이번에는 카메라 특히 로봇 산업에서 많이 사용되는 스테레오 카메라(Sterio Camera)와 모노 카메라(Mono Camera)에 대해 설명하겠습니다.
대표적인 스테레오 카메라로는 인텔 리얼센스 제품들이 있습니다. 저도 무려 두 프로젝트나 Realsense 모델을 활용한 경험이 있습니다.
아마 그 이유는 카메라의 NVIDIA, CUDA 등 다양한 딥러닝 모델과의 호환성 및 RGB-D 카메라로 픽셀 및 거리 값을 제공해주는 스테레오 카메라이기 때문에 비록 비싼 가격에도 사용하지 않을까 싶습니다.
RealSense의 실제 카탈로그는 하기 사이트에서 무료로 다운로드하여 확인이 가능합니다.
Intel® RealSense™ Camera D400 Series Product Family Datasheet (intelrealsense.com)
우선 카메라 렌즈가 하나인 모노 카메라와 카메라 렌즈가 두 개 이상인 스테레오 카메라를 사람의 눈과 비교하며 설명하겠습니다.
우선 우리의 눈은 색에 대한 정보를 2D로 전달받지만 실제 살고 있는 세상은 3차원의 공간이다. 우리는 눈 하나 만으로 거리 값에 대한 정보를 얻기 어렵습니다.
그렇다면 눈 2개로 어떻게 거리 값도 측정을 하고 2차원 공간을 3차원 공간으로 인식할까요?
우선 왼쪽 눈, 오른쪽 눈으로 사각기둥 앞에 놓인 원기둥을 본다고 가정해 봅시다.
다음 조감도 그림에서 확인하듯이 왼쪽 눈과 오른쪽 눈이 인지하는 형태는 사물은 사뭇 다르다는 것을 확인할 수 있습니다.
다음 조감도 이미지를 통해 보면 왼쪽 눈은 일직선 상에 놓인 원기둥 뒤의 사각기둥은 왼쪽으로 치우쳐 보이며, 오른쪽 눈으로 본 사각기둥은 오른쪽으로 치우쳐 보일 겁니다.
이러한 원리로 실제 정면에서 각 눈으로 바라보면 위와 같이 비록 실제 사물은 일직선에 놓여있지만 양쪽 눈이 바라보는 사물의 위치가 서로 다르다는 것을 확인할 수 있습니다.
이러한 원리를 이용한 카메라가 바로 스테레오 카메라입니다. 여기서 두 카메라의 위치 값을 보정을 통해 외부 파라미터라는 회전 및 평행이동 행렬 값이 이용되는데 해당 내용은 추후에 카메라 캘리브레이션에 대해 설명하면서 얘기해 보겠습니다.
반대로 오로지 카메라 렌즈 하나로 구성된 카메라는 모노 카메라라고 불립니다.
모노 카메라의 활용도도 매우 높은 편입니다. 다만 3차원 공간에서 거리 값 측정은 힘들다는 단점이 있습니다.
다음은 모노 카메라와 스테레오 카메라의 비교표입니다.
다음 시간에는 두 카메라로 어떤 방식으로 정밀하게 위치 값을 찾는지에 대해 설명하겠습니다.
해당 설명에서는 캘리브레이션 과정에 대한 설명과 내부 파라미터, 외부 파라미터에 대해 자세히 설명해 보겠습니다.
감사합니다!
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