초소형 무인항공기를 기반으로 대상영역에 대한 공간정보를 신속하게 자동으로 획득할 수 있는 긴급 매핑 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 사용자가 초소형 무인항공기 운용이나 사진측량에 대한 전문지식이 없어도 쉽게 사용할 수 있게 설계되었다. 항공 데이터 획득을 위해 디지털 카메라, GPS/IMU, 센서 통합 및 동기화를 담당하는 제어보드가 탑재된 초소형 무인항공기 시스템을 구축하였다. 또한, 항공부분의 운용을 지원하는 비행계획 수립 소프트웨어와 획득된 데이터의 품질을 평가하여 선별하고, 영상 매칭, 지오레퍼런싱, 정사영상 생성과 같은 일련의 과정을 고속 자동으로 수행하는 소프트웨어를 개발하였다. 본 시스템을 적용하여 $400m{\times}300m$ 크기의 대상지역에 대해 획득된 3cm 해상도의 57장 영상을 고속으로 자동처리하여 30분 이내 개별정사영상으로 생성할 수 있었다.
본 연구는 수치사진측량의 기본이론을 토대로 디지털 항공카메라 ADS40에 의한 디지털 영상의 획득과 정사영상 생성실험을 수행하여 정사영상 제작공정을 체계화하였으며, 수치지형도와 수치지적도와의 중첩에 의하여 정확도를 분석 및 평가하는데 목적이 있다. 축척 1/5,000 수치지형도와 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}0.364m$, Y에서 ${\pm}0.413m$, 수치지적도를 중첩하여 비교한 결과는 RMSE가 X에서 ${\pm}1.283m$ Y에서 ${\pm}1.085m$의 오차가 나타남을 알 수 있었다. 최신의 디지털 항공카메라영상의 활용을 위해서는 앞으로 GPS/IMU 데이터와 영상데이터의 동기화, 영상처리시 면적당 지상기준점 수량과 해상도 기준 등에 대한 연구가 필요하다.
라이다는 레이저 펄스를 이용해서 대상표면에서 추출된 조밀한 3차원 좌표를 신속하게 취득할 수 있어서 대상물의 3차원 모델을 자동으로 생성하는 것에 효과적으로 이용된다. 이러한 장점에 힘입어 국방 및 안보 분야에서 특히 지능형 유도 미사일과 유무인 정찰기에 라이다의 적용이 빠르게 증가하고 있다. 이에 본 연구는 라이다의 활용가능성을 사전에 검증하기 위해 라이다데이터를 시뮬레이션을 통해 생성하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 라이다를 구성하는 GPS, IMU, LS의 기하모델링을 통해 레이저 펄스의 3차원 좌표를 계산하는 센서 방정식을 유도하였고, 이를 기반으로 주어진 시스템변수, 비행경로 및 자세, 시스템오차, 기준 DEM 등을 입력으로 모의 라이다데이터를 생성하는 프로그램을 개발하였다. 도심지역의 모의 라이다데이터 생성에 적용하였고, 생성된 데이터를 분석하여 시뮬레이션의 정확도 및 활용성을 확인하였다. 본 연구에서 개발된 시뮬레이터는 활용 알고리즘 개발을 위해 필요한 다양한 실험 데이터를 경제적으로 제공하고, 나아가 최적의 비행 및 시스템 변수의 설정에 기여할 수 있다.
도로표지는 운전자에게 안전하고 편안하게 목적지까지 안내를 목적으로 하는 교통시설이다. 도로표지는 신규노선이나 노선의 변경 그리고 도로표지의 노후화 등에 의해 지속적으로 현지조사와 이를 데이터베이스화하는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 도로표지의 현지조사와 데이터베이스 구축을 효율적으로 수행할 수 있는 방안을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 현지조사를 위한 모바일 매핑시스템을 설계하였다. 설계된 모바일매핑 시스템은 도로표지 영상정보를 획득할 수 있는 3대의 카메라, 차량의 위치와 자세를 알 수 있는 GPS/IMU/DMI, 그리고 도로표지 지점위치와 노선정보를 획득할 수 있는 레이저스캐너로 구성하였다. 또한 도로표지 영상에서 자동으로 도로표지 영역을 검출하고 이로부터 문자인식을 수행하는 절차를 제시하였다.
최근 항공측량분야의 가장 큰 기술적 특징은 Camera 혹은 Lidar와 같은 주 센싱 장비에 GPS, IMU 등 다양한 위치결정 센서를 연계한 Direct Georeferencing 기술의 활용이다. 아울러 항측용 디지털 카메라의 기술적 우월성과 이의 활용성이 입증됨에 따라 다양한 종류의 항측용 디지털 카메라가 개발 및 보급되고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 일반적인 항공촬영으로는 취득이 불가능한 건물측면과 비고가 큰 지형에서 발생하는 사각지역에 대하여도 3차원 정보취득과 Texture Mapping이 가능한 다각(Multi-looking)항공촬영시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 다양한 센서 결합과 다중 카메라의 배열에 따른 센서들간의 시각동기화와 함께 정확한 기하 및 복사보정을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 이를 해결하기 위해서는 항공측량 시스템의 센서검정(Sensor Calibration)에 필요한 테스트 필드가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공측량용 테스트 필드 구축과 관련한 국외 사례를 고찰하고 국내 테스트 필드 구축방안을 제시하고자 한다.
안전한 자율주행을 위해 정확한 자기위치 측위와 주변지도 생성은 무엇보다 중요하다. 고가의 고정밀위성항법시스템(Global Positioning System, GPS), 관성측정장치(Inertial Measurement Unit, IMU), 라이다(Light Detection And Ranging, LiDAR), 레이더(Radio Detection And Ranging, RADAR), 주행거리측정계(Wheel odometry) 등의 많은 센서를 조합하여 워크스테이션급의 PC장비를 사용하여 센서데이터를 처리하면, cm급의 정밀한 자기위치 계산 및 주변지도 생성이 가능하다. 하지만 과도한 데이터 정합비용과 경제성 부족으로 고가의 장비 조합은 자율주행의 대중화에 걸림돌이 되고 있다. 본 논문에서는 기존 단안카메라를 사용하는 Monocular Visual SLAM을 발전시켜 RTK가 지원되는 GPS를 센서 융합하여 정확성과 경제성을 동시에 확보하였다. 또한 HD Map을 활용하여 오차를 보정하고 임베디드 PC장비에 포팅하여 도심 도로상에서 RMSE 33.7 cm의 위치 추정 및 주변지도를 생성할 수 있었다. 본 연구에서 제안한 방법으로 안전하고 저렴한 자율주행 시스템 개발과 정확한 정밀도로지도 생성이 가능할 것으로 기대한다.
Ding, Weidong;Wang, Jinling;Li, Yong;Mumford, Peter;Rizos, Chris
ETRI Journal
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제30권1호
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pp.59-67
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2008
The necessity for the precise time synchronization of measurement data from multiple sensors is widely recognized in the field of global positioning system/inertial navigation system (GPS/INS) integration. Having precise time synchronization is critical for achieving high data fusion performance. The limitations and advantages of various time synchronization scenarios and existing solutions are investigated in this paper. A criterion for evaluating synchronization accuracy requirements is derived on the basis of a comparison of the Kalman filter innovation series and the platform dynamics. An innovative time synchronization solution using a counter and two latching registers is proposed. The proposed solution has been implemented with off-the-shelf components and tested. The resolution and accuracy analysis shows that the proposed solution can achieve a time synchronization accuracy of 0.1 ms if INS can provide a hard-wired timing signal. A synchronization accuracy of 2 ms was achieved when the test system was used to synchronize a low-grade micro-electromechanical inertial measurement unit (IMU), which has only an RS-232 data output interface.
The Global Positioning System (GPS) is widely used to aid the navigation of aerial vehicles. However, the GPS cannot be used indoors, so alternative navigation methods are needed to be developed for micro aerial vehicles (MAVs) flying in GPS-denied environments. In this paper, a real-time three-dimensional (3-D) indoor navigation system and closed-loop control of a quad-rotor aerial vehicle equipped with an inertial measurement unit (IMU) and a low-cost light detection and ranging (LIDAR) is presented. In order to estimate the pose of the vehicle equipped with the two-dimensional LIDAR, an octree-based grid map and Monte-Carlo Localization (MCL) are adopted. The navigation results using the MCL are then evaluated by making a comparison with a motion capture system. Finally, the results are used for closed-loop control in order to validate its positioning accuracy during procedures for stable hovering and waypoint-following.
PURPOSES: This study is to develop a road traffic sign recognition and automatic positioning for road facility management. METHODS: In this study, we installed the GPS, IMU, DMI, camera, laser sensor on the van and surveyed the car position, fore-sight image, point cloud of traffic signs. To insert automatic position of traffic sign, the automatic traffic sign recognition S/W developed and it can log the traffic sign type and approximate position, this study suggests a methodology to transform the laser point-cloud to the map coordinate system with the 3D axis rotation algorithm. RESULTS: Result show that on a clear day, traffic sign recognition ratio is 92.98%, and on cloudy day recognition ratio is 80.58%. To insert exact traffic sign position. This study examined the point difference with the road surveying results. The result RMSE is 0.227m and average is 1.51m which is the GPS positioning error. Including these error we can insert the traffic sign position within 1.51m CONCLUSIONS: As a result of this study, we can automatically survey the traffic sign type, position data of the traffic sign position error and analysis the road safety, speed limit consistency, which can be used in traffic sign DB.
In this paper, a roll and pitch estimation algorithm using a set of accelerometers and wireless sensor networks(S/N) is presented for use in a passenger vehicle. While an inertial measurement unit(IMU) is generally used for roll/pitch estimation, performance may be degraded in the presence of longitudinal acceleration and yaw motion. To compensate for this performance degradation, a new roll and pitch estimation algorithm is proposed that uses an accelerometer array, global positioning system(GPS) and in-vehicle networks to get information from yaw rate and roll rate sensors. Angular acceleration and roll and pitch approximation are first calculated based on vehicle kinematics. A discrete Kalman filter is then applied to estimate both roll and pitch more precisely by reducing noise from the running engine and from road disturbance. Finally, the feasibility of the proposed algorithm is shown by comparing its performance experimentally with that of an IMU in the framework of an indoor test platform as well as a test vehicle.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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