Recently the necessity of road data is still being increased in industrial society, so there are many repairing and new constructions of roads at many areas. According to the development of government, city and region, the update and acquisition of road data for GIS (Geographical Information System) is very necessary. In this study, the fusion method with range data(3D Ground Coordinate System Data) and Intensity data in stand alone LiDAR data is used for road extraction and then digital image processing method is applicable. Up to date Intensity data of LiDAR is being studied. This study shows the possibility method for road extraction using Intensity data. Intensity and Range data are acquired at the same time. Therefore LiDAR does not have problems of multi-sensor data fusion method. Also the advantage of intensity data is already geocoded, same scale of real world and can make ortho-photo. Lastly, analysis of quantitative and quality is showed with extracted road image which compare with I: 1,000 digital map.
도로의 평면 선형은 도로의 안정성과 교통 용량과 관계가 깊다. 도로의 효율적인 유지 관리와 기준에 대한 적합성 평가를 위해서는 도로의 평면 선형을 정확하게 분석하는 방법이 필요하다. 최근 Lidar자료나 GPS를 이용한 도로의 평면 선형 연구가 진행되고 있으나 넓은 지역에서의 평면 선형 곡선 반경을 분석하기에는 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 수치지형도의 도로중심선을 이용하여 곡선 반경이 도로 구조 시설기준에 적합한지 여부를 평가하는 도구를 GIS 상에서 구현하고자 한다. 또한 $ESRI^{(R)}$$ArcObject^{TM}$와 프로그래밍 언어인 비주얼 베이직(Visual Basic)을 사용해 도로의 평면선형을 자동적으로 산정할 수 있는 인터페이스를 설계 구현하였다.
For the safe driving of autonomous vehicles, accurate position estimation is required. Generally, position error must be less than 1m because of lane keeping. However, GPS positioning error is more than 1m. Therefore, we must correct this error and a map matching algorithm is generally used. Especially, road marking intensity map have been used in many studies. In previous work, 3D LIDAR with many vertical layers was used to generate a local intensity map. Because it can be obtained sufficient longitudinal information for map matching. However, it is expensive and sufficient road marking information cannot be obtained in rush hour situations. In this paper, we propose a localization algorithm using an accumulated intensity local map. An accumulated intensity local map can be generated with sufficient longitudinal information using 3D LIDAR with a few vertical layers. Using this algorithm, we can also obtain sufficient intensity information in rush hour situations. Thus, it is possible to increase the reliability of the map matching and get accurate position estimation result. In the experimental result, the lateral RMS position error is about 0.12m and the longitudinal RMS error is about 0.19m.
본 연구에서는 다파장 라만 라이다 시스템을 이용하여 대기 중의 비구형 순수 황사입자와 구형 오염 입자가 혼합된 황사 입자의 단산란 알베도를 산출할 수 있는 방법론을 제시하고, 실제 대기 관측 사례 분석 자료로부터 정확도를 검증하고자 하였다. 편광소멸도는 황사와 비황사와의 혼합정도에 반비례함을 응용하여 편광소멸도 값으로부터 황사비를 산출하고 이를 이용하여 황사와 비황사로 황사층을 구분하였다. 산출된 비황사의 두 파장(355, 532 nm)의 소산계수와 세 파장(355, 532, 1064 nm)의 후방산란계수를 이용하여 역행렬 분석을 수행하여 비황사의 고도별 단산란알베도를 도출하였다. 황사와 비황사의 가중치를 소산계수값으로부터 산출하고 각 가중치를 황사와 비황사에 적용하여 황사 층 전체의 고도별 단산란알베도를 산출하였다. 단, 황사의 단산란알베도는 순수황사로 가정하여 발원지에서 측정된 순수황사가 나타내는 0.96의 값을 적용하였다. 본 연구로부터 개발된 분석방법은 기존의 원격탐사 기술의 한계점을 극복하여 황사의 이동시 타 오염입자와의 혼합에 따른 광학적 특성의 변화에 대한 정밀한 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
In this study, the Digital Surface Models of various spatial resolutions were constructed using LIDAR point data on Digital Photogrammetric System. Then, the accuracies of each DSM's were evaluated using GPS surveying data. And also, observable features were classified and their accuracies were evaluated to verify the availability for Ground Control Point. On Socet Set, Digial Photogrametric System 5 DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.5m, 1.0m, 2.5m and 5.0m were constructed and the accuracies of eahc DSM's evaluated in RMSE. The RMSE's of each DSM's were 0.03m, 0.05m, 0.08m, 0.12m and 0,19m. The building feature was observable in DSM's of which spatial resolutions were 0.15m, 0.30m and 0.50m. On the contrary, it could hardly be observed in those of other spatial resolutions. In comparison with the digital map at the scale of 1:1,000, the DSM at the spatial resolution of 0.lim was shifted horizaltally by 0.6m-0.7m of RMSE in each X, Y direction. Therefore, GCP of which horizontal RMSE is better than 1m can be obtained from the DSM at the spatial resolution of 0.15m, of which vertical RMSE is 0.03m-0.19m as the RMSE of DSM. This point cannot be used in aerial triangulation of cartography but can be used for GCP in modeling of satellite image at the moderate resolution.
DEM(수치표고모형) 자료는 도시모델링, 홍수 예측, 경사 및 향 분석 등과 같은 GIS의 다양한 분야에 필요하며, 주로 수치지도, 항공사진, 고해상도 위성영상 등을 이용해서 제작해 왔다. 그러나 최근에는 LiDAR 데이터로부터 DEM을 제작하는 것이 효율적이고 정확도가 높기 때문에 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. LIDAR 원 데이터로부터 건물, 수목 등의 개체를 제거하여 DEM을 생성하는 과정을 필터링(filtering)이라고 하는데, 대부분의 연구에서는 필터의 크기를 비롯한 몇 가지 파라미터가 필요하고 그 값을 바꿔가면서 반복연산을 수행해야 하는 경우가 많다. 본 연구에서는 비지면점으로 인식된 점의 높이값을 이웃 지면점의 높이값으로 대체하고 대체된 값을 다음 연산에 반영함으로써 개체의 크기에 대한 사전 지식 없이 다양한 크기의 개체를 제거할 수 있는 필터링 기법을 제안하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 방법은 다양한 크기의 개체가 존재하는 경사가 심한 지형에 대하여 우수한 필터 링 결과를 보여주었다.
최근 국내의 항공디지털카메라 영상의 도입 및 공급이 현실화됨에 따라 정사영상 및 수치지도를 포함한 지리정보제작에 많은 관심이 모아지고 있다. 따라서, 본 연구에서는 항공디지털사진의 정사영상을 제작하여 수치지도를 갱신하는 방법을 제시하고자 하였다. GPS 측량성과를 이용하여 기하보정을 수행하고, 항공 Lidar DEM을 이용하여 정사영상을 제작하였으며, GPS측량성과를 이용하여 절대위치정확도평가, 수치지도의 건물레이어에 대해서는 1/1,000 수치지도를 이용하여 상대위치정확도평가를 수행하였다. 정사영상에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.076m,\;{\pm}0.294m$가 발생하였으며, 수치지도에 대한 정확도 평가결과, RMSE가 X, Y방향으로 각각 ${\pm}0.250m,\;{\pm}0.210m$이 발생하였으므로, 항공디지털사진의 정사영상을 이용한 수치지도의 건물레이어 갱신결과는 국토지리정보원 규정의 허용오차 이내였으므로, 향후 기본지리정보 구축은 물론 지자체의 GIS사업 및 다양한 분야에 활용할 수 있다.
LiDAR(Light Detection and Ranging) system can record intensity data as well as range data. Recently, LiDAR intensity data is widely used for landcover classification, ancillary data of feature extraction, vegetation species identification, and so on. Since the intensity return value is associated with several factors, same features is not consistent for same flight or multiple flights. This paper investigated correlation between intensity and range data. Once the effects of range was determined, the single flight line normalization and the multiple flight line normalization was performed by an empirical function that was derived from relationship between range and return intensity
This paper presents an analysis on driving safety in lane change situation based on road driving data. Autonomous driving is a global trend in vehicle industry. LKAS technologies are already applied in commercial vehicle and researches about lane change maneuver have been actively studied. In autonomous vehicle, not only safety control issue but also imitating human driving maneuver is important. Driving data analysis in lane change situation has been usually dealt with ego vehicle information such as longitudinal acceleration, yaw rate, and steering angle. For this reason, developing safety index according to surrounding vehicle information based on human driving data is needed. In this research, driving data is collected from perception module using LIDAR, radar and RT-GPS sensors. By analyzing human driving pattern in lane change maneuver, safety index that considers both ego vehicle and surrounding vehicle state by using relative velocity and longitudinal clearance has been designed.
본 연구는 영상정합의 주요 과정에 라이다데이터를 적용하여 자동정합의 효율성 및 결과의 신뢰도를 제고하기 위한 전략 및 방법을 개발하는 것을 목표로 하였다. 라이다데이터를 이용하여 영역기반정합에서 검색초기값의 결정과 정합결과에 대한 신뢰도 평가를 개선하였다. 제안된 방법은 중해상도 항공 디지털 영상과 동시에 관측된 라이다데이터에 적용하여 검증하였다. 본 연구의 결과는 현존하는 상업용 디지틸영상정합자동화 프로그램의 정합성능을 개선하는 것에 기여하며, 향후 실시간공간정보제계 구축의 밑거름을 마련한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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