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.
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.
The purpose of this study is that the low-cost mobile mapping system using INS (Inertial Navigation System) based on MEMS (Micro Electro Mechanical System) could decipher the interpretation of road facility with the accuracy of x, y 0.546m plane error. Even though the MMS (Mobile Mapping System) tec...
The purpose of this study is that the low-cost mobile mapping system using INS (Inertial Navigation System) based on MEMS (Micro Electro Mechanical System) could decipher the interpretation of road facility with the accuracy of x, y 0.546m plane error. Even though the MMS (Mobile Mapping System) technology as a new measurement technology has been used vividly to set up geographic information by some world leading surveying equipment manufacturers, the domestic technology is still in its beginning stage. Several domestic institutes and companies tried to catch up the leading technology but they just produced prototypes which needs more stabilization. Through this thesis, we developed low-cost mobile mapping system installed with INS based on MEMS after time synchronizing sensors for MMS such as LiDAR (Light Detection And Ranging), CCD (Charge Coupled Device), GPS/INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and DMI (Distance Measurement Instrument).
The purpose of this study is that the low-cost mobile mapping system using INS (Inertial Navigation System) based on MEMS (Micro Electro Mechanical System) could decipher the interpretation of road facility with the accuracy of x, y 0.546m plane error. Even though the MMS (Mobile Mapping System) technology as a new measurement technology has been used vividly to set up geographic information by some world leading surveying equipment manufacturers, the domestic technology is still in its beginning stage. Several domestic institutes and companies tried to catch up the leading technology but they just produced prototypes which needs more stabilization. Through this thesis, we developed low-cost mobile mapping system installed with INS based on MEMS after time synchronizing sensors for MMS such as LiDAR (Light Detection And Ranging), CCD (Charge Coupled Device), GPS/INS (Global Positioning System / Inertial Navigation System) and DMI (Distance Measurement Instrument).
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문제 정의
따라서 본 연구에서는 자율주행을 위한 정밀지도제작과 같은 고정밀 데이터 취득을 위한 MMS 장비가 아닌 도로시설물과 같은 시설물들의 공간정보 데이터 구축에 적합하도록 MEMS (Micro Electro Mechanical Systems) 기반의 INS(Inertial Navigation System)를 이용한 저가의 MMS를 개발하고자하며 보다 많은 분야에서 활용할 수 있도록 하고자함이 그 목적이다.
본 연구는 MEMS 기반의 INS를 적용한 저가형 MMS를 개발하고, 이를 통하여 도로시설물들의 위치를 조사하여 저가형 MMS의 활용 가능성을 검토하고자 연구를 수행하였다. 본 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
본 연구는 MEMS기반의 INS를 이용한 저가형 MMS장비를 개발하고 이를 이용하여 도로시설물을 판독하기 위하여 수행하였다. 본 연구를 위하여 국내·외적으로 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD (Charge Coupled Device) camera, GPS/INS, DMI (Distance Measurement Instrument) 등)를 통하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 MMS를 개발하였다.
따라서 적당한 성능의 항법장치를 선택하여 적용해야 한다. 본 연구에서는 OxTS사의 MEMS 기반 INS를 선정하여 MMS를 제작하였다. MMS 항법 장치의 특성상 롤(roll), 피치(pitch) 값의 항법 오차 누적이 크므로 GNSS의 단절로 인해 장시간 보완작업이 이루어지지 않을 경우, 데이터의 정확도가 크게 떨어질 우려가 있다.
본 연구에서는 도로시설물 조사를 위해 저가형의 MMS 장비를 개발하였으며, 이를 통해 취득한 데이터의 정확도 검증을 수행하였다. 정확도 검증을 위해 검증대상 도로시설물을 선정하여 정밀 VRS 측량 및 TS측량(VRS측량이 불가능한 지역의 측량)을 실시한 후 영상과 점군을 이용하여 실측된 동일 대상물에 대한 좌표를 취득한 후 비교하는 방법으로 정확도를 검증하였다.
제안 방법
16과 같다. 1차 촬영한 공간정보 데이터와 2차 촬영한 공간정보 데이터를 로딩하여 파라미터 값을 조정 및 추출하는 작업을 수행하였다.
본 연구에서는 전처리 소프트웨어(software, S/W)도 개발하였으며, *.las 파일로 변환 저장하여 Leica, Trimble, Optech, TOPCON 등 외산 장비의 S/W상에서도 실행이 가능하도록 구현하였다.
각종 센서들의 시각동기화를 거친 MMS장비는 캘리브레이션을 통해 장비의 검증을 수행하고, 시설물 판독을 위하여 서울시 강남구 일대를 테스트 베드로 선정하여 데이터를 수집하였다. 관측데이터는 점군자료의 정합과정을 수행하였으며, 취득한 데이터에 대한 정확도 검증을 위하여 VRS(Virtual Reference Station) 및 토탈스테이션(total station, TS) 측량을 수행하였다. 정확도 검증을 거친 데이터를 이용하여 점군데이터를 통합하는 작업을 수행하였으며, 이를 통한 3D 모델링을 수행하였다.
모듈 개별 성능 측정을 통한 시스템 성능 평가의 경우 스캐너는 캘리브레이션 타겟을 반복 측정하여 오차를 측정하였으며, 항법장치는 MEMS 기반의 INS로 제작하였다. 또한, 카메라의 경우 렌즈 캘리브레이션과 해상도 수치를 통해 오차를 계산하였으며, 시스템은 통합 후 캘리브레이션 타겟에 대한 오차를 재 측정하였다.
모듈 개별 성능 측정을 통한 시스템 성능 평가의 경우 스캐너는 캘리브레이션 타겟을 반복 측정하여 오차를 측정하였으며, 항법장치는 MEMS 기반의 INS로 제작하였다. 또한, 카메라의 경우 렌즈 캘리브레이션과 해상도 수치를 통해 오차를 계산하였으며, 시스템은 통합 후 캘리브레이션 타겟에 대한 오차를 재 측정하였다.
본 연구를 위하여 국내·외적으로 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD (Charge Coupled Device) camera, GPS/INS, DMI (Distance Measurement Instrument) 등)를 통하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 MMS를 개발하였다.
본 연구를 위해 제작된 동기화 모듈은 Fig. 9와 같으며 이를 이용하여 MMS 센서를 기구물에 결합하여 실내 테스트를 진행하였다. MMS 각각의 센서들에 대한 통합 플랫폼 설계 및 기구물 결합은 Fig.
또한 항법장치 데이터와 후처리 연산을 위한 동기화보드와 연동 가능한 포트 및 프로토콜을 가지고 있어야 한다. 본 연구에서는 SICK사의 LMS시리즈를 적용하여 MMS를 제작하였다.
본 연구에서는 시설물을 검출하기 위하여 조사 차량의 수집 동선을 따라 이동하면서, 점군 기반으로 도로표지를 추적하고 도로표지 후보영역을 검출하는 방안을 수립 하였으며, 결과는 Fig. 18과 같다.
연구 대상지역에 대한 MMS 데이터를 취득하기 위하여 우선 차량 동선을 설계하였다. 설계는 단위 동선마다 고유 번호를 부여하는 방식으로 수행하였으며, 단위 동선은 도로명 주소체계를 기반으로 설정하였다. 설계된 동선을 효율적으로 수집할 수 있도록 현장조사 수행 후 도로 시설물 조사차량의 실제적인 이동 동선을 설계하였으며, 그 결과 연구대상지의 동선 설계 연장은 91.
스캐너와 항법장치에서 수집된 데이터를 표준 LAS (LASer) 데이터로 변환하기 위한 데이터 전처리 과정을 Fig. 11과 같이 구현하였으며, 관성항법장치와 스캐너의 점군데이터의 결합연산은 3차원 좌표변환 행렬연산을 이용하여 개발하였다. 또한 점군의 좌표 변환은 크게 회전과 이동으로 나뉘며, 데이터 처리 구현을 위한 블록다이어그램은 Fig.
10과 같다. 실내 결합 및 동기화 테스트를 마친 후 차량에 MMS를 장착하여 실외 테스트를 진행하였다.
강남구는 고층빌딩과 교통량이 많은 대표적인 밀집지역으로 기존 도로시설물들이 양호하게 구축 및 관리 되는 지역이다. 연구 대상지역에 대한 MMS 데이터를 취득하기 위하여 우선 차량 동선을 설계하였다. 설계는 단위 동선마다 고유 번호를 부여하는 방식으로 수행하였으며, 단위 동선은 도로명 주소체계를 기반으로 설정하였다.
레이저를 이용한 거리측정 방법에는 도달시간을 관측하기 위해 펄스를 이용한 방법과 위상차(phase shift)를 이용하는 방법이 있다. 위상차를 이용하는 방법에서는 연속적으로 발사되는 레이저 광선(Continuous Wave, CW)을 이용하여 발사된 위상과 반사된 위상의 차를 관측하여 거리를 계산하며, 펄스 방법과 CW방법의 원리는 Fig. 4와 같다.
점군센서의 캘리브레이션 및 상대좌표 점군정보에 대한 절대좌표 변환을 수행하였으며 비전센서의 위치, 자세정보의 조정을 통한 점군센서와의 통합 캘리브레이션을 수행하였다.
관측데이터는 점군자료의 정합과정을 수행하였으며, 취득한 데이터에 대한 정확도 검증을 위하여 VRS(Virtual Reference Station) 및 토탈스테이션(total station, TS) 측량을 수행하였다. 정확도 검증을 거친 데이터를 이용하여 점군데이터를 통합하는 작업을 수행하였으며, 이를 통한 3D 모델링을 수행하였다. 본 연구에서 제작된 MEMS 기반의 MMS장비는 저가형으로 국내의 도로시설물 관리를 위한 전수조사에 활용이 가능할 것으로 판단된다.
본 연구에서는 도로시설물 조사를 위해 저가형의 MMS 장비를 개발하였으며, 이를 통해 취득한 데이터의 정확도 검증을 수행하였다. 정확도 검증을 위해 검증대상 도로시설물을 선정하여 정밀 VRS 측량 및 TS측량(VRS측량이 불가능한 지역의 측량)을 실시한 후 영상과 점군을 이용하여 실측된 동일 대상물에 대한 좌표를 취득한 후 비교하는 방법으로 정확도를 검증하였다. 단, 현재 도로교통시설물들의 검측을 위해 평면 좌표값만을 사용하고 있어, 본 연구에서 측량한 성과들 의 비교도 x, y 평면 좌표값만을 사용하여 검증하였다.
조사데이터 로딩을 통해 캘리브레이션의 기준이 되는 점군 데이터와 전방위 영상정보 비교 파라미터를 제공하며, 조사 데이터를 기초로 x축, y축, z축 및 roll, pitch, yaw 값의 수정을 통해 캘리브레이션을 실행하였다. 캘리브레이션 처리 과정은 Fig.
캘리브레이션 소프트웨어는 상대좌표로 이루어진 점군정보를 절대좌표로 변화하고 시계열 상의 동기화 정보로 이루어진 영상수집 시간을 실제적인 영상수집 시의 영상 센서의 위치와 자세로 변환하는 기능을 통합한 형태로 개발하였으며, Fig. 13과 같이 INS, camera, LiDAR 등과 같은 센서들의 파라메타 값들을 추출할 수 있도록 구현하였다.
캘리브레이션은 조사데이터 로딩과 캘리브레이션 실행이라는 두가지 작업을 수행하며, 1차 및 2차 조사데이터를 로딩 후 캘리브레이션 파라미터인 x축, y축, z축 및 roll, pitch, yaw값을 설정 후 캘리브레이션을 실행하였다.
항법 장치와 센서 간의 정확한 동기화를 위해 PPS신호를 사용하여 동기화 장치의 고 정밀 타이머에 시간을 세팅하였으며, 그 절차는 Fig. 8과 같다. 항법 장치 내부의 이벤트를 사용하지 않은 점은 SICK 특성상 시간에 동기화하여 인코더 카운트를 증가 시켜야 하고 INS 내부의 타이머는 GPS 단절구간에서 정확도가 떨어지는 문제가 있으며, 이벤트 포트가 수용할 수 있는 신호에 한계가 있어 별도의 동기화 장치 내부 타이머를 사용하였다.
대상 데이터
본 연구를 위하여 국내·외적으로 MMS 제작에 사용하는 각종 센서(LiDAR, CCD (Charge Coupled Device) camera, GPS/INS, DMI (Distance Measurement Instrument) 등)를 통하여 MEMS 기반의 INS를 탑재한 MMS를 개발하였다. 각종 센서들의 시각동기화를 거친 MMS장비는 캘리브레이션을 통해 장비의 검증을 수행하고, 시설물 판독을 위하여 서울시 강남구 일대를 테스트 베드로 선정하여 데이터를 수집하였다. 관측데이터는 점군자료의 정합과정을 수행하였으며, 취득한 데이터에 대한 정확도 검증을 위하여 VRS(Virtual Reference Station) 및 토탈스테이션(total station, TS) 측량을 수행하였다.
본 연구에서 사용한 MEMS 기반 IMU의 GYRO인 SiRRS01-01-0100의 주요 성능은 Table 1과 같다.
본 연구의 대상지는 서울시 강남구일대로 선정하였으며, 대상지 일대는 Fig. 17과 같다. 강남구는 고층빌딩과 교통량이 많은 대표적인 밀집지역으로 기존 도로시설물들이 양호하게 구축 및 관리 되는 지역이다.
점군센서 간의 캘리브레이션을 위해 활용되는 기준점은 볼 타겟을 사용하였으며, 본 연구에서 사용한 볼 타겟은 상향과 하향 점군센서 각각에 대해 캘리브레이션을 수행하기 위해 Fig. 15와 같이 상, 하 두 개의 볼로 구성하였으며, 캘리브레이션 수행 전·후 과정은 Fig. 16과 같다.
데이터처리
정확도 검증을 위해 검증대상 도로시설물을 선정하여 정밀 VRS 측량 및 TS측량(VRS측량이 불가능한 지역의 측량)을 실시한 후 영상과 점군을 이용하여 실측된 동일 대상물에 대한 좌표를 취득한 후 비교하는 방법으로 정확도를 검증하였다. 단, 현재 도로교통시설물들의 검측을 위해 평면 좌표값만을 사용하고 있어, 본 연구에서 측량한 성과들 의 비교도 x, y 평면 좌표값만을 사용하여 검증하였다. 정확도 검증결과 수집데이터 기반 도로시설물 평면위치 정확도 검증 결과는 연구목표 정확도인 RMSE (Root Mean Square Error) 0.
성능/효과
1. MEMS기반의 저가형 차량용 MMS개발을 통하여 외산 제품에 의존하는 국내 MMS시장에 경쟁력을 갖춘 MMS의 개발이 가능함을 확인하였다.
2. MEMS기반의 INS를 적용하여 MMS 센서 동기화를 수행하고, 카메라 및 LiDAR 캘리브레이션을 통하여 x, y 평면 거리오차가 0.546m의 정확도를 확보할 수 있었다.
3. 정밀지도제작을 위한 MMS가 아닌 교통안전 시설물 DB 구축을 위한 도로교통표지판의 위치측정 및 검수에 활용이 가능함을 알 수 있었다.
고정밀지도 제작을 위한 MMS의 경우 장비가격이 고가인 문제로 인하여 구매 업체가 많지 않아 다양한 분야에 적용이 어려운 단점이 있는 반면, 본 연구를 통하여 개발된 MMS의 경우 낮은 가격으로 제작이 가능하였고, 역설계(reverse engineering), BIM (Building Information Modeling) 등과 같은 다양한 분야에 활용이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 최근 저가형 고정밀 센서의 보급으로 향후 정확도가 향상된 저가형 MMS의 보급이 이루어 질것으로 판단된다.
설계는 단위 동선마다 고유 번호를 부여하는 방식으로 수행하였으며, 단위 동선은 도로명 주소체계를 기반으로 설정하였다. 설계된 동선을 효율적으로 수집할 수 있도록 현장조사 수행 후 도로 시설물 조사차량의 실제적인 이동 동선을 설계하였으며, 그 결과 연구대상지의 동선 설계 연장은 91.64km로 산출되었다.
단, 현재 도로교통시설물들의 검측을 위해 평면 좌표값만을 사용하고 있어, 본 연구에서 측량한 성과들 의 비교도 x, y 평면 좌표값만을 사용하여 검증하였다. 정확도 검증결과 수집데이터 기반 도로시설물 평면위치 정확도 검증 결과는 연구목표 정확도인 RMSE (Root Mean Square Error) 0.7m이내인 0.546m로 나타났으며, 측점별 결과값은 Table 2와 Fig. 19와 같다.
후속연구
기존 MMS의 가격이 높아 다양한 분야로의 활용에 많은 어려움이 있었으나, 본 연구를 통하여 저가형 장비를 개발함으로써 MMS를 이용한 역설계, BIM, 건설 및 시설물 유지관리 등과 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 또한 향후 정밀지도 제작이 가능한 저가의 통합센서 플랫폼에 대한 다양한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
기존 MMS의 가격이 높아 다양한 분야로의 활용에 많은 어려움이 있었으나, 본 연구를 통하여 저가형 장비를 개발함으로써 MMS를 이용한 역설계, BIM, 건설 및 시설물 유지관리 등과 같은 다양한 분야에 활용이 가능할 것으로 판단된다. 또한 향후 정밀지도 제작이 가능한 저가의 통합센서 플랫폼에 대한 다양한 연구가 필요할 것으로 판단된다.
고정밀지도 제작을 위한 MMS의 경우 장비가격이 고가인 문제로 인하여 구매 업체가 많지 않아 다양한 분야에 적용이 어려운 단점이 있는 반면, 본 연구를 통하여 개발된 MMS의 경우 낮은 가격으로 제작이 가능하였고, 역설계(reverse engineering), BIM (Building Information Modeling) 등과 같은 다양한 분야에 활용이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 최근 저가형 고정밀 센서의 보급으로 향후 정확도가 향상된 저가형 MMS의 보급이 이루어 질것으로 판단된다.
정확도 검증을 거친 데이터를 이용하여 점군데이터를 통합하는 작업을 수행하였으며, 이를 통한 3D 모델링을 수행하였다. 본 연구에서 제작된 MEMS 기반의 MMS장비는 저가형으로 국내의 도로시설물 관리를 위한 전수조사에 활용이 가능할 것으로 판단된다. Fig.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
차량 MMS 기술의 특징은?
특히 차량용 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)의 경우 최근 이슈화되고 있는 자율주행자동차의 정밀 지도제작과 각종 도로시설물 측량에 사용함으로써 많은 관심을 받고 있다. 차량 MMS 기술은 변화가 발생한 지역에 접근하기가 용이하며, 빠른 시간 내에 현장에서 데이터를 획득하고 처리하여 지리정보 데이터를 취득할 수 있는 특징을 가지고 있다. 이러한 특징은 차량 MMS가 정밀지도 제작 및 도로시설물 데이터 취득에 적합함을 말해주고 있다(Song et al.
차량용 모바일매핑시스템은 주로 어디에 사용되나요?
최근 각종 센서 종류의 정확도 향상과 소형화로 인하여 드론이나 자동차를 이용한 데이터 취득이 활발히 이루어지고 있다. 특히 차량용 모바일매핑시스템(Mobile Mapping System, MMS)의 경우 최근 이슈화되고 있는 자율주행자동차의 정밀 지도제작과 각종 도로시설물 측량에 사용함으로써 많은 관심을 받고 있다. 차량 MMS 기술은 변화가 발생한 지역에 접근하기가 용이하며, 빠른 시간 내에 현장에서 데이터를 획득하고 처리하여 지리정보 데이터를 취득할 수 있는 특징을 가지고 있다.
모바일매핑기술은 기술 진화에 따른 개념 변화가 있었는데, 현재의 개념은 무엇인가?
, 2015). 그러나 오늘날에는 GPS와 INS의 사용이 보편화되고 통합기술이 발달함에 따라 별도의 지상기준점을 사용하지 않고도 이동체에 장착된 센서를 이용하여 수집한 자료만으로 3차원 위치측정을 수행할 수 있는 기술의 개념으로 사용하고 있다(Yun et al., 2010).
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