GIS기술의 발달로 인하여 과거와 같이 MicroStation과 같은 측량 장비를 이용하여 현지 측량 작업을 수행하지 않고도 항공기에 탑제된 LiDAR(Light Detection and Ranging) 장비와 GPS를 이용하여 보다 더 효율적이고 정밀한 지도를 제작하게 되었다. 이러한 데이터는 그 양이 방대하기 때문에 관계형 데이터베이스를 이용하여 관리해야 할 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 취득한 LiDAR데이터를 데이터베이스에 저장하고 관리하기 위한 방안을 모색하고자 한다.
Light detection and ranging (LiDAR) sensors have been most widely used in terrestrial robotic applications because they can provide dense and precise measurements of the surrounding environments. However, the reliability of LiDAR measurements can considerably vary due to the different reflectivities of laser beams to the reflecting surface materials. This study presents a robust LiDAR-based mapping method for the varying laser reflectivities in indoor environments using the framework of simultaneous localization and mapping (SLAM). The proposed method can minimize the performance degradations in the SLAM accuracy by checking and discarding potentially unreliable LiDAR measurements in the SLAM front-end process. The gaps in point-cloud maps created by the proposed approach are filled by a Gaussian process regression method. Experimental results with a mobile robot platform in an indoor environment are presented to validate the effectiveness of the proposed methodology.
This paper presents a method for autonomous exploration of indoor environments using a 2-dimensional Light Detection And Ranging (LiDAR) scanner. The proposed frontier-based exploration method considers navigability from the current robot position to extracted frontier targets. An approach to constructing the point cloud grid map that accurately reflects the occupancy probability of glass obstacles is proposed, enabling identification of safe frontier grids on the safety grid map calculated from the point cloud grid map. Navigability, indicating whether the robot can successfully navigate to each frontier target, is calculated by applying the skeletonization-informed rapidly exploring random tree algorithm to the safety grid map. While conventional exploration approaches have focused on frontier detection and target position/direction decision, the proposed method discusses a safe navigation approach for the overall exploration process until the completion of mapping. Real-world experiments have been conducted to verify that the proposed method leads the robot to avoid glass obstacles and safely navigate the entire environment, constructing the point cloud map and calculating the navigability with low computing time deviation.
Light detection and ranging (LIDAR) is one of the effective technologies for monitoring forest inventory, and importance of forestry is increasing because of its function as the sink of green house gases (GHG). This study aims at development of a methodology for better and more accurate estimation of physical parameters of individual trees by removing sudden drops of LIDAR data within a crown. Our study area is located in Aomori prefecture, the northern part of Honshu Island, with the dominant species of Japanese cedar. The results show practicality of our method in the usage of LIDAR data in the field of forest inventory.
인공적으로 조성한 저수지의 대부분은 유역면적이 넓고 집중강우로 인하여 매년 입자성 물질이 상당량 유입하는 편이며 이들의 장기간 축적으로 인하여 저수지 용량을 줄이고 수질관리에 어려움을 야기 시킨다. 따라서 이들에 대한 정화한 예측이 필요한 실정이지만 지표에서의 침식현상은 토양조건, 피복조건, 그리고 지형조건 등의 복합적 요소에 의하여 지배되기 때문에 정확한 유입량을 산정하기에 많은 어려움이 존재한다. 본 연구에서는 높은 정확도를 갖는 LiDAR(Light Detection and Ranging)기술을 이용하여 DEM, DSM을 제작하고 반사강도 데이터로부터 물질적 특성을 분류하여 연구지역내 범용토양유실공식(USLE; Universal Soil Loss Equation)에 의한 유입퇴적량을 산정하였다. 또한 이들 분포를 기준으로 퇴적물의 유입 가능성이 큰 위치를 파악하였으며 지형특성에 따른 퇴적물의 유입경로를 분석하였다.
레이저를 이용한 원격 분석 기술은 최근 들어 선진 여러 나라에서 지대한 관심을 보이며 급속한 발전을 이루고 있다. 특히, 라이다(LIDAR: Light Detection And Ranging)는 펄스형 레이저를 대기 중으로 조사하여 대기 중에 존재하는 공기 분자나 에어러솔에 의해 산란되는 신호를 수신하여 대기의 물리ㆍ화학적 성질을 규명하는 기술로 대기물질의 분석 감도, 공간분해능, 측정거리 면에서 탁월한 장점을 갖고 있다. 대개의 분석 장비들이 지엽적적인 공간 정보를 제공하는 반면, 라이다 장비는 레이저를 원하는 방향으로 조사함으로써 임의의 3 차원 공간에 대한 광역적인 정보를 실시간으로 제공할 수 있다(McDermid et al., 1990; McGee et al. 1991). (중략)
In recent years, LiDAR(Light Detection and Ranging) data has been widely used to prepare digital elevation models(DEMs) with the high spatial resolution of centi-meters. This paper investigated possible applications of LiDAR-derived DEMs in surface hydrology modeling, such as characterizing flow direction, identifying sub-basins in a watershed, and calculating variables like upstream contribution area. The results were compared to the results of the DEMs from conventional topographic maps.
프레임 단위 LiDAR (Light Detection And Ranging) 기반의 포인트 클라우드는 프레임 간 상관 관계가 높기 때문에 프레임 사이의 예측 기법을 사용하여 더 높은 압축 효율을 얻을 수 있으며, 이를 위해 MPEG의 G-PCC는 Inter-EM (Inter-Exploratory Model)의 표준화를 진행하고 있다. 특히, Inter-EM은 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 이러한 특성을 효율적으로 압축하기 위해 전역 및 지역 움직임을 모두 고려하여 압축하는 구조로 설계되었다. 이 중 전역 움직임은 LiDAR 센서가 장착된 차량의 움직임으로 인해 발생되므로, 포인트 클라우드 내 모든 물체들이 동일한 움직임을 나타낼 것으로 예상된다. 하지만, LiDAR 기반 포인트 클라우드는 포인트 클라우드 내 점들의 특성에 따라서 전역 움직임이 나타나는 양상이 다르다. 본 논문은 이러한 LiDAR 기반 포인트 클라우드의 특성을 설명하고, LiDAR 기반 포인트 클라우드 압축 시 전역 움직임 압축을 위한 포인트 클라우드 분할 방안에 대해 제안한다. 본 논문에서 제안하는 포인트 클라우드 분할 방안을 활용한 전역 움직임 압축 시 기존 Inter-EM 대비 더 효율적인 압축이 가능하다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 레이저 광선을 주사하여 목표물에 도달하는 시간측정을 바탕으로 x, y, z 좌표의 고밀도의 정밀한 점 자료를 획득하며, 도시 지역의 형상 추출, 수치고도모델 제작 및 산림 지역에서 수고 측정 등의 생태학적인 분야에 이르기까지 그 활용분야가 점차로 증대되고 있다. 이 연구에서는 LiDAR 시스템이 목표물에서 반사되어 들어오는 신호(return)를 여러 번에 걸쳐 나누어 기록하는 자료를 이용하여 수목의 수관층 및 하층 식생 등으로 복잡한 구조를 보이는 산림지역에서 LiDAR 신호가 투과되는 특성을 이용한 지수를 계산하였다. 수관점유율과 관련성을 보이는 지수는 향후 엽면적지수(LAI)와의 객관적인 관계를 규명하게 될 것이다.
LiDAR(Light Detection and Ranging)는 3차원공간정보를 신속하게 구축할 수 있는 최신 측량 기술로써 최근 그 활용도와 중요성이 높아지고 있다. 그러나 LiDAR 관측성과는 시스템 특성상 높은 수직 정확도를 제공하고 있으나 항공사진과 같이 정확한 평면위치를 측정하여 조정할 수 없으므로 상대적으로 낮은 수평 정확도를 가지고 있다. 본 연구에서는 LiDAR 관측에 의한 건물의 벽면 반사파를 이용하여 건물모서리의 평면 좌표(x, y)를 추출하고, 이를 항공삼각측량에 의한 평면좌표와 비교분석하였다. 그 결과 LiDAR의 평면좌표가 항공삼각측량에 의한 평면좌표에 비해 상대적으로 이동되어 있음을 확인할 수 있었다. 따라서, 2차원 좌표변환을 수행하여 LiDAR의 평면좌표를 보정하여 정확도를 향상시킬 수 있었고, 이를 이용하여 향후 LiDAR 관측성과 품질 향상에 도움이 될 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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