많이 부족했던 엔지니어로서 한 발 더 다가갈 수 있도록 도와주신 모든 분들께 이 글을 통해 감사의 마음을 전하고 싶습니다. 부모님의 믿음 덕분에 저는 석사학위를 마칠 수 있었습니다. 항상 저를 믿고 많은 가르침을 주신 김한실 교수님께 깊은 감사의 말씀을 전하고 싶습니다.
모두에게 다시 한번 감사드립니다.
고가 제품에 의존하는 국내 시장에서 레이저 스캐너를 직접 개발하면 기술력을 높일 수 있다. 또한, 작은 사이즈로 제작되어 이동이 용이하고 공간의 제약을 받지 않습니다. 따라서 시중에 판매되는 레이저 스캐너보다 활용성이 더 높습니다.
따라서 RANSAC 알고리즘을 이용하여 좌표값의 오류를 수정하면 정확한 데이터를 얻을 수 있다. 포인트 클라우드 데이터의 노이즈를 제거하기 위해 여러 알고리즘이 사용됩니다. 이 기사에서는 다음 RANSAC 알고리즘을 사용하여 포인트 클라우드 데이터에서 노이즈를 제거했습니다.
따라서 이 알고리즘은 포인트 클라우드 데이터의 노이즈를 제거하는 데 사용됩니다.
좌표계
좌표계의 정의
직교 좌표계 (Rectangular coordinate system)
펄스 레이더(Pulse Radar)는 펄스 신호를 레이더 송신 및 수신에 이용하는 방식이다. FMCW Lidar는 송신기가 RF인 경우 레이더가 되고, 레이저인 경우 LiDAR가 됩니다. 따라서 목표물까지의 거리는 다음 공식으로 계산할 수 있습니다.
이러한 알고리즘을 통해 보다 정확한 3D 스캐닝 시스템이 개발되었습니다.
구면 좌표계 (Spherical coordinate system)
레이저 센서
Radar 센서
여기서 tR은 펄스 마이크로파 신호의 왕복 시간입니다. 연속파 레이더(CW 레이더)는 도플러 레이더라고도 합니다. 도플러 효과는 CW 레이더의 기본 개념입니다.
전송 시간은 전송된 신호와 수신된 신호 간의 주파수 차이로 계산할 수 있습니다.
Lidar 센서
송신 신호는 중단 없이 연속적으로 전송되기 때문에, 수신기가 신호를 수신하는 동안에도 송신기는 작동합니다. TOF 라이더는 다음 방정식으로 거리를 계산할 수 있습니다. Φ로 가정하면 거리와의 관계는 다음과 같다.
따라서 거리는 다음 공식을 사용하여 계산할 수 있습니다.
엔코더 모터
로터리 엔코더
펄스 수를 세어 모터가 몇 회전했는지 알 수 있습니다. 또한 모터의 회전축에 엔코더를 배치하면 모션 감지를 통해 회전 방향과 각도를 알 수 있습니다. 모터 속도는 PWM을 통해 제어할 수 있습니다.
모터의 속도 추정
M 방식에 의한 속도 추정
T 방식에 의한 속도 추정
M/T 방식에 의한 속도 추정
좌표값 보정을 위한 RANSAC 알고리즘 설계
최소자승법
이는 측정값 yi와 모델 추정값 f(xi)의 제곱 차이를 ri로 결정하여 이 값이 최소값을 갖도록 하는 방법이다. 모형을 선형함수라고 가정하면 다음과 같다.
RANSAC
전체 시스템의 구성도
Lidar 수광부는 회전축으로 오도록 구성하였고, 메인 MCU로는 Arduino Mega를 사용하였습니다. 또한 DC 엔코더 모터를 제어하기 위해 모터 드라이버를 사용했고, 회전 모터를 고정하기 위해 고정 플레이트를 설계하고 3D 프린터로 프린팅했습니다.
실험 장비
실험에 사용된 3D 프린터 출력물은 서보 모터와 엔코더 모터를 고정하기 위한 지지대입니다. 이동 중에 차량이 흔들리면 데이터가 부정확해질 수 있기 때문에 고정 플레이트를 설계하여 사용했습니다.
실험 및 측정
Lidar 거리 측정 실험
서보모터 각도 분해능
인에 대해 각도 분해능 실험을 수행했습니다. 또한 스캐닝 시스템에서 서보모터의 오차를 고려하기 위한 실험을 진행하였다. 서보모터 각도 분해능 테스트 결과 측정시간 테스트 값입니다.
측정시간은 1도씩 증가할 때의 각 지연시간을 의미하며, 실험값은 90도 증가를 지령했을 때의 각도이다.
Scanning System 실험
알고리즘을 적용한 후의 오차는 스캔 데이터에 비해 작아서 알고리즘이 잘 구현되었음을 확인할 수 있다. 90도로 스캔된 데이터 중 높이가 0일 때의 값만 추출하여 RANSAC 알고리즘에 적용하였다. 알고리즘이 적용되는 전체 Data1 상자의 각 선분.
Data1 필드 전체에 대해 알고리즘을 적용한 선분 매칭입니다. 알고리즘이 적용되는 전체 Data2 필드의 각 선분. Data2 필드 전체에 대해 알고리즘을 적용한 선분 매칭.
아래는 모든 박스 데이터를 정수로 만든 후 1/10로 줄어든 데이터를 알고리즘에 적용한 선분입니다. L3의 실제 길이를 스캔 데이터와 비교하면 8cm, 알고리즘을 적용한 길이와 비교하면 7cm의 오차가 발생했다. RANSAC 알고리즘을 적용하여 보여줍니다.
위 그림은 앞서 얻은 데이터에 알고리즘을 적용한 후 공간 모델링 결과를 그래프로 나타낸 것이다. 또한, RANSAC 알고리즘은 무작위이기 때문에 시뮬레이션을 실행할 때마다 값이 변하는 것을 확인하였다. 따라서 알고리즘을 좀 더 구체적으로 설계할 필요가 있다.
오류를 줄이고 시뮬레이션을 여러 번 실행하더라도 항상 유사한 값을 얻을 수 있도록 RANSAC 알고리즘에 필터를 적용해야 합니다.
실시간 3D Scanning System
결 론
1] 홍승환, 조형식, 김남훈, 손홍규 “지상 레이저 스캐닝을 기반으로 한 3차원 실내 모델링”, 대한토목학회지, vol. Ohhashi "실내 모바일 LIDAR 데이터를 사용한 위상학적 3D 모델링" 사진 측량, 원격 감지 및 공간 정보 과학 국제 기록 보관소, vol, XL-4, 2015. LiDAR 포인트 클라우드 알고리즘을 기반으로 건물 지붕 평면 분할에 대한 접근 방법", 원격 센스, 2015.12 .
