지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.
지형지물의 표면정보를 신속하게 취득할 수 있는 LIDAR 시스템은 대상에 대한 정교한 3차원 자동 모델링에 효율적이다. 본 연구의 목표는 대상물의 표면에 부딪혀 되돌아오는 레이저빔의 반사파형(waveform)을 모의 생성하는 것이다. 이를 위해, LIDAR시스템을 구성하는 센서들과 객체의 기하모델링 및 복사 모델링을 수행하였다. 먼저, 다반사 특성의 원인이 되는 레이저빔의 확산(divergence) 효과를 고려하기 위해 레이저빔을 여러 개의 서브빔으로 분할한 후, 각 서브빔의 원점과 방향을 결정한다. 그리고 서브빔이 교차하는 객체의 표면을 탐색한 후, 교차점의 위치를 계산한다. 마지막으로 서브빔의 원점과 소요시간을 기반으로 반사파형을 생성하고 이를 조합하여 전체 레이저빔의 반사파형을 생성한다. 제안한 방법을 적용한 실험을 수행하였으며, 그 결과 빔이 교차하는 표면의 특성을 보여주는 반사파형이 합리적으로 생성됨을 확인할 수 있었다.
The LIDAR data can be efficiently utilized for automatic reconstruction of 3D models of objects on the terrain and the terrain itself. In this paper, we attempted to generate simulated waveforms of FW (Full-Waveform) LIDAR (LIght Detection And Ranging). We performed the geometric modeling of the sen...
The LIDAR data can be efficiently utilized for automatic reconstruction of 3D models of objects on the terrain and the terrain itself. In this paper, we attempted to generate simulated waveforms of FW (Full-Waveform) LIDAR (LIght Detection And Ranging). We performed the geometric modeling of the sensor and objects, and the radiometric modeling of the waveform intensity. First, we compute the origins and directions of the sub-beams by considering the divergence effects of a laser beam. We then searched for the locations at which the sub-beams intersected with the objects, such as ground, buildings and trees. Finally, we generate the individual waveforms of the reflected sub-beams and the waveform of the entire beam by summing the individual ones. With the experimental results, we confirmed the waveforms were reasonably generated, showing the characteristics of the surfaces the beam interacted with.
The LIDAR data can be efficiently utilized for automatic reconstruction of 3D models of objects on the terrain and the terrain itself. In this paper, we attempted to generate simulated waveforms of FW (Full-Waveform) LIDAR (LIght Detection And Ranging). We performed the geometric modeling of the sensor and objects, and the radiometric modeling of the waveform intensity. First, we compute the origins and directions of the sub-beams by considering the divergence effects of a laser beam. We then searched for the locations at which the sub-beams intersected with the objects, such as ground, buildings and trees. Finally, we generate the individual waveforms of the reflected sub-beams and the waveform of the entire beam by summing the individual ones. With the experimental results, we confirmed the waveforms were reasonably generated, showing the characteristics of the surfaces the beam interacted with.
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문제 정의
본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 레이저 스캐너 센서에서 발사된 레이저빔의 반사파를 모의 생성하여 대상 객체의 표면에서 반사되어 돌아오는 반사파형을 생성하고자 한다. 특히 주로 수목지 역에서 나타나는 다반사 특성(multiple return)을 모델링하기 위해서는 Fig.
FW라이다 시스템에서 생성되는 반사파형 데이터를 모의 생성해보고, 이를 정성적으로 확인하기 위한 실험을 수행하였다. 먼저 간단한 지형과 건물, 수목 모델을 생성하고, 주어진 비행경로에 따라 라이다시스템이 취득하는 서브빔의 반사파형을 모델링하고 이로부터 전체반사 파형을 생성한다.
본 연구에서는 시뮬레이션을 통해 FW 라이다 시스템에 취득되는 반사파형(waveform)을 모의 생성하고자 하였다. 이를 위해 라이다시스템을 구성하는 개별센서와 이로부터 생성되는 레이저빔과 객체간의 기하학적인 모델링을 수행하여 레이저빔이 이동한 거리와 시간을 계산하고, 이를 기반으로 반사파 모델링을 통해 레이저빔의 에너지 변화량을 계산하여 보았다.
본 연구에서는 FW(Full-Waveform)라이다 시스템의 센서 모델링을 통하여 레이저빔의 반사파형을 모의생성하고자 한다. 이를 위히I, 먼저 가상의 지형과 객체 위에 주어진 비행경로에 따라 생성된 레이저 센서로부터 송신되는 레이저 펄스가 교차하는 위치를 계산하고, 다반사 특성을 고려하기 위해 확산각(divergence angle)에 기반한 서브빔을 생성한다.
제안 방법
(2004, 2006)는 small-footprint FW 라이다 시스템의 반사파형 데이터에 Gaussian decomposition을 적용하여 개별 반사파를 추정하였고, 다양한 펄스검출(pulse detection) 알고리즘을 시험하여 각각의 성능을 분석하였다. 또한 이기종으로 다른 지역을 촬영한 데이터의 반사강도를 비교하기 위하여 반사강도의 보정(calibration)을 시도하였다. Chauve et al.
반사파형을 모의 생성하기 위하여 레이저빔을 서브 빔으로 분할한 후, 각 서브 빔의 기하학적인 모델링을 통해 펄스가 되돌아오는 시간을 이용한다. 구체적인 방법은 다음의 순서로 설명할 수 있다.
(2) 빔의 확산각(divergence)를 고려하여 하나의 빔을 구성하는 여러 개의 서브 빔을 생성하고, 각 서브 빔에 대해서도 기하학적인 직선을 모델링한다.
지형지물의 3차원 모델을 이용하여 DEM 데이터를 생성한 후, 서브빔과 교차하는 격자를 탐색하여 후보 평면들과의 교차여부를 검사하고 교차점을 계산한다. 만약 교차 후보 객체중 수목이 있다면 점데이터는 수목의 내부에서만 생성이 되어야 하므로, 각 서브 빔과 타원체가 교차하는 범위를 계산하여 모의점이 생성될 수 있는 범위를 설정한 후 확률에 기반하여 범위 내의 교차 직선상에 임의의 라이다 점을 생성한다(김성준, 이임평,2009).
(3) 반사파는 시간에 따르는 서브빔의 에너지 분포곡선이므로, 센서의 위치에서 모의점까지의 거리를 이용하여 레이저 펄스가 이동한 시간을 계산하고, 펄스모델 함수를 펄스의 이동시간 만큼 평행이동 (parallel transference)해줌으로써 반사펄스 (returned-pulse) 를 모델링한다.
라이다의 이러한 특성으로 인하여 도심지의 건물이나 도로, 운동장과같이 평평한 지역에서는 센서의 검출기에서 반사파들이 거의 동시에 감지되지만, 수목이나 건물의 모서리와 같은 곳에서는 반사파 에너지가 다양한 시간간격으로 감지가 된다. 본연구에서는 시간에 따른 반사파를 합리적으로 모델링하기 위하여, 레이저빔의 원점과 방향, 확산각을 이용하여 Fig. 7같이 여러 개의 서브빔의 원점과 방향벡터를 계산하고, 이를 시뮬레이션에 적용한다. Fig.
레이저 펄스의 원점 및 방향으로 정의된 직선과 시뮬레이션의 입력데이터로 "Ray-Tiacing” 알고리즘을 사용하여 레이저 펄스와 교차하는 지형지물 객체를 탐색하고 교차지점의 위치를 결정한다.
그리고 DEM의 최대 및 최소 고도값을 포함하는 수평면들과 펄스 직선과의 교차점에 대한 수직방향의 범위 및 수평방향의 범위를 반복적으로 재설정하여 축소시킨다. 축소되는 변화량이 일정 임계치 이하로 낮아지면, 탐색을 중단하고 선택된 셀에 연결되어 있는 후보 평면들을 추출하여 펄스 직선과의 교차유무를 검사한다.
10 과 같이 서브빔이 반사할 수 있는 교차범위를 계산한 후, 실제 수목영역의 라이다 점데이터 분포와 유사한 통계확률을 적용하여 임의의 점을 생성한다. 실제 수목 영역의 라이다 점데이터를 살펴보면 상단의 표면 부위에 많이 분포하고, 내부로 들어갈수록 점밀도가 낮아진다는 점에 착안하여 이와 유사한 형태의 감마분포(Gamma distribute #를 사용하였다.
수행하였다. 먼저 간단한 지형과 건물, 수목 모델을 생성하고, 주어진 비행경로에 따라 라이다시스템이 취득하는 서브빔의 반사파형을 모델링하고 이로부터 전체반사 파형을 생성한다.
먼저 플랫폼은 (5, 25) m에서 출발하여 (45, 25)위치까지 움직이며 이때의 비행고도는 500 m, 속도는 50 m/s로 설정하였다. 라이다 센서의 시스템 변수에 관해서는 초당 송신 회수와 스캔 회수를 각각 10, 000 Hz, 100 Hz으로 스캔앵글을 ±2°, 확산각(beam divergence)는 3 mrad로 설정하였다. 마지막으로 레이저빔의 수목투과율은 겨울철이 아닌 경우의 혼합림의 실제 레이저빔의 투과율인 20%로 결정하였다 (Ackermann, 1999).
라이다 센서의 시스템 변수에 관해서는 초당 송신 회수와 스캔 회수를 각각 10, 000 Hz, 100 Hz으로 스캔앵글을 ±2°, 확산각(beam divergence)는 3 mrad로 설정하였다. 마지막으로 레이저빔의 수목투과율은 겨울철이 아닌 경우의 혼합림의 실제 레이저빔의 투과율인 20%로 결정하였다 (Ackermann, 1999).
하였다. 이를 위해 라이다시스템을 구성하는 개별센서와 이로부터 생성되는 레이저빔과 객체간의 기하학적인 모델링을 수행하여 레이저빔이 이동한 거리와 시간을 계산하고, 이를 기반으로 반사파 모델링을 통해 레이저빔의 에너지 변화량을 계산하여 보았다. 그리고 가상의 모의 객체모델에 이를 적용하여 제안한 방법의 효용성을 살펴보았다.
이를 위해 라이다시스템을 구성하는 개별센서와 이로부터 생성되는 레이저빔과 객체간의 기하학적인 모델링을 수행하여 레이저빔이 이동한 거리와 시간을 계산하고, 이를 기반으로 반사파 모델링을 통해 레이저빔의 에너지 변화량을 계산하여 보았다. 그리고 가상의 모의 객체모델에 이를 적용하여 제안한 방법의 효용성을 살펴보았다. 실험에 사용한 객체는 지형, 건물, 수목이며, 실험결과 각기 특성에 따른 반사파형 데이터를 생성할 수 있었다.
대상 데이터
13은 본 연구의 실험을 위하여 제작한 가상의 객체 모델이다. 지표면은 DEM구조를 가지고 있으며 50 X 50의 격자간격eIm 이다. 건물eB-rep형태의 다면체 모델이며 각 면을 구성하는 모서리점의 좌표값을 지니고 있다.
그리고 가상의 모의 객체모델에 이를 적용하여 제안한 방법의 효용성을 살펴보았다. 실험에 사용한 객체는 지형, 건물, 수목이며, 실험결과 각기 특성에 따른 반사파형 데이터를 생성할 수 있었다. 본 연구의 결과는 라이다 센서의 설계 및 성능 예측과 센서 데이터 처리 일고리즘 개발을 위한 시험 데이터의 경제적인 생성에 효과적으로 사용될 것으로 판단된다.
이론/모형
18의 수목영역에서 생성된 반사파형은 경우에 따라 그 형태가 매우 복잡하며, 서브빔이 수목을 투과하고 지표면까지 도달한 경우 반사파형의 파형의 끝부분에서 미약하게 지표면으로부터 되돌아오는 반사파를 확인할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 생성된 레이저빔의 반사 파형에 peak detection 빙-법을 적용하여 리턴펄스의반사시각을 계산하여 별모양의 심볼로서 기시화하였다.
성능/효과
17은 대부분의 서브빔이 거의 동시에 지표면에 도달하고 반사하기 때문에 전체 반사파형의 파형도 가우 시언 형태와 매우 유사함을 살펴볼 수 있다. 마지막으로 Fig. 18의 수목영역에서 생성된 반사파형은 경우에 따라 그 형태가 매우 복잡하며, 서브빔이 수목을 투과하고 지표면까지 도달한 경우 반사파형의 파형의 끝부분에서 미약하게 지표면으로부터 되돌아오는 반사파를 확인할 수 있었다. 시뮬레이션을 통해 생성된 레이저빔의 반사 파형에 peak detection 빙-법을 적용하여 리턴펄스의반사시각을 계산하여 별모양의 심볼로서 기시화하였다.
후속연구
실험에 사용한 객체는 지형, 건물, 수목이며, 실험결과 각기 특성에 따른 반사파형 데이터를 생성할 수 있었다. 본 연구의 결과는 라이다 센서의 설계 및 성능 예측과 센서 데이터 처리 일고리즘 개발을 위한 시험 데이터의 경제적인 생성에 효과적으로 사용될 것으로 판단된다.
참고문헌 (22)
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