3D 스캐닝과 역설계 기술은 기계/제조 분야에서 먼저 시작하였다. 건설 분야에서는 BIM(Building Information Modeling) 기반 3D 모델링 활용 환경이 조성되어 3D 스캐닝 기술을 이용하여 공장 사전제작, 구조물 시공 검측, 플랜트 시설물, 교량, 터널 구조물 검측 등 건설 전반에 활용하고 있다. 스캔 방식 중 고정식 LiDAR는 이동식 LiDAR에 비해 정확도와 밀도가 높으나 정합 시간과 데이터 처리에 오랜 시간이 걸린다. 하지만, 인테리어, 건축물 관리와 같이 상대적으로 높은 정확도가 필요하지 않은 분야에서 사용자가 편리하게 이동하며 스캔할 수 있는 방법이 생산적이고 효율적이다. 이 연구는 자유롭게 이동하면서 실시간 점군 정합을 지원하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기반 스캔백팩 시스템 개발 시 고려사항을 도출한다. 본 연구를 통해 모바일 스캔 기술을 이용한 스캔 생산성 개선을 위해, SLAM기반 스캔백팩(Scan Backpack) 장치 개발을 위한 프레임웍, 시스템 및 컴포넌트 구조를 제안하고, 프로토타입을 통해 개발 시 고려사항을 도출한다. 프로토타입 개발은 SLAM 및 스캔백팩 2단계로 수행해, 고려사항을 도출하고, 수행 결과를 분석하였다.
We suggest an efficient Simultaneous Localization and 3D Polygon Map Building (SLAM) method with Kinect depth sensor for mobile robots in indoor environments. In this method, Kinect depth data is separated into row planes so that scan line segments are on each row plane. After grouping all scan line segments from all row planes into line groups, a set of 3D Scan polygons are fitted from each line group. A map matching algorithm then figures out pairs of scan polygons and existing map polygons in 3D, and localization is performed to record correct pose of the mobile robot. For 3D map-building, each 3D map polygon is created or updated by merging each matched 3D scan polygon, which considers scan and map edges efficiently. The validity of the proposed 3D SLAM algorithm is revealed via experiments.
This paper proposes a scan code method for obstacle avoidance of mobile robot. Obstacles detected in a circular window are converted to scan codes and then to the steering angle. The safe rotating radius is obtained by the scan code to avoid the collision between robot and obstacle and. the minimum distance for rotation is calculated. Effectiveness of the method is illustrated through simulations, and the results show that the proposed method can be efficiently implemented to an unknown environment.
IEEE 802.11 Wireless LAN 네트워크 상에서 동작하는 단말(Mobile Station)의 끊김 없는(Seamless) 이동성을 제공해 주기 위해서는 현재까지 연구된 핸드오버 기능 및 구조에 대한 연구와 함께 보다 다양해진 네트워크 환경과 다양한 단말들의 특성 등을 고려한 종합적인 핸드오버 기능에 대한 연구가 필요하다. 특히 새로운 AP를 찾기 위한 채널 스캐닝 과정이 핸드오버 지연시간의 대부분을 차지하고, 이는 WLAN 환경에서 Real-time Multimedia 서비스를 위한 끊김 없는 핸드오버를 하기에 가장 큰 장애요인으로 꼽힌다. 본 논문에서는 IEEE 802.11 WLAN 네트워크에서 단말의 끊김 없는 핸드오버를 제공해 주기 위하여 필요한 기능들을 도출하고, 다양한 네트워크 환경에서 채널 스캐닝 지연시간을 줄이기 위해서 핸드오버가 필요한 단말들이 선택적 채널 스캐닝을 할 수 있는 새로운 스캐닝 기법을 제안한다. 단말은 스캐닝 기법에 따라 이웃 AP들에 대해 사전 채널 스캐닝을 수행하여 각각의 AP가 현재 사용하고 있는 채널 정보를 인지하고, 이후 단말이 핸드오버가 임박했을 때 미리 정해진 스캐닝 그룹과 순서에 따라 선택된 채널에 대해서만 스캐닝을 수행하여, 불필요한 전체 채널 스캐닝을 최소화 함으로서 최적의 AP를 빠른 시간 내에 찾을 수 있도록 제안한다. 또한 단말의 이동에 따라 핸드오버가 필요한 상황이지만 RSSI 값이 Scan Trigger Value 보다 커서 핸드오버를 못하는 현상을 방지하고자, 단말에서 Scan Trigger Value와 Handover Threshold Value를 입력할 수 있는 방법을 제안하고자한다.
Purpose: The purpose of this study is to describe the usefulness of intraoperative mobile CT scans in the reduction of zygomatic arch fracture. Method: Two patients with zygomatic arch fractures were selected who were indications of closed reduction by Gilles' approach. After the reduction was done in the operating room with zygomatic arch elevator, intraoperative CT scan was done to check the extent of reduction. Additional reduction was performed according to the obtained images from the intraoperative mobile CT scan. Examination of the preoperative CT, intraoperative CT after the reduction, and postoperative plain X-ray films were done for documentation and analysis. Results: Reduction was carried out successfully to the patients without any complications. Both patients were satisfied with the postoperative cosmetic and functional outcome. Revisional surgery was not necessary during the 6 months follow up. Conclusion: The advantage of this method is that it is easier to obtain three dimensional relationships of the fracture site. Furthermore, the operator is less exposed to radiation hazards compared to other methods that obtain intraoperative images such as the C-arm. In conclusion, intraoperative mobile CT scan can be a useful surgical aid in the reduction of zygomatic arch fractures.
An efficient 3D SLAM (Simultaneous Localization and Map Building) method is developed for urban building environments using a tilted 2D LRF (Laser Range Finder), in which a 3D map is composed of perpendicular/horizontal planar polygons. While the mobile robot is moving, from the LRF scan distance data in each scan period, line segments on the scan plane are successively extracted. We propose an "expected line segment" concept for matching: to add each of these scan line segments to the most suitable line segment group for each perpendicular/horizontal planar polygon in the 3D map. After performing 2D localization to determine the pose of the mobile robot, we construct updated perpendicular/horizontal infinite planes and then determine their boundaries to obtain the perpendicular/horizontal planar polygons which constitute our 3D map. Finally, the proposed SLAM algorithm is validated via extensive simulations and experiments.
WiMAX에서 핸드오버를 준비하는 단말은 타겟 기지국을 결정하기 위해 스캐닝 동작을 수행한다. 보다 빠른 타겟 기지국 결정을 위해, 기존의 그룹 스캐닝 기법에서는 인접한 단말들 간에 그룹을 구성하여 분산적으로 후보채널들을 스캔하도록 하였다. 그러나 기존의 그룹 스캐닝은 각 단말이 사용 중인 서비스의 QoS 요구조건이 각기 다른 경우, 각 단말이 후보 채널들을 스캔하는 성능에 차이가 있을 수 있음을 고려하지 않았다. 본 논문에서는 그룹 스캐닝을 수행하는 단말들이 각각의 QoS에 적합한 스캔 스케쥴을 갖도록 하는 QoS 기반의 효율적 그룹 스캔 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 방법은 서빙 기지국이 단말의 QoS를 고려하여, 초기에 그룹을 형성한 단말들과 나중에 그룹에 참여하는 단말들에게 적절한 후보 기지국들을 스캔하도록 할당하며, 각 단말이 QoS를 저해하지 않으면서 효율적으로 그룹 스캐닝을 수행할 수 있도록 한다. 모의 실험 결과, 제안된 방법은 단일의 그룹 내에서 상대적으로 QoS가 높은 단말로 하여금 상대적으로 적은 채널을 스캔하도록 하며, 각 단말의 QoS를 저해하지 않는 범위 내에서 기존의 그룹 스캐닝 보다 빠르게 타겟 기지국을 결정하도록 한다.
본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다.
The scan matching is widely used in localization and mapping of mobile robots. This paper presents a probabilistic scan matching method. To improve the performance of the scan matching, a direction of data point is incorporated into the scan matching. The direction of data point is calculated using the line fitted by the neighborhood data. Owing to the incorporation, the performance of the matching was improved. The number of iterations in the scan matching decreased, and the tolerance against a high rotation between scans increased. Based on real data of a laser range finder, experiments verified the performance of the proposed direction augmented probabilistic scan matching algorithm.
최근 3D 이미지 스캔(image scan) 작업을 통해 획득한 3D 포인트 클라우드(point cloud)를 활용하는 사례가 점차 많아지고 있다. 특히, 도시나 건물 차원의 실내/실외, 기계 플랜트 등 3D 공간정보 콘텐츠를 활용한 서비스 개발 필요성이 증가하면서, 3D 이미지 스캔 기술의 수요가 급격히 늘고 있다. 기존의 3D 이미지 스캔 방법을 사용하는 경우, 이미지 스캔 작업은 노동집약적인 수작업으로 진행되는 것이 일반적이다. 따라서, 사용자가 복잡한 설비로 이루어진 공간을 스캐닝 할 때나, 사용자가 내부로 진입하기 어려운 좁은 공간을 스캐닝하기에는 어려움이 있으며, 결과적으로 그림자 영역 문제로 인한 품질 저하 문제를 발생시킨다. 본 연구는 사람이 진입하기 어려운 영역에 스캐너가 장착된 로버를 활용해 이미지 스캔을 하는 방법을 제안한다. 스캔 경로를 정확히 제어하기 위해, 로버 이동 규칙 정의 기반 3D 이미지 원격 스캔 자동화 방법을 기술한다. 이 방법을 통해, 사용자는 로버의 스캔 경로를 규칙 기반으로 정의함으로써 3D 스캔 계획을 자동화할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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