[논문]Automatic wall slant angle map generation using 3D point clouds

Kim, Jeongyun; Yun, Seungsang; Jung, Minwoo; Kim, Ayoung; Cho, Younggun

doi:10.4218/etrij.2021-0053

[국내논문] Automatic wall slant angle map generation using 3D point clouds 원문보기

ETRI journal, v.43 no.4, 2021년, pp.594 - 602

Kim, Jeongyun (Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST) , Yun, Seungsang (Robotics Program, KAIST) , Jung, Minwoo (Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST) , Kim, Ayoung (Department of Civil and Environmental Engineering, KAIST) , Cho, Younggun (Department of Robotics Engineering, Yeungnam University)

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, quantitative and repetitive inspections of the old urban area were conducted because many structures exceed their designed lifetime. The health of a building can be validated from the condition of the outer wall, while the slant angle of the wall widely serves as an indicator of urban regeneration projects. Mostly, the inspector directly measures the inclination of the wall or partially uses 3D point measurements using a static light detection and ranging (LiDAR). These approaches are costly, time-consuming, and only limited space can be measured. Therefore, we propose a mobile mapping system and automatic slant map generation algorithm, configured to capture urban environments online. Additionally, we use the LiDAR-inertial mapping algorithm to construct raw point clouds with gravity information. The proposed method extracts walls from raw point clouds and measures the slant angle of walls accurately. The generated slant angle map is evaluated in indoor and outdoor environments, and the accuracy is compared with real tiltmeter measurements.

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참고문헌 (14)

S. A. K. Tareen and H. M. Khan, Novel slope detection and calculation techniques for mobile robots, in Proc. Int. Conf. Robot. Artif. Intell. (Rawalpindi, Pakistan), Nov. 2016, pp. 158-163.
J. Lv et al., Indoor slope and edge detection by using two-dimensional EKF-SLAM with orthogonal assumption regular paper, Int. J. Adv. Robot. Syst. 12 (2015), no. 4, 44.

상세보기
X. Meng et al., A slope detection method based on 3D LiDAR suitable for quadruped robots, in Proc. World Congr. Intell. Control Autom. (Gui-lin, China), June 2016, pp. 1398-1402.
Z. Mao et al., Towards automated post-disaster damage assessment of critical infrastructure with small unmanned aircraft systems, in Proc. IEEE Int. Symp. Technol. Homeland Secur. (Madrid, Spain), Oct. 2018, pp. 1-6.
P. J. Besl and N. D. McKay, A method for registration of 3-D shapes, IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 14 (1992), no. 2, 239-256.

상세보기
A. Segal, D. Hahnel, and S. Thrun, Generalized-ICP, in Proc. Robot.: Sci. Syst. V (Seattle, WA, USA), June 2009.
J. Zhang and S. Singh, LOAM: Lidar odometry and mapping in real-time, in Proc. Robot.: Sci. Syst. V (Berkeley, CA, USA), July 2014, 2014.
T. Shan and B. Englot, LeGO-LOAM: Lightweight and ground-optimized lidar odometry and mapping on variable terrain, in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. (Madrid, Spain), Oct. 2018, pp. 4758-4765.
T. Shan et al., LIO-SAM: Tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping, in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. Intell. Robot. Syst. (Las Vegas, NV, USA), Oct. 2021, pp. 5135-5142.
C. Forster et al., On-manifold preintegration for real-time visual-inertial odometry, IEEE Trans. Robot. 33 (2017), no. 1, 1-21.

상세보기
C. Qin et al., LINS: A lidar-inertial state estimator for robust and efficient navigation, in Proc. IEEE Int. Conf. Robot. Autom. (Paris, France), May 2020, pp. 8899-8905
M. A. Fischler and R. C. Bolles, Random sample consensus: A paradigm for model fitting with applications to image analysis and automated cartography, Commun. ACM 24 (1981), no. 6, 381-395.

상세보기
M. Ester et al., A density-based algorithm for discovering clusters in large spatial databases with noise, in Proc. Int. Conf. Knowl. Discov. Data Min. (California, USA), Aug. 1996, pp. 226-231.
J.-F. Lalonde et al., Natural terrain classification using threedimensional ladar data for ground robot mobility, J. Field Robot. 23 (2006), no. 10, 839-861.

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DOI : 10.4218/etrij.2021-0053 [무료]
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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