• 제목/요약/키워드: 맵 빌딩

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차량 네트워크 기반 속도 및 지자기센서 데이터를 이용한 측위 시스템 (Positioning by using Speed and GeoMagnetic Sensor Data base on Vehicle Network)

  • 문혜영;김진덕;유윤식
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권12호
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    • pp.2730-2736
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    • 2010
  • 최근 차량에는 내 외부로 다양한 네트워크가 도입되고 있으며, 이는 각 네트워크의 장치 제어나 정보 조회 서비스를 제공하는 하나의 HMI(Human Machine Interface)로 통합되고 있다. GPS 기반의 차량 측위 서비스를 제공하는 기존의 차량 네비게이션 시스템 또한 이러한 통합 네트워크에 기본 사양으로 포함되고 있다. GPS는 위성 신호를 이용하여 위치 정보를 제공하는 가장 보편적인 장치로 이용되고 있지만, 터널 빌딩 숲 등의 지역에서 위성 신호를 수신 받지 못해 위치 정보 제공이 불가능한 문제점을 가진다. 이에 본 논문은 통합된 차량 네비게이션 환경의 차량 내부 CAN 네트워크와 차량 외부의 Wi-Fi 네트워크의 센싱 데이터를 이용하여 GPS가 작동하지 않는 곳에서 차량의 위치를 측정하는 기법에 대해 제안하고, 구현한다. 제안한 기법은 구성된 맵 DB와 맵 매칭하여 구현함으로써 원활하게 동작함을 보였다.

UAV의 정현파 궤적 알고리즘을 이용한 3차원 실내 맵빌딩 (Indoor 3D Map Building using the Sinusoidal Flight Trajectory of a UAV)

  • 황요섭;최원석;우창준;왕지도;이장명
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.465-470
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    • 2015
  • This paper proposes a robust 3D mapping system for a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) that carries a LRF (Laser Range Finder) using the sinusoidal trajectory algorithm. In the case of previous 3D mapping research, the UAV usually takes off vertically and flights up and down while the LRF is measuring horizontally. In such cases, the measuring range is limited and it takes a long time to do mapping. By using the sinusoidal trajectory algorithm proposed in this research, the 3D mapping can be time-efficient and the measuring range can be widened. The 3D mapping experiments have been done to evaluate the performance of the sinusoidal trajectory algorithm by scanning indoor walls.

3D 맵 빌딩을 위한 하이브리드 미디언 필터를 이용한 LRF의 임펄스 잡음 제거 (Impulse Noise Removal of LRF for 3D Map Building Using a Hybrid Median Filter)

  • 황요섭;김현우;김태준;이장명
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제18권10호
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    • pp.970-976
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    • 2012
  • In this paper, a single LRF has been used to produce a 3D map for the mobile robot navigation. The 2D laser scanners are used for mobile robots navigation, where the laser scanner is applied to detect a certain level of area by the straight beam. Therefore it is limited to the usages of 2D obstacle detection and avoidance. In this research, it is designed to complement a mobile robot system to move up and down a single LRF along the yaw axis. During the up and down motion, the 2D data are stacked and manipulated to build a 3D map. Often a single LRF data are mixed with Gaussian and impulse noises. The impulse noises are removed out by the hybrid median filter designed in this research. The 2D data which are improved by deleting the impulse noises are layered to build the 3D map. Removing impulse noises while preserving the boundary is a main advantages of the hybrid median filter which has been used widely to improve the quality of images. The effectiveness of this hybrid median filter for rejecting the impulse noises has been verified through the real experiments. The performance of the hybrid median filter is evaluated in terms of PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) and the processing time.

엄밀 정사영상 제작을 위한 가시고도 기반의 폐색영역 탐지 (Visible Height Based Occlusion Area Detection in True Orthophoto Generation)

  • 윤준희;김기홍
    • 대한토목학회논문집
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    • 제28권3D호
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    • pp.417-422
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    • 2008
  • 전통적인 정사영상 제작기법으로는 이중 투영으로 인한 원치 않는 구조물의 중복이 정사영상 안에 생길 수 있다. 특히 고층 빌딩이 밀집된 도심지역에서는 고도의 변화가 심하여 이러한 현상이 자주 발생한다. 이러한 문제들로 인하여 도심지역의 폐색영역 탐지는 정확한 엄밀 정사영상(true orthophoto)의 제작에 있어서 매우 중요한 문제이다. 본 논문은 항공영상과 LiDAR로부터 가시고도 기반의 폐색영역 탐지기법을 다루고 있다. 본 논문에서는 LiDAR의 포인트 클라우드 데이터로부터 격자형태의 수치표고모형(DSM)을 제작한 후, DSM과 항공영상의 촬영점을 이용한 가시고도 기반의 폐색영역 탐지기법을 제안하였다. 마지막으로 만들어진 DSM과 전 과정에서 만들어진 폐색맵을 이용한 엄밀 정사영상의 제작과정을 기술하였다. 제안된 알고리즘은 미국 인디애나 주의 퍼듀 캠퍼스 지역에 적용되었다.

무인기의 복잡한 지형 회피를 위한 Convex Hull 기반의 계층형 Visibility Graph (Layered Visibility Graph With Convex Hull to Avoid the Complex Terrain for UAV)

  • 임대희;박지훈;민찬오;장환철;이대우
    • 한국항공우주학회지
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    • 제47권12호
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    • pp.874-880
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    • 2019
  • 본 논문에서는 무인기의 경로 계획을 위한 맵 분할 방법론 중 하나인 Visibility Graph를 산악지형, 방공망, 그리고 레이더 등의 장애물이 존재하는 실제적인 3차원 환경에서 효율적으로 사용하기 위한 방안에 대해 서술한다. 기존의 가시성 그래프는 빌딩 사이를 주행하는 자율주행 자동차와 같이 주로 2차원 환경에서 간단한 형상의 장애물에 대해 연구되어왔다. 무인기 분야에서 사용하기 위해서는 고도 변화를 위해 3차원 가시성 그래프가 적용되어야 하는데, 3차원 가시성 그래프의 경우 2차원 환경에 비해 가시성을 판단해야 하는 노드 쌍이 매우 많아진다. 이에 더해 복잡한 다각형으로 이루어진 산악 지형은 가시성 그래프의 계산 시간을 더욱 상승시키는 요인으로 작용한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 맵을 일정 고도로 분할하는 계층형 가시성 그래프 방식을 기반으로 복잡한 산악 지형을 Convex Hull 개념을 활용하여 노드 수를 감소시켜 계산 시간을 줄이는 방법에 대해 서술하며, 노드 수를 감소시키지 않은 상태와의 계산 시간을 비교한 결과 계산 시간이 약 99.5% 감소하였음을 확인하였다.