Fast stereo matching is required when stereo vision is used in real-time navigation of indoor mobile robots. Because previously studied stereo matching algorithms used the epipolar constraint only, they require long time to match the corresponding features and often give erroneous results when applied to mobile robots. For these reasons, stereo vision tends to be avoided in indoor mobile robots.
In this thesis, a new geometric constraints in indoor environment is proposed and its validity is proved. A New efficient stereo matching algorithm, based on the epipolar constraint and the geometric constraint, is also presented for indoor environment recognition. Experimental results verify the algorithm and show its usefulness. The applications of the proposed geometric constraint in other fields are discussed to show their possibility.
실내 주행 이동 로봇의 실시간 주행에 스테레오 비젼이 사용될 때 고속의 스테레오 매칭이 필요하다. 그러나 기존의 스테레오 매칭 알고리즘은 에피폴라 제한 조건만을 사용하여, 이동 로봇에 사용될 때, 해당 특징을 대응시키는데 많은 시간이 걸리고 종종 잘못된 결과를 보인다. 이러한 이유로 스테레오 비젼은 실내 주행 이동 로봇에서 사용되지 않는 경향이 있다. 본 논문에서는 실내 환경에서 새로운 기하학적 제한 조건을 제시하고 그 타당성을 증명한다. 또한 실내 환경의 인식을 위하여 에피폴라 제한 조건과 제안된 기하학적 제한 조건을 이용한 새로운 스테레오 매칭 알고리즘을 제안한다. 그리고 실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘의 타당성을 보이고, 그 실용성을 보인다. 또한 다른 분야에서 제안된 기하학적 제안 조건이 응용되어질 수 있는 가능성을 보인다.
