Large-scale three-wheeled cleaning robots are utilized to clean large spaces such as warehouses and manufacturing plants where significant floor contamination occurs. Although there are autonomous cleaning robots, user-operated cleaning robots are often preferred because they are easy to repair and inexpensive. Therefore, workers have to spend extra time on cleaning, which reduces work efficiency. In this paper, we propose an autonomous driving system designed to automate the operation while maintaining the structure of existing cleaning robots. The contributions of this paper are as follows: 1) Hardware modules that control the driving and steering components. 2) A LiDAR-based autonomous driving system and path point generation system considering the mechanical characteristics of the cleaning robot. 3) The proposed system is implemented on an actual cleaning robot and driving tests are performed. As a result, when path planning is performed to cover the cleaning area, the average RMSE for each straight path is 0.0802 m, which is smaller than the minimum cleaning overlap of 0.3 m that occurs during the straight cleaning of the robot. This shows that the proposed system effectively covers the entire cleaning area.
레이저는 단시간에 높은 정밀도로 다량의 측정을 행할 수 있는 장점을 지니며, 이의 구체적인 실현이 지상 LiDAR라고도 불리는 지상레이저 스캐너이다. 본 논문에서는 Z-F 레이저시스템을 사용하여 대상물의 3차원 레이저 측정, Point 데이터의 생성, Registration & Merging, Polygon 데이터의 생성, Surface 데이터 생성의 과정을 거쳐 수행된 고건축물의 3차원 모델링 결과에 대하여 기술한다. 문화재의 보존 및 복원을 위한 자료 기록 및 측정에 있어서 지상 레이저스캐너를 사용한 고건축물의 데이터베이스 구축기술은 문화유산의 복원 및 관련분야에 커다란 영향력으로 자리매김할 수 있을 것으로 사료된다.
최근 기후변화와 관련하여 국내를 비롯한 국제적인 관심이 증폭되고 있으며, 이러한 시대적인 흐름 속에 탄소흡수원으로서의 산림의 중요성이 부각되고 있다. 특히, 산림전용 및 황폐화 방지를 통한 온실가스감축(Reduced Emissions from Deforestation and Degradation, REDD) 및 산림탄소축적보존 및 증진, 지속가능한 산림경영을 포함하는 REDD+가 post-2012에 이행될 신규 메커니즘으로 활용될 전망이다. 메커니즘의 이행을 위해서는 기본적으로 MRV(Measuring, Reporting and Verification) 시스템을 통해 메커니즘 적용 효과를 인증 받아야 한다. 본 연구에서는 가장 효율적인 모니터링 방법 중 하나로 인정받고 있는 다양한 원격탐사기술의 토지피복변화 탐지 및 탄소축적량 추정하는 방법 및 효과를 비용 및 기술(불확실성)측면에서 분석하였다. 그 결과 토지피복변화탐지를 위해서는 중해상도 광학영상 및 위성 탑재 SAR(Synthetic Aperture Radar)가 가장 적합한 원격탐사자료로 도출되었다. 그리고 탄소축적량 추정에 있어서는, 항공기 탑재 LiDAR(Light Detection and Ranging), SAR와 같이 불확실성이 낮은 기술과 비용효율적인 기술인 중해상도 광학영상, 위성 탑재 SAR 간의 통합을 통해 효율적인 결과를 도출할 수 있음을 확인할 수 있었다. 하지만, 아직까지 본 메커니즘에 대한 명확한 인증기관, 가이드라인 및 불확실성에 대한 기준이 결정 되지 않고 있으므로, 추후 지속적인 관심을 통해 국제적인 흐름을 파악하고, 적합한 방법론을 구축해야 한다. 뿐만 아니라 개발된 메커니즘을 대상 개도국에 활용하기 위해서는 긴밀한 국제협력관계 구축 및 대상국에 적합한 모니터링 방법 또한 고려해야 할 필요성이 있다.
이 논문에서 우리는 제4차 산업혁명의 핵심기술의 하나인 LiDAR 센서를 기반으로 기존 검지 카메라의 검지율을 개선하여 입출차 차량에 대해 100% 검지가능한 시스템을 개발하였다. 현재 운영 중인 주차장은 98% 정도의 차량번호 인식율에만 의존하고 있으므로 입출차 카운트의 불일치, 부정확한 정보 제공 등으로 사전 예약불가, 실시간 주차정보 불일치 등 여러 가지 문제를 안고 있다. 주차현황정보는 정확도 100% 수준으로 관리되어야 하며 이를 위해 우리는 LIDAR를 이용하여 주차장의 입출차 검지 체계를 구축하였다. 주로 자율주행 자동차의 차량 및 사물검지를 위해 필수적으로 사용되고 있는 LIDAR 센서를 응용하여 주차시스템을 개발하는 경우, 검지된 센싱 정보로 차량 입출차 정보의 정확성과 입출차 카운트의 신뢰도를 개선할 수 있다. LIDAR의 분해능은 100%로 보장이 되었고 주차장의 입차(+), 출차(-) 차량의 합계가 0이 되도록 구현할 수 있었다. 우리는 3,000대의 실제 주차장 출입 차량으로 테스트해 본 결과 주차 차량 입출차 정확도를 100%로 결과를 도출하였다.
3차원 자료의 필요에 발맞추어 3차원 좌표를 직접적으로 획득할 수 있는 LIDAR 시스템이 등장하게 되었다 항공 LIDAR 시스템은 항공기, GPS, INS, Laser Scanner가 통합된 시스템으로 항공기에서 발사된 Laser의 반사파를 이용하여 거리와 그 때의 항공기의 자세, 위치를 통합하여 직접적인 3차원 포인트 자료를 획득할 수 있다. LiDAR 데이터는 지형, 건물, 식생 등의 지면위에 있는 모든 객체에 대한 3차원 자료와 영상자료를 함께 제공하고 있다. 이러한 LIDAR 자료로부터 DEM, DTM 등의 지형 정보와 식목, 건물 등 지물정보를 추출하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구에서는 지형을 추출하는데 사용할 수 있는 몇 가지 필터링기법을 선정하여 국내의 다양한 지모, 지물에 적용하고 그 정확도를 평가해 보았다.
최근 사진측량기술과 IT의 발달로 인해 고품질의 데이터의 획득이 가능하게 되면서 고해상도 영상을 이용한 정사영상의 제작과 활용이 증가하고 있다. 일반적인 정사영상은 DEM을 이용하여 편위수정이 수행하기 때문에 건물, 교량과 같은 비고를 가지고 있는 인공지형지물에 대한 기복변위를 완벽하게 제거하지 못하는 문제점을 안고 있다. 이에 본 연구에서는 건물의 기복변위를 제거한 실감정사영상을 제작하기 위하여 수치사진 측량기법과 LiDAR데이터를 이용한 네가지 실험 CASE별로 DSM을 생성하였고, 각 DSM별 정사영상을 제작하여 정확도 분석을 수행하여, 실감정사영상제작에 적합한 DSM 제작 방안을 제시하였다.
현행 지적도에는 건물 위치가 표시되지 않아 지적도 활용 시 건물 위치 식별이 어렵고, 지적현황측량에 따른 비용과 시간의 소요와 불편을 격고 있으며, 지상 건물의 경계 침범으로 인한 분쟁과 소송이 일어나고 있다. 건축물 경계 추출에 관한 선행연구에서 수치정사사진과 LiDAR를 이용한 건물 경계를 추출은 원칙적으로 지적측량의 원리와 상이한 기준으로 실제 지상의 외벽 경계선이 아닌 건축물의 옥상층 경계선을 추출하였다. 따라서 본 연구에서는 건물등록을 위해 시도해 보지 않았던 건축도면을 이용하여, 기존연구에서 고려되지 못한 지붕선이나 처마선이 아닌 실제 지적측량에서 기준이 되는 외벽의 경계선을 등록하기 위해 건축도면을 활용하였으며, 등록하는 과정에서 ArcGIS 엔진을 이용하여 개발한 자동 등록 방법을 사용하였다. 지적도 필지 경계선과 건축도면의 필지 경계선을 기준으로 등록한 결과 지적현황측량 성과와 수치지역에서 연결오차로 RMSE가 0.10m, 도해지역에서 0.16m로 나타났다. 따라서 건축도면을 이용하여 지적도에 건축물의 경계를 등록함으로써 지상측량을 보완할 수 있으며, 3차원 지적구축을 위한 기반을 조성하고, 지적재조사사업에서 시간과 경비를 획기적으로 절감할 수 있을 것이다.
Coastline has been considered as fundamental geographic information of a nation. Recently, the coastlines of higher resolution and accuracy with less update period ever than before are increasingly required. This requirement cannot be easily satisfied with the most traditional methods based on field survey such as leveling or GPS measurements. The newly developed airborne LIDAR system can be used as a promising alternative since it rapidly acquire numerous three-dimensional points densely sampled from the terrain around the coastline. Hence, in this study we developed a nearly automatic method to extract the coastline from LIDAR data and applied it to real data to verify its performance. From the comparison of the extracted coastlines with those from a digital map, we conclude that the proposed method can provide more accurate and precise lines.
공간정보 서비스는 U-City 거주자들의 편의와 안전을 위해 없어서는 안 될 중요한 요소이다. U-City에 필요한 공간정보로는 수치지도와 정사영상 그리고 각종 시설도와 단지배치도 등이 되며, 신도시의 경우에는 각종 측량장비, GPS, 항공/지상 LiDAR, RFID, 항공/위성영상 등이 활용되고 있다. 특히, 위성영상은 획득 범위의 제한이 없고, 단시간에 넓은 지역을 촬영함으로써 광범위한 지형자료를 획득할 수 있는 장점이 있다. 또 최근 들어 공간해상도의 비약적인 발전으로 위성영상 기반의 공간정보 추출 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 위성영상 기반의 U-City 내 각종 시스템의 도시기능 및 분석 기능에 지원할 수 있는 역할을 나열하고 이를 위한 처리 방법의 특이성 및 효과를 분석한다.
The increasing need and use of 3D GIS particularly in urban areas has produced growing attention on building reconstruction. Nowadays, the use of close-range data for building reconstruction has been intensively emphasized since they can provide higher resolution and more complete coverage than airborne sensory data. We developed a fusion approach for building reconstruction from both points and images. The proposed approach was then applied to reconstructing a building model from real data sets acquired from a large existing building. Based on the experimental results, we assured that the proposed approach cam achieve high resolution and accuracy in building reconstruction. The proposed approach can effectively contribute in developing an operational system producing large urban models for 3D GIS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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