1991년 미국 오하이오 주립대학에서 처음 소개한 모바일 매핑 시스템은 센서기술이 발전함에 따라 다양한 형태로 개발되고 있다. 모바일 매핑 시스템은 이동체의 위치와 자세정보, 다양한 센서들의 취득 데이터를 통해 이동체 주변의 공간정보를 빠르게 취득할 수 있는 시스템으로 기존의 GNSS나 토털스테이션과 같은 측량 방법보다 생산성을 극대화 시키고 있다. 현재 해외 기업을 중심으로 다양한 시스템이 출시되고, 공간정보 구축분야에 적용이 활발하게 이루어지고 있지만 국내에서의 관련 기술개발이나 실질적 활용은 아직 부족한 실정이다. 본 연구에서는 지상기반 모바일 매핑 시스템을 중심으로 상용화된 시스템의 현황 조사 및 특징 분석을 수행하여 공간정보 관련 업무에 시스템 도입을 위한 기초자료를 제공하고자 하였다. 연구를 통해 다양한 형태의 모바일 매핑 시스템의 현황 및 특징을 파악하였으며, 최근 시스템 개발 동향이 도입단가를 낮추기 위한 방향으로 진행되고 있음을 제시하였다. 현재 자동 정합 등 자료처리 기술의 발달, 저가형 모델 출시 등 공간정보 구축 분야의 모바일 매핑 시스템 적용을 위한 기반이 조성되고 있어 향후 관련분야의 도입 활성화와 작업 효율성 향상이 기대된다.
모바일 매핑시스템은 차량에 CCD카메라와 위치측정장비(GPS/INS, Odometer 등)를 장착하고 도로에서 일정한 거리 또는 시간간격으로 지리 정보 데이터를 획득하는 이동 정보취득 시스템이다. 이러한 모바일 매핑시스템으로부터의 자료가 실시간으로 사용자에게 전달되면, 사용자는 이동국의 위치 및 지리정보 상황을 쉽게 파악할 수 있는 장점이 있다. 실시간 위치정보 제공의 방법은 PDA, 무선모뎀, 핸드폰 그리고 웹 등 여러 가지가 있을 수 있으나, 안정적이고 효율적이며, 경제적인 방법으로 웹을 통한 전송을 생각할 수 있다. 웹을 이용한 실시간 지리정보 전송을 위해서는 먼저 실시간 위치측정이 가능한 모바일 매핑시스템을 이용하여 지리정보를 취득하고 이를 웹을 통하여 전송할 수 있는 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 실시간 위치정보를 취득할 수 있는 GPS/INS 시스템을 이용하여 데이터를 취득한 후 사용자가 모바일 매핑시스템의 실시간 위치정보를 확인할 수 있도록 웹으로 전송하는 플랫폼을 연구하였다.
In this paper, we designed, implemented, and verified the SLAM system that can be used on mobile devices. Mobile SLAM is composed of a stand-alone type that directly performs SLAM operation on a mobile device, and a mapping server type that additionally configures a mapping server based on FastAPI to perform SLAM operation on the server and transmits data for map visualization to a mobile device. The mobile SLAM system proposed in this paper is to mix the two types in order to make SLAM operation and map generation more efficient. The stand-alone type SLAM system was configured as an Android app by porting the OpenVSLAM library to the Unity engine, and the map generation and performance were evaluated on desktop PCs and mobile devices. The mobile SLAM system in this paper is an open source project, so it is expected to help develop AR contents based on SLAM in a mobile environment.
본 연구에서는 차량측량시스템에 사용할 수 있는 코드(Coded) 타겟을 설계, 제작하고 이를 자동으로 식별하고 타겟 중심의 영상좌표를 획득하는 방법을 개발하였다. 차량측량시스템은 CCD, GPS, INS 장비를 통합 탑재하여 도로상에 존재하는 시설물과 노면에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 시스템이다. 차량측량시스템은 특성상 카메라 검교정과 외부표정을 위해서 미리 설치된 타겟을 사용하며 표정작업을 위한 영상좌표 획득은 수동에 의한 방법이 사용되어 왔다. 그러나 코드 타겟을 사용하며 타겟의 자기인식(Self-Identifying)을 통해 각 영상에서 관측된 타겟을 하나의 공액점으로 인식 가능하고 자동으로 타겟 중심의 영상점 획득이 가능하다. 이처럼 자동화된 타겟 관측 및 영상점 획득이 가능하다면 차량측량시스템의 카메라 검교정 및 외부표정을 작업의 효율성을 향상시키고 영상좌표 획득의 일관성을 유지하는데 매우 효과적일 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 MEMS 기반의 INS를 적용한 저가형 MMS를 개발하고, 개발된 MMS를 이용하여 x, y의 평면 거리오차가 0.546m인 정확도를 확보하여 도로시설물의 판독에 활용하고자 함에 있다. MMS 기술은 해외 유수의 측량장비제작 업체를 중심으로 지리정보 구축을 위한 새로운 측량기술로 활발하게 사용되고 있지만 국내에서는 아직 관련 연구가 초기단계에 있다. 또한, MMS 장비개발은 몇몇 연구원 및 업체에서 시도를 하였으나 안정화가 이루어지지 않은 시작품 단계에 불과하다. 이러한 MMS 기술은 빠른 시간 내에 지형 지물 데이터를 취득할 수 있어 정밀지도 제작과 도로시설물 데이터 취득에 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD camera, GPS/INS, DMI 등)를 동기화하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 저가형 MMS를 개발하고자 한다.
Recently, research and development to revitalize smart construction are being actively carried out. Accordingly, 3D mapping technology that digitizes construction site is drawing attention. To create a 3D digital map for construction site a point cloud generation method based on LiDAR(Light detection and ranging) using MMS(Mobile mapping system) is mainly used. The purpose of this study is to analyze the accuracy of MMS LiDAR-based point cloud data. As a result, accuracy of MMS point cloud data was analyzed as dx = 0.048m, dy = 0.018m, dz = 0.045m on average. In future studies, accuracy comparison of point cloud data produced via UAV(Unmanned aerial vegicle) photogrammetry and MMS LiDAR should be studied.
The Mobile Mapping System is an effective method to acquire the position and image data using vehicle equipped with the GPS (Global Positioning System), IMU (Inertial Measurement Unit), and CCD camera. It is used in various fields of road facility management, map update, and etc. In the general photogrammetry such as aerial photogrammetry, GCP (Ground Control Point)s are needed to compute the image exterior orientation elements (the position and attitude of camera). These points are measured by field survey at the time of data acquisition. But it costs much time and money. Moreover, it is not possible to make sufficient GCP as much as we want. However Mobile Mapping System is more efficient both in time and money because it can obtain the position and attitude of camera at the time of photographing. That is, Indirect Georeferencing must use GCP to compute the image exterior orientation elements, but on the other hand Direct Georeferencing can directly compute the image exterior orientation elements by GPS/INS. In this paper, we analyze about the positional accuracy comparison of ground point using the Direct Georeferencing and Indirect Georeferencing.
전자나침반(DMC)은 실내의 전자기적 요소나 강한 자성체 건물구조에서는 쉽게 방해를 받던 나침반보다 실내에서 간섭에 강한 특징을 가지고 있다. 그리고 초음파 센서는 물체와의 거리를 계산해 줄뿐만 아니라 값싼 센서로서 경제적인 이점을 가지고 있어 Simultaneous Localization and Mapping(SLAM)에서 많이 사용하고 있다. 본 논문에서는 자율 이동 로봇의 구동에서 전자나침반과 초음파 센서를 이용한 SLAM의 구현에 대해 연구하였다. 로봇의 특성상 한정된 센싱 데이터만으로 방향과 위치를 파악하고 그 데이터 값으로 가능한 빠르게 위치 측정을 하여야 한다. 그러므로 자율 이동 로봇에서의 SLAM 적용함으로 위치측정의 구현과 지도 작성을 수행한다. 그리고 SLAM 구현상의 주된 연구 중의 하나인 Kid Napping 문제에 중점을 두고 연구한다. 특히, 위치 측정의 구현을 수행하기 위한 데이터의 센싱 방법으로 초음파 센서를 사용하였고 비슷한 위치의 데이터 값이 주어지거나 사전 정보 없는 상태에서는 로봇의 상태를 파악하기 위해서 전자 나침반을 사용하였다. 그래서 자율 이동 로봇의 위치를 정확하게 측정하기 위해서 활용하였다.
본 논문에서는 모바일 중심의 미래 인터넷을 위한 Mobile-Oriented Future Internet (MOFI) 구조를 소개하고, 호스트 Identifier(ID)와 Locator(LOC)의 분리를 토대로 설계된 MOFI 구조에서 ID와 LOC의 분산형 매핑 제어 기법을 제안한다. 제안하는 Dynamic and Distributed Mapping System (DDMS) 기법에서는 ID와 LOC의 매핑 기능을 각 도메인의 Access Router(AR)에 분산시킴으로서 기존의 Proxy Mobile IP (PMIP) 프로토콜의 중앙집중형 방식의 문제점을 개선하였다. 성능 분석을 위해 리눅스 플랫폼에서 MOFI 구조와 제안하는 매핑 제어 기능을 구현하였고, 테스트베드 실험을 통해 기존 PMIP에 비해 제안 기법이 데이터 전송 측면에서 더 효율적임을 확인하였다.
모바일 매핑시스템은 차량에 GPS(Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), CCD 카메라 등을 탑재하고 위치 및 영상 정보를 취득하는 효율적인 방법이다. 모바일 매핑시스템은 도로 시설물 관리, 지도 갱신 등 다양한 분야에 이용되고 있다. 국외에서 개발된 모바일 매핑시스템은 각 센서의 통합 및 동기화 방안을 알 수 없으므로 업그레이드하거나 새로운 센서를 추가하기 어렵다. 본 연구에서는 모바일 매핑시스템의 개선 및 센서추가를 위해서 모바일 매핑시스템에 기본석으로 필요한 GPS, IMU, 그리고 CCD 카메라와 향후 추가될 센서인 레이저, 오도미터(Odometer) 등의 센서가 추가될 경우를 고려하여 멀티 센서 통합 및 동기화 구현 방안을 제시하였다. 또한 동기화에 필요한 각 센1서의 요구사항을 파악한 후 동기화 장비를 설계 및 제작하고 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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