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지능형 굴삭 시스템을 위한 모바일 3D 이미징 시스템 및 자동 정합 알고리즘의 개발
Development of the 3D Imaging System and Automatic Registration Algorithm for the Intelligent Excavation System (IES) 원문보기

한국건설관리학회논문집 = Korean journal of construction engineering and management, v.10 no.1 = no.47, 2009년, pp.136 - 145  

채명진 (한국건설기술연구원) ,  이규원 (한국건설기술연구원) ,  김정렬 (한국건설기술연구원) ,  박재우 (한국건설기술연구원) ,  유현석 (인하대학교 건축공학과) ,  조문영 (한국건설기술연구원)

초록
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'지능형 굴삭시스템 개발'은 센서기술, 로봇기술들을 융합하여 토공 작업환경을 인식하고 작업 계획을 수립하며 굴삭기를 자동 조정하여 토공작업을 자동화 하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 요소기술로서, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이다. 이 연구에서는 광대역 3D 레이저 스캐너를 구동하기 위한 사용자 소프트웨어 및 사용자 인터페이스를 개발하였으며, 3D 레이저 스캐너의 차량 탑재 및 스캐닝 작업의 최적화를 위하여 모바일 3D 이미징 시스템을 개발하였다. 또한 실제 토공 작업환경을 대상으로 스캐닝 실험을 실시하여 스캔 데이터를 획득하였고, 이를 기반으로 각 스캔 데이터들 간의 자동 정합 알고리즘을 설계하였다. 본 연구에서 개발된 시스템은 향후 지능형 굴삭 로봇의 완전 자동화 시스템의 구현을 위하여 널리 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The objective of the Intelligent Excavation System (IES) is to recognize the work environment and produce work plan and automatically control the excavator through integrating sensor and robot technologies. This paper discusses one of the core technologies of IES development project, development of ...

주제어

#토공   #3D 모델링   #작업환경   #3D 이미징 시스템   #지능형 굴삭시스템  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • Leica Geosystems사의 ScanStationII 시스템에서 기본적으로 제공되는 S/W는 토공 작업환경을 3차원으로 모델링함에 있어 사용자 편의성이 낮고, 지능형 굴삭 시스템 개발에 있어 최적화된 사용자 환경이 요구됨에 따라 본 연구에서는 스캐너의 구동과 점군 (point cloud) 데이터의 고속 처리를 위하여 SCR(Scanner Controller and Registration for IES)라는 새로운 S/W를 개발하였다.
  • 본 실험에서는 스캔 데이터를 적절한 용량으로 줄이는 것이 중요한 이슈가 되었다. 최적의 파일 크기를 결정하기 위해서는 무선 송수신 모뎀의 데이터 처리 속도, 3차원 데이터의 후처리 시간, 지능형 굴삭 시스템의 무리 없는 구동을 위한 요구 해상도가 충분히 고려되어야 한다.
  • 지능형 굴삭 시스템(IES)을 위한 모바일 3D 이미징 시스템의 현장 실험을 통해, 본 연구에서는 SCR S/W의 성능과 모바일 장치의 실효성, 3차원 작업환경 모델링 작업의 문제점을 파악하였다. 본 실험은 3차원 작업환경 모델링에 소요되는 시간과 3D 모델의 업데이트 주기를 예상할 수 있는 중요한 데이터를 제공하였다.
  • 전체적인 실험은 무 타겟 (targetless) 수동 정합 방식으로 진행되었으며, 실험순서는 스캔 → 삼각형화 → 정합 → 병합 순으로 진행하였다. 본 실험의 주된 목적은 모바일 3D 이미징 시스템을 이용하여 작업장 전체의 3D 모델링하는데 소요되는 시간을 측정하고 본 연구에서 개발한 소프트웨어인 SCR을 이용한 데이터의 처리 성능을 확인하는 것이다.
  • 본 연구는 국토해양부 연구비 지원에 의한 연구로서 과제번호 06첨단융합C01, 지능형 굴삭 시스템(IES) 개발의 요소기술 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 지능형 굴삭 시스템 개발 프로젝트 가운데 토공 작업환경의 3D 모델링에 관한 연구를 기술하고 있으며, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간속으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이 본 연구의 목표이다.
  • 본 연구는 국토해양부 연구비 지원에 의한 연구로서 과제번호 06첨단융합C01, 지능형 굴삭 시스템(IES) 개발의 요소기술 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 지능형 굴삭 시스템 개발 프로젝트 가운데 토공 작업환경의 3D 모델링에 관한 연구를 기술하고 있으며, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간속으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이 본 연구의 목표이다. 토공작업 환경을 대상으로 하는 3차원 작업 환경 모델링에 관한 연구의 결론은 다음과 같다.
  • 본 연구에서는 3D 레이저 스캐너를 토공 현장에서사용하기 위한 인터페이스를 개발하였다. 개발된 사용자 인터페이스 기능은 그림 2와 같이 ScanstationII와 노트북 PC와의 네트워크 연결(network connection) 기능, 스캐너의 수평 및 수직(horizontal and vertical) 스캐닝 범위 입력 기능 , 스캔 간격설정(sample spacing) 기능, 점군 데이터들의 개수 결정 기능(number of points), 메쉬 데이터 자동 생성(mesh generation) 기능 , 스캐닝 수행 기능, 지원되는 파일형식을 CAD(.
  • 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템(IES)의 글로벌 모델을 생성하기 위하여 실제 토공 현장 (은평 뉴타운 (주)영신토건 토공 현장)을 대상으로 3D 이미징 시스템을 이용한 현장 실험을 실시하였다. 일반적인 택지 개발 현장은 가로, 세로 각100미터 이내의 크기로 구역을 나누어 작업을 한다.
  • 본 연구의 목표는 토공 작업환경을 3차원으로 모델링하기 위하여 광대역 3D 스캐너의 구동 소프트웨어와 사용자 인터페이스를 설계하고, 토공 현장에 최적화된 스캐닝을 위한 3D 이미징 시스템 (3D imaging system)을 제작하는 것이다. 그리고 토공 작업환경을 대상으로 실제 측정된 다수의 3D 스캔 데이터간의 좌표계를 자동으로 일치시키기 위한 자동 정합(automatic registration)2) 알고리즘을 설계하는 것이다.
  • 지능형 굴삭 시스템(IES)을 위한 모바일 3D 이미징 시스템의 현장 실험을 통해, 본 연구에서는 SCR S/W의 성능과 모바일 장치의 실효성, 3차원 작업환경 모델링 작업의 문제점을 파악하였다. 본 실험은 3차원 작업환경 모델링에 소요되는 시간과 3D 모델의 업데이트 주기를 예상할 수 있는 중요한 데이터를 제공하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지능형 굴삭시스템 개발 목적은? '지능형 굴삭시스템 개발'은 센서기술, 로봇기술들을 융합하여 토공 작업환경을 인식하고 작업 계획을 수립하며 굴삭기를 자동 조정하여 토공작업을 자동화 하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 지능형 굴삭시스템 개발을 위한 요소기술로서, 광대역 3D 레이저 스캐너를 이용하여 실제 토공 작업환경을 가상의 3차원 공간으로 재현할 수 있는 수학적 모델을 만드는 것이다.
컴퓨터 비전 시스템 기술이 건설 시공 분야에 널리 사용되어 온 이유는? 건설공사의 작업환경을 효과적으로 모델링하고 주변 환경 객체를 자동으로 인식하는 기술은 건설 자동화 장비를 개발함에 있어 필수적인 요소 기술이라 할 수 있다(Samir El-Omari, 2007). 현재까지 개발된 환경 인식 기술 가운데 가장 실용화된 인식기술은 컴퓨터 비전 시스템 기술로써, 주변 사물의 행동을 인식하거나 사물을 추적하는 등 컴퓨터로 하여금 인간과 같은 입체적인 인식을 가능하게 할 수 있기 때문에 다양한 건설 시공 분야에서 널리 사용되어 왔다(유현석외3, 2007). 그러나 비디오 카메라에 포착한 정보를 컴퓨터로 처리하는 비전 시스템은 토공 작업 환경과 같이 넓은 지역이나 다량의 노이즈(noise) 및 환경 변수들이 존재하는 필드(field) 환경을 모델링하기에는 적합하지 않은 문제점이 있다(Cannon, H.
컴퓨터 비전 시스템 기술의 문제점은? 현재까지 개발된 환경 인식 기술 가운데 가장 실용화된 인식기술은 컴퓨터 비전 시스템 기술로써, 주변 사물의 행동을 인식하거나 사물을 추적하는 등 컴퓨터로 하여금 인간과 같은 입체적인 인식을 가능하게 할 수 있기 때문에 다양한 건설 시공 분야에서 널리 사용되어 왔다(유현석외3, 2007). 그러나 비디오 카메라에 포착한 정보를 컴퓨터로 처리하는 비전 시스템은 토공 작업 환경과 같이 넓은 지역이나 다량의 노이즈(noise) 및 환경 변수들이 존재하는 필드(field) 환경을 모델링하기에는 적합하지 않은 문제점이 있다(Cannon, H., 1999). 최근 광대역 3D 레이저 스캐너(terrestrial 3D laser scanner)1)를 이용하여 필드 환경을 3차원으로 모델링하는 기술이 첨단 환경인식 기술로 각광을 받고 있으며(Cheok, G.
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참고문헌 (11)

  1. 유현석, 채명진, 김정렬, 조문영 (2007), '토공 작업환경의 3차원 모델링 시스템 개발에 관한 연구', 한국건설관리학회, pp 977-982 

  2. Alan M. Lytle (2007). 'Development of a Probabilistic Sensor Model for a 3D Imaging System', ISARC 2007 Proceedings, pp 75-80 

  3. Benjemaa, R. and Schmitt, F. (1997). 'Fast Global Registration of 3D Sampled Surfaces Using a Multi-Z-Buffer Technique', In Proceedings IEEE International Conference on Recent Advances in 3D Digital Imaging and Modeling (3DIM '97), Ottava, Canada 

    crossref

  4. Cannon, H.(1999). Extended Earthmoving with an Autonomous Excavator, Masters Thesis, Carnegie Mellon Robotics Institute 

  5. Cheok, G., Lipman, R., Witzgall, C., Bernal, J. and Stone, W.(2000). 'Field Demonstration of Laser Scanning for Excavation Measurement'. In Proceedings of ISARC, 2000 

  6. Curless, B. and Levoy, M.(1996). 'A Volumetric Method for Building Complex Models from Range Images', Proc. ACM SIGGRAPH 96, pp 303-312 

    crossref

  7. Hashemi, M. and Reinhart, D.(2001). 'A New Approach in Plant Physical Documentation and Information Management for Existing Facilities using Laser Scanning, Imaging and Photogrammetry.' The 3rd International Conference, ancouver, British Columbia, Canada, (2001.08.03) 

  8. Johnson, A. and Hebert, M.(1999). 'Using spin images for efficient object recognition in cluttered 3D scenes', IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol.21, no.5, pp 433-449 

    상세보기 crossref

  9. Roth, G. (1999). 'Registering two overlapping range images', In Proceedings of the Second International Conference on 3-D Digital Imaging and Modeling (3DIM'99), pp 191-200 

    crossref

  10. Samir El-Omari(2007). 'Hybrid Methodology for Automated Collection of Data from Construction Sites', ISARC 2007 Proceedings, pp 93-97 

  11. Yukata Ishimatsu (2006). 'Introduction to the General Technology Development Project: Research and Development of Advanced Execution Technology by Remote Control Robot and Information Technology', ISARC 2006 proceedings, pp 24-29 

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