This paper presents a graphic user interface system consisting of graphic simulator and remote control system for a building cleaning robot. It provides a tool of convenient 3D graphical map construction for real world. The 3D map is reconstructed from existing 2D building CAD data with DXF format by using OpenGL graphic API. Through this system, graphic display of robot's status information, remote control and cleaning scheduling can be done for a building cleaning robot. This proposed system is expected to give efficient way of graphic simulation and remote monitoring and control system for a building cleaning robot.
본 논문은 LIDAR 데이터와 수치지도를 이용한 점 기반의 3차원 건물모델링 방법을 제안하는데 목적이 있다. 본 논문에서 제안한 방법은 크게 건물점 추출, 지붕유형 분류, 지붕유형별 3차원 모델링 단계로 나뉜다. 먼저 수치지도의 건물 외곽선과 LIDAR 데이터를 중첩시켜 건물폴리곤 내에 있는 LIDAR 점들 중에서 지면과 벽면 및 수목을 제거하여 건물의 지붕점만을 추출한다. 추출된 건물 지붕점들은 ODR(Orthogonal Distance Regression) 방법을 통해 평면근사하여 점들이 평면상의 점이면 평면형(flat) 지붕으로 분류하고 그렇지 않으면 박공형(gable)과 원통형(arch)으로 근사한 후 평균제곱근오차가 작은 쪽으로 지붕유형을 결정한다. 실험결과 본 연구에서 제안한 방법은 3가지 유형의 단순 지붕유형을 성공적으로 분류하였으며, LiDAR 데이터와 수치지도를 이용한 자동 3차원 건물모델링의 가능성을 제시하였다.
본 연구는 항공사진으로부터 지도를 제작하는 과정의 중간산출물인 도화원도를 이용하여 3차원 건물모델을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기구축된 도화원도에 포함된 제한적인3차원 정보를 추출하여 지면모델, 지붕면모델과 벽면모델을 생성하는 과정으로 구성된다. 지붕면모델은 지붕면 모서리점들의 평면근사오차를 기준으로 단일평면이나 복합평면으로 생성한다. 단일평면은 강인추정법에 의한 평면근사를 통해, 복합평면은 삼각망에 기반한 분할 및 병합으로 구성된다. 벽면모델은 지붕면모델을 구성하는 모서리를 지면모델에 투영하여 생성한다. 실제 데이터에 적용한 결과 넓은 지역에 다양한 형태의 건물모델이 성공적으로 생성되었다. 제안된 방법은 기구축된 데이터를 이용하기 때문에 시간 및 비용적인 측면에서 효율적인 방법으로 평가된다.
For Autonomous navigation of the mobile robots, the robots' capability to recognize 3D environment is necessary. In this paper, an on-line 3D map building method for autonomous mobile robots is proposed. To get range data on the environment, we use an sensor system which is composed of a structured light and a CCD camera based on optimal triangulation. The structured laser is projected as a horizontal strip on the scene. The sensor system can rotate $\pm$$30{\Circ}$ with a goniometer. Scanning the system, we get the laser strip image for the environments and update planes composing the environment by some image processing steps. From the laser strip on the captured image, we find a center point of each column, and make line segments through blobbing these center poings. Then, the planes of the environments are updated. These steps are done on-line in scanning phase. With the proposed method, we can efficiently get a 3D map about the structured environment.
For autonomous navigation of the mobile robots, the robots' capability to recognize 3D environment is necessary. In this paper, an on-line 3D map building method for autonomous mobile robots is proposed. To get range data on the environment, we use a sensor system which is composed of a structured light and a CCD camera based on optimal triangulation. The structured laser is projected as a horizontal strip on the scene. The sensor system can rotate$\pm$30$^{\circ}$ with a goniometer. Scanning the system, we get the laser strip image for the environments and update planes composing the environment by some image processing steps. From the laser strip on the captured image, we find a center point of each column, and make line segments through blobbing these center points. Then, the planes of the environments are updated. These steps are done on-line in scanning phase. With the proposed method, we can efficiently get a 3D map about the structured environment.
Despite significant advances in multimedia transferring technologies in various fields of robotics, it is sometimes quite difficult for the operator to fully understand the context of 3D remote environments from 2D image feedback. Particularly, in the remote control of mobile robots, the recognition of the object associated with the task is very important, because the operator has to control the robot safely in various situations not through trial and error. Therefore, it is necessary to provide the operator with 3D volumetric models of the object and object-related information as well such as locations, shape, size, material properties, and so on. Thus, in this paper, we propose a vision-based human interface system that provides an interactive, information-rich map through network-based information brokering. The system consists of an object recognition part, a 3D map building part, a networked knowledge base part, and a control part of the mobile robot.
Kim, Hye-Jin;Byun, Young-Gi;Choi, Jae-Wan;Han, You-Kyung;Kim, Yong-Il
대한원격탐사학회:학술대회논문집
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대한원격탐사학회 2007년도 Proceedings of ISRS 2007
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pp.238-242
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2007
Today's commercial high resolution satellite imagery such as that provided by IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Digital maps supply the most generally used GIS data probiding topography, road, and building information. Currently, the building information provided by digital maps is incompletely constructed for GIS applications due to planar position error and warped shape. We focus on extracting of the accurate building information including position, shape, and height to update the building information of the digital maps and GIS database. In this paper, we propose a new method of 3D building information extraction with a single high resolution satellite image and digital map. Co-registration between the QuickBird image and the 1:1,000 digital maps was carried out automatically using the RPC adjustment model and the building layer of the digital map was projected onto the image. The building roof boundaries were detected using the building layer from the digital map based on the satellite azimuth. The building shape could be modified using a snake algorithm. Then we measured the building height and traced the building bottom automatically using triangular vector structure (TVS) hypothesis. In order to evaluate the proposed method, we estimated accuracy of the extracted building information using LiDAR DSM.
2012년 시범 서비스를 시작한 한국형 공간정보 오픈플랫폼 브이월드는 전국의 2차원, 3차원 지도 및 행정정보를 손쉽게 활용할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하고 있다. 그 중 3차원 지도 서비스는 건물 단위로 모델링 되어있어 모델 요청과 이를 화면에 그리는 드로우 콜(draw call)이 개별 건물 모델에 대해 필요하다. 이로 인해 발생하는 다수의 모델 요청과 드로우 콜이 central processing unit(CPU)와 graphic processing unit(GPU) 간의 전송 및 전환 과정에서 발생하는 대기 시간 증가를 야기해 3차원 지도 서비스의 성능이 감소한다. 본 논문에서는 다수의 모델 요청 및 드로우 콜로 인해 발생하는 3차원 지도 서비스의 성능 저하를 줄이기 위한 성능 개선안을 제안한다. 이를 위해, 단일 건물 모델이 아닌 여러 건물 모델을 타일로 병합한 3차원 타일 모델을 적용하여 모델 파일에 대한 요청수와 드로우 콜을 줄이고자 하였다. 추가적으로 쿼드트리(quadtree) 알고리즘을 적용하여 화면에 그릴 영역에 필요한 모델의 탐색 시간 감소를 통해 모델 파일을 불러오는 요청 시간을 줄이고자 하였다. 이는 브이월드의 3차원 지도 서비스의 성능을 향상에 기여할 것으로 예상된다.
GIS 분야에서 도심 건물 지역의 3차원 자료 생성에 대한 관심이 대두되면서 효율적인 3차원 자료 구축에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 3차원 자료 생성과 관련된 연구는 대부분 항공사진, 위성영상, LIDAR자료를 이용한 건물 추출 및 건물 고도 복윈 기법 개발에 초점을 두고 있다. 항공사진 및 위성영상의 단일 자료를 이용한 건물 고도의 추출이나 복원은 광학 영상의 기하학적 왜곡으로 많은 어려움이 있다. 건물의 고도를 추출하기 위해서는 일반적으로 입체 영상을 이용하는데, 광학 영상의 기복 변위로 인해 영상정합 시 오정합이 발생할 수 있어 부정확한 결과를 초래할 수 있다. 건물의 고도 추출을 위해서 국내 외적으로 단일 자료만을 이용하지 않고 2차원 GIS 자료(예, 수치지형도)와 같은 기 구축된 자료를 함께 활용하는 기법 개발이 진행되고 있다. 본 연구에서는 항공사진(1/5,000)과 기 구축되어 활용되고 있는 수치지형도(1/1,000)를 이용한 건물 고도 추출 기법 개발에 관한 연구를 수행하였다. 영상정합 대상점을 제한하기 위해 건물 영상에서 관심점을 추출하여 이용하였으며, 본 연구 성과의 정확도를 검증하기 위해 수치도화 장비를 이용한 건물 고도 모형 성과와 비교 평가하였다.
화재예방 및 신속대응을 위한 다양한 기술, 시스템 및 법제도가 도입되고 있지만 매년 화재로 인한 인명 및 재산피해는 줄지 않고 있다. 화재로 인한 재난을 관리하기 위해서는 공간정보 기반의 안전상태지도의 개발이 필요하며, 각 위치정보에 대한 속성정보의 적합성을 확보하는 것이 필요하다. 안전상태지도는 목적에 맞는 안전상태 평가의 평가항목을 도출하고, 지수화 한 후, 다양한 방법으로 조사한 결과를 위치정보에 정합시켜서 제작된다. 본 논문에서는 3D 안전상태지도 제작을 위한 건물 화재안전 평가항목을 도출한다. 우선, 국내외 안전평가 모델의 평가항목을 조사하여 한국 3D 안전상태지도로의 적용성을 분석한다. 다음으로 화재안전 평가모델의 평가항목을 도출한다. 평가항목은 정보수집 활동에 따라 '건물의 기본정보를 통하여 평가가 가능한 항목'과 '현장조사를 통하여 평가가 가능한 항목'으로 구별되어 도출된다. 항목 도출 결과, 다섯 개 카테고리(업종위험, 건물 안정성, 소방 설비 시설, 화재위험성, 화재대응상태)에 걸쳐 총 14개의 평가항목을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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