Mobile mapping system is a surveying system that use vehicle carrying various sensors as CCD camera, GPS and IMU(Inertial measurement Unit). This system capturing images of forward direction continuously while running road. Use these images, then acquire road and road facilities information as facilities position, size or maintenance condition. In this study, we organized data and each data processing steps that are needed for 3 dimensional positioning. And develop digital photogrammetry S/W easy to use and accurate for mobile mapping system.
급변하는 주변상황이나 대형차량과 같은 큰 지형지물에 센서가 가려질 경우에는 센서만을 이용한 완전 자율주행에는 한계가 따른다. 이에 자율주행을 위해서 센서를 이용한 한계점을 극복할 수 있도록 정밀한 도로지도를 부가적으로 이용하는 방법이 사용되고 있다. 본 연구는 국토지리정보원에서 제공하는 지상 MMS(Mobile Mapping System)로 취득된 3차원 점군자료를 이용하여 도로 객체를 분류하는 연구를 수행하였다. 본 연구를 위해서 원본 3차원 점군자료를 전처리 하고, 지면과 비지면점을 분리하기 위한 필터링 기법을 선정하였다. 또한 차선, 가로등, 안전펜스 등에 해당하는 도로객체를 초기 분할한 후 분할된 객체를 머신러닝의 종류인 서포트 벡터 머신을 이용하여 학습시킨 후 분류하였다. 학습데이터는 분할된 도로객체에서 추출한 고유값을 이용한 기하학적 요소와 높이정보만을 사용하였으며 분류결과 전체정확도는 87%, 카파계수는 0.795로 나타났다. 향후 도로객체의 분류를 위하여 기하학적인 요소 뿐만 아니라 다양한 항목을 추가한다면 분류정확도가 높아질 것으로 예상된다.
Terrestrial Laser Scanner and Airborne Laser Scanning is one of the state of art surveying equipments. So This study deals with the combined use of mobile TLS(Terrestrial Laser Scanner) with ALS(Airborne Laser Scanning) to extract shoreline's topography information. These two systems have their own pros and cons. Mobile TLS can capture the facades of a low story building along the shoreline fast and quickly. Meanwhile, Due to viewpoint restrictions of ALS data collection, the amount of detail, which is available for the building facades is very limited. Therefore, it is recommended that the co-registration and geo-referencing methods of both two should be developed and the application of both system for shoreline mapping also should be investigated.
Recently, photogrammetry, TLS(Terrestrial Laser Scanner), MMS(Mobile Mapping System)-based techniques have been applied to estimate earthwork volume for construction management. The primary objective of this study is to analyze the accuracy of earthwork volume estimating between photogrammetry and TLS, MMS that improves the traditional surveying method in convenience, estimating accuracy. For this, the following research works are conducted sequentially; 1) literature review, 2) core algorithm analysis, 3) surveying data acquisition using photogrammetry, TLS, MMS, 4) estimated earthwork volume comparison according to surveying method. As a result of the experiment, it was analyzed that there were earthwork volume errors of 1,207.5m3 (14.03%) of UAV-based digital map, 391.5m3(4.55%) of UAV, TLS integrated digital map, and 294.9m3(3.43%) of UAV, MMS integrated digital map. It is expected that the result of this study will be enormous due to the availability of the analyzed data.
하천시설물의 효과적인 유지관리에는 대상물에 대한 지속적인 데이터 수집이 선행되어야 한다. 하지만, 토탈스테이션, GNSS 및 지상레이저스캐너를 활용하는 기존의 데이터 취득방식은 일반적인 시설물과 달리 넓고 긴 지역에 분포해있는 하천시설물의 공간정보데이터를 취득하는데 비용/시간/인력 측면에서 한계가 있다. 반면, 플랫폼이 이동하면서 데이터를 취득하는 모바일매핑시스템(MMS)은 넓은 지역에 대한 정밀한 공간정보데이터를 빠른 시간 내에 취득하기 때문에, 하천 주변의 선형시설물에 대한 유지관리에 활용되기 적합하다. 4 km에 달하는 연구지역에 모바일매핑 시스템을 적용하여 본 결과, 20분의 데이터 취득 소요시간 동안 184,646,099개의 포인트를 취득하여 378개의 횡단면을 추출하고 이를 하천기본계획 상의 도면과 비교해 봄으로써, 모바일매핑시스템을 이용한 효율적인 제방관리가 가능함을 확인하였다.
정부 및 지자체 행정업무의 전산화와 통합시스템 구축이 증가함에 따라 차량측량시스템의 활용성이 점차 증대 돼 가고 있다. 이와 같은 요구에 따라 특정 지역의 시설물을 신속하게 측정해야 하는 경우가 발생하는데 이 경우에는 후처리방식보다는 실시간 현장처리방식이 필요하며 현장처리에 있어서는 정확도 못지않게 자료의 처리속도가 중요한 요소가 된다. 본 연구에서는 정확도와 처리속도 면에서 현장처리에 적합한 3차원 위치결정방법을 선정하기 위해 사진측량분야에서 사용되어 온 두 가지 공간전방교회법을 프로그램화하여 비교하였다. 특히, 해석적 공간전방교회법에 대해서는 기존의 근거리 지상사진 측량법을 차량의 이동에 따라 카메라의 위치와 자세가 변하는 차량측량시스템의 특성에 맞도록 수정하여 적용하였다. 비교결과, 정확도의 측면에서는 두 방법에서 차이가 거의 없었으나 계산에 소요되는 시간의 측면에서는 해석적 공간전방교회법이 약 1/3 정도로 나타났다.
하천 시설물의 효율적인 유지관리를 위해서는 대상물에 대해 지속적이고, 주기적인 데이터 취득이 선행되어야 한다. 하천 시설물은 일반 시설물과 달리 넓고 긴 지역을 따라 분포하고 있으므로 지상레이저스캐너, 토탈스테이션 및 GNSS를 활용하는 기존의 하천 측량 방법으로는 공간정보를 취득하는 데에 비용·인력·시간적 한계가 존재한다. 이에 반해, 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, 이하 MMS)은 플랫폼의 이동과 동시에 3차원 공간정보를 취득하므로 하천 시설물의 데이터 취득에 효율적이다. 따라서 본 연구진은 MMS를 활용하여 안양천 4 km 제방에 대해 20분동안 184,646,099개의 포인트를 취득했으며, 이를 10 m 간격의 종 방향으로 분할하여 378개의 횡단면을 추출하였다. 제방 횡단면 포인트 클라우드에서 제외지의 경사면 정보만 따로 분리하여 최대 및 평균 비탈 경사를 자동으로 계산하였으며, 이를 동일 제방에 대해 수동으로 계산한 값과 비교했을 때 RMSE 기준 최대 경사 1.124°, 평균 경사 1.659°의 정확도를 확인할 수 있었다. Reference 경사는 제방의 포인트 클라우드를 plot하고 경사 계산 시 위치정보를 사용하는 두 점을 직접 선택하여 수동으로 계산하였다. 또한 자동 추출한 경사를 하천기본계획 상의 비탈 경사면 설계 기준과 비교하여 MMS를 활용한 하천 시설물 검사의 가능성을 확인하였다.
3차원 등록은 서로 다른 좌표계를 갖거나 좌표계가 없는 데이터를 기준 좌표계로 일치시키는 과정으로 사진측량의 절대표정, 정밀도로지도 제작을 위한 데이터 결합 등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 3차원 등록은 점을 이용하는 방법과 선형을 이용하는 방법으로 구분이 된다. 점을 이용할 경우 서로 다른 공간해상도를 갖는 경우 동일한 공액점을 찾기 어려운 문제가 있다. 이에 반해 선형을 이용할 경우 공간해상도가 다른 경우 뿐만 아니라 점군 형태의 데이터에서 시작점과 끝점이 같지 않은 공액의 선형을 이용하여 3차원 등록이 가능한 장점이 있다. 본 연구에서는 선형을 이용하여 3차원 등록을 수행하기 위해서 쿼터니언을 이용하여 두 데이터 간의 3차원 회전각을 결정한 후 축척과 3차원 이동량을 결정하는 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 검증을 위해 실내에서 구축한 선형과 실외 환경의 지상 모바일매핑시스템을 통해 취득한 선형을 이용하여 3차원 등록을 각각 수행하였다. 실험결과, 실내 데이터를 이용한 경우 축척을 고정한 경우와 고정하지 않은 경우 평균제곱근오차는 각각 0.001054m와 0.000936m로 나타났다. 실외 데이터를 이용하여 500m 구간에서 3차원 변환을 수행한 결과 6개의 선형을 이용하였을 경우 평균 제곱근오차는 0.09412m로 나타났으며 정밀도로지도 제작을 위한 정확도를 만족하는 것을 알 수 있었다. 또한, 선형의 개수를 변화시킨 실험에서 9개 이상의 선형을 이용할 경우도 평균제곱근오차의 변화가 크지 않은 것을 통해 높은 정확도의 3차원 변환을 위해 9개의 선형으로도 충분한 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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