657d432 0x965831a4 0xbc2db7 0xbc7e9a 0xbc69d3 0xbcacbd 0xbca130 0x924b09c9 0x958e8fb8 0x957c4618 0x957c4984 0x924b09c9 0x958eb37c 0x957cd49c 0x957c4984 0x924b09c9 0x958e9c80 0x957b0e05 0x957b5cd5 0x957b030f 0x924b09c9 0x90bd4eb9 0x282b48 0xd414 0xcfd6 0x2f06b 0x2fda4)

4-2. Camera Calibrator 실행

Camera calib is [ 1.51994 2.03006 0.499577 0.536311 -0.0005 ]
Saving camera calib to camera.cfg...
.. saved.

5. PTAM 실행

Welcome to PTAM
---------------
Parallel tracking and mapping for Small AR workspaces
Copyright (C) Isis Innovation Limited 2008

Parsing settings.cfg ....
VideoSource_OSX: Creating QTBuffer....
IMPORTANT
This will open a quicktime settings planel.
You should use this settings dialog to turn the camera's
sharpness to a minimum, or at least so small that no sharpening
artefacts appear! In-camera sharpening will seriously degrade the
performance of both the camera calibrator and the tracking system.
> .. created QTBuffer of size [640 480]
2009-08-13 20:17:54.162 ptam[1374:10b] *** _NSAutoreleaseNoPool(): Object 0x8f5850 of class NSThread autoreleased with no pool in place - just leaking
Stack: (0x96670f4f 0x9657d432 0x965831a4 0xbb9db7 0xbbee9a 0xbbd9d3 0xbc1cbd 0xbc1130 0x924b09c9 0x958e8fb8 0x957c4618 0x957c4984 0x924b09c9 0x958eb37c 0x957cd49c 0x957c4984 0x924b09c9 0x958e9c80 0x957b0e05 0x957b5cd5 0x957b030f 0x924b09c9 0x90bd4eb9 0x282b48 0x6504 0x60a6 0x11af2 0x28da 0x2766)
ARDriver: Creating FBO... .. created FBO.
MapMaker: made initial map with 135 points.
MapMaker: made initial map with 227 points.

The software was developed with a Unibrain Fire-i colour camera, using a 2.1mm M12 (board-mount) wide-angle lens. It also runs well with a Logitech Quickcam Pro 5000 camera, modified to use the same 2.1mm M12 lens.

iSight를 Netmate 1394B 9P Bilingual to 6P 케이블로 MacMini에 연결하여 해 보니 더 잘 된다.

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

UNIX references (0)	2009.08.17
PTAM to be dissected on OS X (0)	2009.08.17
SLAM related generally (0)	2009.08.04
Kalman Filter (0)	2009.07.30
OpenCV 1.0 설치 on Mac OS X (0)	2009.07.27

posted by maetel

임현, 이영삼 <이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(SLAM)>

2009. 7. 21. 16:16 Computer Vision

임현, 이영삼 (인하대 전기공학부)
이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(SLAM)

이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성-SLA.pdf

제어 로봇 시스템 학회지 제15권 제2호 (2009년 6월)
from kyu

> definition
mapping: 환경을 인식가능한 정보로 변환하고
localization: 이로부터 자기 위치를 추정하는 것

> issues
- uncertainty <= sensor
- data association (데이터 조합): 차원이 높은 센서 정보로부터 2-3차원 정도의 정보를 추려내어 이를 지속적으로 - 대응시키는 것
- 관찰된 특징점 자료들을 효율적으로 관리하는 방법

> localization (위치인식)
: 그 위치가 미리 알려진 랜드마크를 관찰한 정보를 토대로 자신의 위치를 추정하는 것
: 초기치 x0와 k-1시점까지의 제어 입력, 관측벡터와 사전에 위치가 알려진 랜드마크를 통하여 매 k시점마다 로봇의 위치를 추정하는 것
- 로봇의 위치추정의 불확실성은 센서의 오차로부터 기인함.

> mapping (지도작성)
: 기준점과 상대좌표로 관찰된 결과를 누적하여 로봇이 위치한 환경을 모델링하는 것
: 위치와 관측정보 그리고 제어입력으로부터 랜드마크 집합을 추정하는 것
- 지도의 부정확성은 센서의 오차로부터 기인함.

> Simultaneous Localization and Mapping (SLAM, 동시간 위치인식 및 지도작성)
: 위치한 환경 내에서 로봇의 위치를 추정하는 것
: 랜드마크 관측벡터와 초기값 그리고 적용된 모든 제어입력이 주어진 상태에서 랜드마크의 위치와 k시점에서의 로봇 상태벡터 xk의 결합확률
- 재귀적 방법 + Bayes 정리
- observation model (관측 모델) + motion model (상태 공간 모델, 로봇의 움직임 모델)
- motion model은 상태 천이가 Markov 과정임을 의미함. (현재 상태는 오직 이전 상태와 입력 벡터로서 기술되고, 랜드마크 집합과 관측에 독립임.)
- prediction (time-update) + correction (measurement-update)
- 불확실성은 로봇 주행거리계와 센서 오차로부터 유발됨.

conditional Bayes rule
http://en.wikipedia.org/wiki/Bayes%27_theorem

$P(A|B \cap C) = \frac{P(A \cap B \cap C)}{P(B \cap C)} = \frac{P(B|A \cap C) \, P(A|C) \, P(C)}{P(C) \, P(B|C)} = \frac{P(B|A \cap C) \, P(A|C)}{P(B|C)}\,.$

Markov process

total probability theorem: "law of alternatives"
http://en.wikipedia.org/wiki/Total_probability_theorem

$\Pr(A)=\sum_{n} \Pr(A\cap B_n)\,$

$\Pr(A)=\sum_{n} \Pr(A\mid B_n)\Pr(B_n).\,$

> Extended Kalman filter (EKF, 확장 칼만 필터)

http://en.wikipedia.org/wiki/Ground_truth

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Brian Williams, Georg Klein and Ian Reid <Real-Time SLAM Relocalisation> (0)	2009.07.23
Durrant-Whyte & Bailey "Simultaneous localization and mapping" (0)	2009.07.22
Georg Klein & David Murrayt <Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces> (0)	2009.07.15
Trends in Augmented Reality Tracking, Interaction and Display: A Review of Ten Years of ISMAR (0)	2009.07.14
to install Freeimage on mac (0)	2009.07.08

posted by maetel

Georg Klein & David Murrayt <Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces>

2009. 7. 15. 16:49 Computer Vision

Klein, G. and Murray, D. 2007.
Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces
In Proceedings of the 2007 6th IEEE and ACM international Symposium on Mixed and Augmented Reality - Volume 00 (November 13 - 16, 2007). Symposium on Mixed and Augmented Reality. IEEE Computer Society, Washington, DC, 1-10. DOI= http://dx.doi.org/10.1109/ISMAR.2007.4538852

Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces.pdf

Georg Klein
David Murray
Active Vision Laboratory, Department of Engineering Science, University of Oxford

Source Code & Usage Example

1. parallel threads of tracking and mapping
2. mapping from smaller keyframes: batch techniques (Bundle Adjustment)
3. Initializing the map from 5-point Algorithm
4. Initializing new points with epipolar search
5. mapping thousands of points

Joint Compatibility Branch and Bound (JCBB)
http://en.wikipedia.org/wiki/JCBB

RANdom SAmple Consensus (RANSAC)
http://en.wikipedia.org/wiki/RANSAC

coarse-to-fine approach

batch method
bundle adjustment
http://en.wikipedia.org/wiki/Bundle_adjustment

Structure-from-Motion (SfM)

five-point stereo
http://en.wikipedia.org/wiki/Eight-point_algorithm

5-point algorithm
http://portal.acm.org/citation.cfm?id=987623

Henrik Stew´enius, Christopher Engels, David Nist´er
Recent Developments on Direct Relative Orientation

epipolar feature search

intensity-patch descriptor

(feature-to-feature or camera-to-feature) correlation-based search

NCC (normalized cross correlation) search
http://en.wikipedia.org/wiki/Cross-correlation#Normalized_cross-correlation

Unibrain Fire-i digital camera

http://en.wikipedia.org/wiki/YUV411

FAST-10 corner detection
http://wapedia.mobi/en/Corner_detection
http://en.wikipedia.org/wiki/Corner_detection

decaying velocity model

barrel radial distortion
http://en.wikipedia.org/wiki/Distortion_(optics)

lie group SE(3)

affine warp
warping matrix <- (1) back-projecting unit pixel displacements in the source keyframe pyramid level onto the patch's plane and then (2) projecting these into the current (target) frame

inverse compositional image alignment

Tukey biweight objective function

M-estimator
http://en.wikipedia.org/wiki/M-estimator
Zhengyou Zhang, M-estimators

Shi-Tomasi corner detector

http://en.wikipedia.org/wiki/Levenberg-Marquardt

cubic-cost matrix factorization
http://en.wikipedia.org/wiki/Cubic_function

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Durrant-Whyte & Bailey "Simultaneous localization and mapping" (0)	2009.07.22
임현, 이영삼 <이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(SLAM)> (3)	2009.07.21
Trends in Augmented Reality Tracking, Interaction and Display: A Review of Ten Years of ISMAR (0)	2009.07.14
to install Freeimage on mac (0)	2009.07.08
photometric stereo 09-07-03 (0)	2009.07.06

posted by maetel

Special Issue on Visual SLAM (IEEE Transactions on Robotics, Vol. 24, No. 5)

2009. 2. 14. 17:27 Computer Vision

IEEE Transactions on Robotics, Volume 24, Number 5, October 2008
: Visual SLAM Special Issue

Guest Editorial: Special Issue on Visual SLAM

Special Issue on Visual SLAM.pdf

simultaneous localization mapping (SLAM)
in autonomous mobile robotics
using laser range-finder sensors
to build 2-D maps of planar environments

SLAM with standard cameras:
feature detection
data association
large-scale state estimation

SICK laser scanner

Kalman filter
Particle filter
submapping

http://en.wikipedia.org/wiki/Particle_filter
particle filter = sequential Monte Carlo methods (SMC)

http://en.wikipedia.org/wiki/Image_registration
the process of transforming the different sets of data into one coordinate system

http://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping
the process of creating geometrically accurate maps of the environment
to build up a map within an unknown environment while at the same time keeping track of their current position

R.C. Smith and P. Cheeseman (1986)

Hugh F. Durrant-Whyte (early 1990s)

Sebastian Thrun

mobile robotics
autonomous vehicle

한국로봇산업협 http://www.korearobot.or.kr/

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Civera, Davison & Montiel <Inverse Depth Parametrization for Monocular SLAM> (0)	2009.03.26
camera calibration 09-02-16 (0)	2009.02.16
IMU sensor calibration (0)	2009.02.06
SLAM, AR (0)	2009.02.06
[유찬기] OpenCV & CV #4: Camera Projection Model (0)	2009.02.02

posted by maetel

class 13 - mapping: bump + specular

2008. 6. 20. 15:15 @GSMC/정재환: 3D Modeling&Rendering

2008-06-20 쇠 @가브리엘 504

기본 매핑

color + bump + speacular

'@GSMC > 정재환: 3D Modeling&Rendering' 카테고리의 다른 글

class 12 (0)	2008.06.13
class 10 - mapping (0)	2008.05.30
class 9 공룡 만들기 (0)	2008.05.23
class 7 - 돌고래 완성 (0)	2008.05.02
class 6 - dolphin (0)	2008.04.25

posted by maetel

<Shell Texture Functions>

2007. 6. 28. 16:11 Method/VFX

invalid-file

<Shell Texture Functions>
Yanyun Chen, Xin Tong, Jiaping Wang, Stephen Lin, Baining Guo, Heung-Yeung Shum
Microsoft Research Asia

'Method > VFX' 카테고리의 다른 글

Lighting and Shading Techniques for Interactive Applications (0)	2007.07.06
Texturing & Modeling: A Procedural Approach (0)	2007.06.29
Dan B. Goldman <Fake Fur Rendering> (0)	2007.06.26
Rhythm&Hue: Hair Render (0)	2007.06.26
<Rendering Generalized Cylinders with Paintstrokes> (0)	2007.06.26

posted by maetel

돛단배

Tag

Notice

Recent Post

Recent Comment

Recent Trackback

Archive

My Link

calendar

Category

'mapping'에 해당되는 글 8건

Unscented Transform

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

PTAM to be dissected on OS X

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

PTAM test log on Mac OS X

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

임현, 이영삼 <이동로봇의 동시간 위치인식 및 지도작성(SLAM)>

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Georg Klein & David Murrayt <Parallel Tracking and Mapping for Small AR Workspaces>

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

Special Issue on Visual SLAM (IEEE Transactions on Robotics, Vol. 24, No. 5)

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

class 13 - mapping: bump + specular

'@GSMC > 정재환: 3D Modeling&Rendering' 카테고리의 다른 글

<Shell Texture Functions>

'Method > VFX' 카테고리의 다른 글

티스토리툴바

Search

Tag

Notice

Recent Post

Recent Comment

Recent Trackback

Archive

My Link

calendar

Category

'mapping'에 해당되는 글 8건

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'Computer Vision' 카테고리의 다른 글

'@GSMC > 정재환: 3D Modeling&Rendering' 카테고리의 다른 글

'Method > VFX' 카테고리의 다른 글

티스토리툴바