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영어

The robot navigation in outdoor environments is a daunting task as it requires the robots to sense the perceptual changes in their environment. One of the possible methods for robot navigation is to use the image processing techniques to analyze the images captured by the robot for detecting the changes in position of the robot. The images captured by the robot camera thus results in a sequence of texture image whereby the appearance of the texture changes with the motion of the robot and with changes in lighting conditions. The detection of these perceptual changes from the texture image sequence is an expensive task if conventional computing resources are utilized. This paper presents the application of a cost effective cloud computing infrastructure for the task of 3D change estimation in texture sequence images. The utilization of cloud computing infrastructure helped in providing a time efficient and real time robot navigation system.

한국어

로봇 네비게이션은 외부 환경요소의 지각변화를 감지하는 데 있어서 복잡하고 어려운 작업을 요구한다. 로봇 네비게이션 개발의 방법 중 하나로 로봇의 위치 변화를 검출하고 로봇에서 촬영된 이미지를 분석하는 이미지 프로세싱 기술이 있다. 촬영된 이미지는 로봇의 이동 경로에 따라 변화되는 텍스처 이미지의 변화량과 순서, 조명등의 조건 데이터를 포함하게 되고, 기존의 컴퓨팅 자원을 활용하여 이를 분석하는 경우 텍스처 이미지 시퀀스의 변화량 검출 및 인식 작업에 많은 자원의 할애와 처리 시간 증대라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시퀀스 이미지의 효율적인 3D 변화량 측정을 위한 클라우드 컴퓨팅 인프라 응용 방안에 대해 설명한다.