Tech Tech Overview

World-first invention of realistic 3-dim map with ultimate user freedom
Ultimate offspring of 20yrs of research by TeeVR CEO (prof. Dr.Dohat Korea Univ.)
Unrivaled world-wide patent portfolio

Tech Issued Patents

Device and method for extracting directional information of indoor structure
Abstract     
본 발명의 일 실시예에 따른 실내 구조의 방향 정보 추출 장치는 건물의 실내 구조에 대한 2차원 또는 3차원 거 리 정보를 획득하는 구조 정보 획득부; 상기 2차원 또는 3차원 거리 정보로부터 복수의 직선 또는 평면 조각에 관한 정보를 추출하는 조각 정보 추출부; 및 상기 복수의 직선 또는 평면 조각에 관한 정보를 이용하여 상기 실 내 구조의 방향 정보를 추출하는 방향 정보 추출부를 포함한다.
Method for extracting outter static structure of space from geometric data of space
Abstract
A method is provided for extracting outer space feature information from spatial geometric data. The method comprises: an input step S10 of inputting spatial geometric data for a target region; a sampling step S20 of determining a sample by selecting an arbitrary area for the spatial geometric data input in the input step using a preset selection method; a feature extraction step S30 of acquiring feature information for a corresponding sampling plane using a convex hull method based on sampling information including sampling plane information of the spatial geometric data for a sampling plane selected in the sampling step. The sampling step and the feature extraction step are repeatedly performed in a preset manner. 
 
Method for building the map of a mobile robot and recognizing the position of the mobile robot
Abstract
The present invention provides a sensing unit, and a storage unit, and a control unit which is connected to the computing unit for computing a plan characterized from the point data, wherein the operation unit is the operation control signal, a driving unit for moving according to the drive control signal of the controller providing pre-stage and the detection step of adding the detection according to the detected control signal of the controller detects a point data for a peripheral region, a point which the detection portion detects the data and the storage portion set up to provide a mobile robot provided with a data by using the control unit using the spatial relationship is derived from the flat feature extraction step of extracting a flat characteristic, the previously flat characteristic and the current plane feature on the map information on the surroundings is obtained in accordance with the movement of the mobile robot including the step of matching information occlusion, and the occlusion information comprises: the Current flat characteristic and the previous plane characterized rotated matching flat features to the sampling step of selecting a pair, the rotation matching plane characterized by a mate to the previous position of the mobile robot estimates the spatial relationship between the current position and the rotation matching plane between It provides a feature match a flat characteristic map of a mobile robot comprising a consensus confirming whether or not to include in the set of paired form and position recognition method.
Method for extracting plane feature from raw point clouds, and method for building the map of a mobile robot and recognizing the position of the mobile robot with the extracting method
 Abstract    
본 발명은, 감지부, 저장부와, 연산부와, 제어부와, 구동부를 구비하는 이동 로봇을 제공하는 제공 단계와, 상기 제어부의 감지 제어 신호에 따라 상기 감지부가 주변 영역에 대한 포인트 데이터를 감지하는 감지 단계와, 상기 감지부가 감지한 포인트 데이터 및 상기 저장부의 사전 설정 데이터를 이용하여 상기 제어부가 평면 특징을 추출 하는 평면 특징 추출 단계와, 상기 이전 평면 특징 및 상기 현재 평면 특징를 이용하여 상기 이동 로봇의 이동에 따라 획득되는 주변 환경에 대한 지도 정보를 정합하는 정보 교합 단계를 포함하고, 상기 평면 특징 추출 단계는: 주변 환경에 대한 상기 포인트 데이터를 사전 설정된 큐브 사이즈로 분할된 큐브 단위의 포인트 데이터 및 해당 큐브 단위의 정보를 순차적으로 저장하는 포텐셜 큐와, 상기 포텐셜 큐에서 순차적으로 처리되어 단일의 평면 특징을 구비하는 큐브 단위의 정보를 상기 포텐셜 큐로부터 전달받는 플레인 큐를 이용하는 이동 로봇의 지 도 형성 및 위치 인식 방법을 제공하여, 주변 환경 복잡도에 따라 계층적으로 차등 분할되거나 병합되는 평면 추 출 과정을 가능하게 한다.
Fast plane extration method using the hierarchical segmentation
Abstract
본 발명은, 센서부가 대상 영역에 대한 거리 정보를 포함하는 센서 정보를 감지하는 감지 단계와, 상기 감지 단 계에서의 센서 정보에 기초하여 평면 정보를 추출하고 추출된 평면 정보에 대한 적합도를 판단하는 평면 정보 추 출 평가 단계와, 상기 평면 정보 추출 평가 단계에서 얻어진 평면 정보에 기초하여 대상 영역의 확인된 평면 정 보를 확장시키는 특징 정보 확장 단계를 구비하고, 상기 평면 정보 추출 평가는 대상 영역에 대하여 복수 개의 서브 프레임으로 분할하여 평면 정보를 추출 평가하는 것을 특징으로 하는 고속 평면 추출 방법 및 이를 이용한 로봇 이동 장치를 제공한다.
A simultaneous localization and map building method of mobile robot using vanishing point
Abstract
본 발명은, 감지부와 저장부 및 상기 감지부 및 제어부와 전기적 소통을 이루는 제어부를 포함하는 로봇 이동 장치의 절대 좌표계에 대한 상대 회전 각도를 포함하는 입력 상태를 초기화하는 초기화 단계와, 상기 입력 상태에 기초하여 상기 로봇 이동 장치의 현재 상태를 예측하는 예측 단계와, 상기 감지부가 주변 환경을 감지하는 감지 단계와, 상기 감지 단계에서 감지된 상기 주변 환경에 대한 감지 신호에 기초하여 상기 주변 환경에 대한 직선 경로 및 상기 직선 경로에 대한 소실점을 추출하고 상기 직선 경로에 대한 병진 운동 불변 각도를 산출하는 소실점 및 병진 운동 불변 각도 산출 단계와, 상기 소실점의 저장 여부를 판단하고 상기 직선 경로에 대한 상대 법선 각도 및 상기 병진 운동 불변 각도에 기초하여 산출되는 상기 직선 경로에 대한 상대 법선 각도 기대값으로부터 이노베이션을 산출 연산하는 데이터 연관 단계와, 상기 데이터 연관 단계의 결과에 기초하여 상기 입력 상태를 갱신 내지 상태 추가하는 업데이트 단계를 포함하는 로봇 이동 장치 지도 작성 방법을 제공한다.
Method for extracting plane feature from raw point clouds, and method for building the map of a mobile robot and recognizing the position of the mobile robot with the extracting method
 Abstract    
본 발명은, 감지부, 저장부와, 연산부와, 제어부와, 구동부를 구비하는 이동 로봇을 제공하는 제공 단계와, 상기 제어부의 감지 제어 신호에 따라 상기 감지부가 주변 영역에 대한 포인트 데이터를 감지하는 감지 단계와, 상기 감지부가 감지한 포인트 데이터 및 상기 저장부의 사전 설정 데이터를 이용하여 상기 제어부가 평면 특징을 추출 하는 평면 특징 추출 단계와, 상기 이전 평면 특징 및 상기 현재 평면 특징를 이용하여 상기 이동 로봇의 이동에 따라 획득되는 주변 환경에 대한 지도 정보를 정합하는 정보 교합 단계를 포함하고, 상기 평면 특징 추출 단계는: 주변 환경에 대한 상기 포인트 데이터를 사전 설정된 큐브 사이즈로 분할된 큐브 단위의 포인트 데이터 및 해당 큐브 단위의 정보를 순차적으로 저장하는 포텐셜 큐와, 상기 포텐셜 큐에서 순차적으로 처리되어 단일의 평면 특징을 구비하는 큐브 단위의 정보를 상기 포텐셜 큐로부터 전달받는 플레인 큐를 이용하는 이동 로봇의 지 도 형성 및 위치 인식 방법을 제공하여, 주변 환경 복잡도에 따라 계층적으로 차등 분할되거나 병합되는 평면 추 출 과정을 가능하게 한다.

Tech Publications

[3] 3D Pose Estimation with One Plane Correspondence using Kinect and IMU
IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems(IROS) / 26.Jan. 2018
Abstract
In indoor spaces, plane features are general geometric primitives that are robust to noise. To estimate the relative displacement and orientation between two consecutive 3D poses, at least three-pair correspondences of planes with different normals are needed at both poses. Otherwise, the estimated state falls into degeneracy, which is usually caused by the narrow field-of-view (FoV) of sensors as well as environmental structures. In the case where there are changes in degeneracy, with the exception of rotation, the state can be resolved using existing methods. To compensate for rotation in degeneracy for one-pair correspondences, the main approach is to project the initial prediction of an inertial measurement unit's (IMU) orientation to the normal of the corresponding plane such that it satisfies the shortest arc length. We also propose an algorithm that detects various degeneracy cases through which a seamless implementation becomes feasible, regardless of the number of plane pairs. We show the usefulness of the proposed method by performing a 3D mapping experiment where several degenerate cases arise due to limited FoV.
[2] Accurate Continuous Sweeping Framework in Indoor Spaces with Backpack Sensor System for Applications to 3D Mapping
IEEE Robotics & Automation Letters, 2016 / 26.Jan. 2018
Abstract
In indoor environments, there exists a few distinctive indoor spaces' features (ISFs). However, up to our knowledge, there is no algorithm that fully utilizes ISF for accurate 3-D SLAM. In this letter, we suggest a sensor system that efficiently captures ISF and propose an algorithm framework that accurately estimates sensor's 3-D poses by utilizing ISF. Experiments conducted in six representative indoor spaces show that the accuracy of the proposed method is better than the previous method. Furthermore, the proposed method shows robust performances in a sense that a set of adjusted parameters of the related algorithms does not need to be recalibrated as target environment changes. We also demonstrate that the proposed method not only generates 3-D depth maps but also builds a dense 3-D RGB-D map.
 
[1] Full-DOF Calibration of a Rotating 2-D LIDAR With a Simple Plane Measurement
IEEE Trans. on Robotics, 2016 / 26.Jan. 2018
Abstract    
This paper proposes a calibration method that accurately estimates six parameters between the two centers of 2-D light detection and ranging (LIDAR) and a rotating platform. This method uses a simple plane, and to the best of our knowledge, it is the first to enable full-degree-of-freedom (DOF) estimation without additional hardware. The key concept behind this method is a decoupling property, in which the direction of a line on a plane does not contain 3-DOF translation terms. Based on this, a cost function for rotation is constructed, and 3-DOF rotation parameters are estimated. With this rotation, the remaining 3-DOF translation parameters are calculated in a manner that minimizes the cost function for translation only. In other words, an original 6-DOF problem is decoupled into two 3-DOF estimation problems. Given these cost functions, degenerate cases are mathematically analyzed for known cases (incomplete), and the robustness is numerically tested for all possible cases (complete). The performance of the method is validated by extensive simulations and experimentations, and the estimated parameters from the proposed method demonstrate better accuracy than previous methods.