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IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 물리적 관계를 위한 수학적 모델링
Mathematical Modeling for the Physical Relationship between the Coordinate Systems of IMU/GPS and Camera 원문보기

한국측량학회지 = Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography, v.26 no.6, 2008년, pp.611 - 616  

전재춘

초록
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모바일 매핑시스템 (Mobile Mapping Systems)에 장착된 카메라로부터, 3차원 데이터를 취득시, 취득된 3차원 데이터의 정밀도를 결정하는 중요한 요소 중 하나는 IMU/GPS와 카메라 좌표계간의 상대적인 위치(lever-arm)와 자세(bore-sight) 얼라인먼트이다. 기존 연구는 지상기준점(GPS)을 통하여 카메라의 절대표정을 계산하기 때문에, 하나의 좌표계 (GPS 좌표계) 상에서 이 얼라인먼트가 이루어진다. 이 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP가 필요하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이터를 통하여 이 두좌표계 간의 얼라인먼트를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

When extracting geo-referenced 3D data from cameras mounted on Mobile Mapping Systems, one of important properties for accuracy of extracted data is the alignment of the relative translation(lever-arm) and rotation(bore-sight) between the coordinate systems of Inertial Measurement Unit(IMU)/Ground P...

주제어

#모바일매핑시스템   #카메라   #얼라인먼트  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 기존 방법은 GCP을 기본적으로 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 GCP를 사용하지 않고, 연관성이 없는 카메라 데이터와 IMU/GPS 데이를 통하여 이 두좌표계 간의 관계를 계산하는 수학적 모델링을 제시한다. 모바일 매핑 시스템이 이동 후, 어느 한 시점에서, 카메라 초기 좌표계에서 이동된 IMU 좌표계의 오리엔테이션은 두 벡터 경로로 정의 될 수 있다.
  • 본 논문은 IMU/GPS와 카메라의 좌표축간 관계를 위한 새로운 수학적인 모델을 제안 하였다. 제안한 수식은 좌표계가 상이한 카메라 외부표정과 IMU/GPS 데이터만을 이용하여 카메라와 IMU관계를 상대적인 위치와 자세로 표현 한 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
사진측량 분야에서 일반적으로 카메라의 렌즈왜곡, 내부 표정(interior orientation)과 외부표정은 무엇을 이용하여 계산하는가? 미사일, 전투기, 경비행기, 헬리콥터, 자동차 또는 야외 자율주행 로봇에 장착되어 있는 카메라로부터 3차원 데이터를 취득 할 때, 각 영상프레임의 외부표정(exterior orientation)은 중요한 요소 중에 하나이다. 사진측량 분야에서 일반적으로 카메라의 렌즈왜곡, 내부 표정(interior orientation)과 외부표정은 지상 기준점(Ground Control Point)을 이용하여 계산한다(Brown, 1971, Tsai, 1987, Heikkil and Silven, 1997, Zhang., 1999, Edward et al, 2001 ).
모바일 매핑 시스템은 무엇을 탑재하고 있는가? 이런 누적된 오차와 시간적 소모를 최소화하기 위해 영상 프레임의 외부표정을 직접 계산 가능한 IMU (Inertial Measuring Unit )를 탑재한 모바일 매핑 시스템 (Mobile Mapping System)을 선택하고 있다. 모바일 매핑 시스템은 기본적으로 IMU와 GPS (Global Positioning System)를 탑재하고 있으며, 목적에 따라 CCD (charge coupled device ) 카메라, 또는 pushbroom 스캐너, 레이져 스캐너 등을 탑재하고 있다(Schwarz et al, 1993, El- Sheimy and Schwarz, 1999, Mostafa, 2003, Bayoud, 2005). 그림 1(a,b)의 경우는 3차원 데이터를 취득하기 위해 레이져스캐너를 이용하고 있으며, 그림 1(c)의 경우는 스테레오 광각렌즈(fish-eye lens) 카메라 시스템을 이용하고 있다.
사진측량 분야에서 지상 기준점을 사용할 경우, 어떠한 단점이 있는가? , 1999, Edward et al, 2001 ). 지상 기준점을 사용할 경우, 측량을 위한 시간과 경비 소요가 증가되는 단점이 있다. 컴퓨터 비젼 분야에서는 광류추출을 통하여 외부표정을 계산한다 (Chon et al, 2007; Pollefeys et al, 2000; 전재춘, 2008; 전재춘과 Shankar, 2008,2007).
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참고문헌 (19)

  1. 전재춘, 2008, 벡터내적 기반 카메라 자세 추정, 대한원격탐사학회지, 24(6). pp. 641-644 

    원문보기 상세보기

  2. 전재춘, S. Sastry, 2008. 벡터내적기반 카메라 외부파라메타, 응용: 절대표정, 제어로봇시스템학회지, 14(1), pp. 70-74 

  3. 전재춘, S. Sastry , 2007. 벡터내적 기반 카메라 외부 파라메터응용: 카메라와 레이져스캐너간의 캘리브레이션, 대한원격탐사학회지, 23(6), pp. 553-558 

    원문보기 상세보기

  4. 전재춘, 서용철, 김형석 (2004), 동적계획법과 적응 비용 변환을 이용한 영상 모자이크의 seam-line 결정, 한국지리정보학회지, 7(2), pp. 16-28 

    원문보기 상세보기

  5. Bayoud, F. A (2005), Vision-Aided Inertial Navigation Using a Geomatics Approach, Proceedings of the ION GNSS 2005 Meeting, Long Beach, USA, pp. 13-16 

  6. Brown, D.C. (1971), Lens Distortion for Close-Range Photogrammetry-, Photometric Engineering, Vol. 37, No. 8, pp. 855-866 

  7. Chon, J, Fuse, T., Shimizu, E, and Shibasaki, R. (2007), 3D Image Mosaicking Using Multiple Projection Planes, IEEE Tr. on SMC-B, Vol. 37, No. 3, pp 1-12 

  8. Edward M. Mikhail, James S. Bethel and J. Chris McGlone (2001), Introduction to modern photogrammetry, JOHNWILEY &SONS,INC., pp. 80-151 

  9. El-Sheimy, N. and Schwarz, K. P. (1999), Navigating Urban Areas by VISAT - A Mobile Mapping System Integrating GPS/INS/Digital Cameras for GIS Application, Navigation, Vol. 45, No. 4, pp. 275-286 

  10. Gennery, Donald B., (2006), Generalized Camera Calibration Including Fish-Eye Lenses, International Journal of Computer Vision, Vol. 68, No. 3, pp. 239-266 

    상세보기 crossref

  11. Han, J.H. and Park,J.S. (2000), Contour matching using epipolar geometry, IEEETr.onPAMI, Vol. 22, No. 4, pp. 358-370 

  12. Heikkil, J. and Silven, O. (1997), A Four-step Camera Calibration Procedure with Implicit Image Correction, In Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 1106-1113 

  13. Mostafa, M.M.R. (2003), Design and Performance of the DSS, Proceedings, 49th Photogrammetric Week, Stuttgart, Germany, September 1-5, 2003 

  14. Pollefeys, M., Koch, R., Vergauwen, M., and Gool, L. V. (2000), Automated reconstruction of 3D scenes from sequences of images, ISPRS Journal Of Photogrammetry And RemoteSensing, Vol. 55, No. 4, pp. 251-267 

    상세보기 crossref

  15. Schwarz, K. P., Chapman, M. A., Cannon M.E and Gong, P. (1993). An Integrated INS/GPS Approach to the Georeferencing of Remotely Sensed Data, Photogrammetric Engineering &Remote Sensing, Vol. 59, No. 11, pp. 1667-1674 

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  16. Skaloud, J (1999), Problems in direct georeferencing by INS/GPS in the airborne environment、ISPRS Barcelona, pp. 25-26 

  17. NASA (2008), Mars Mapping Technology Brings Main Street to Life, 50 Years of NASA-Derived Technologies(1958-2008), SPIN-OFF, pp. 141-142, http://www.sti.nasa.gov/tto/Spinoff2008/ct_9.html 

  18. Tsai, R. Y. (1987), A versatile camera calibration technique for high accuracy 3D machine vision metrology using off-the-shelf TV cameras and lenses, IEEE Journal of Robotics Automat., Vol. RA-3, No. 4. pp. 323-344 

  19. Zhang,Z. (1999),Flexible Camera Calibration By Viewing a Plane From Unknown Orientations, In 7th IEEE International Conference on Computer Vision, pp. 666―673 

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