측량을 수행하려면 LiDAR에 내비게이션 데이터가 필요합니다. 내비게이션 데이터와 LiDAR 데이터를 결합하여 지리 참조 포인트 클라우드를 생성합니다. LiDAR 장치는 자신과 관련된 포인트의 위치를 알고 있지만, LiDAR를 이동하면서 포인트 클라우드를 구축하려면 세계에서 어디에 있는지 알려줘야 합니다.
내비게이션 데이터는 관성 내비게이션 시스템(INS) 에서 가져오는 경우가 많습니다. INS는 다음과 같은 정교한 결합체입니다. 관성 측정 장치(IMU) 와 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS) 데이터를 정교하게 결합하여 최고의 내비게이션 데이터를 얻음으로써 기기가 전 세계에서 어디에 있는지, 어떻게 움직이고 있는지 파악합니다. OxTS 는 1998년부터 관성 및 GNSS 분야의 글로벌 리더로 자리매김해 왔습니다. INS의 좌표는 LiDAR의 점 좌표에 벡터적으로 추가되어 포인트 클라우드에 사용될 최종 좌표를 얻습니다. 따라서 INS가 장착된 밴이나 무인항공기(UAV)와 같은 차량에 LiDAR 장치를 장착하고 여러 번 정적으로 측량하여 이어 붙이는 대신 넓은 지역을 효율적으로 측량할 수 있습니다.
좌표계
우리에게는 작아 보이는 각도가 먼 거리에서는 매우 큰 문제가 될 수 있습니다. 두 선이 정확히 평행해야 하지만 그 사이에 0.5° 오프셋이 있다고 상상해 보세요. 선이 교차하는 지점에 초점을 맞추면 이 각도가 작아 보이지만 이 각도를 10m로 추정하면 대략 10×0.5/360 2π=0.09m=9cm의 선 사이의 선형 변위가 생깁니다. 이를 보어사이트 오정렬이라고 하며 정확히 정렬되지 않은 두 좌표계가 있을 때 발생합니다. 이는 센티미터 단위의 정확도가 필요하고 수십 미터 떨어진 물체를 바라보는 경우, 예를 들어 LiDAR 측량과 같은 애플리케이션에서 문제가 됩니다. 사람들은 가장 정확한 포인트 클라우드를 얻고 싶어 하지만 이를 위해서는 내비게이션 장치의 좌표 프레임과 LiDAR 사이의 각도를 가장 정확하게 보정해야 합니다. 50m 거리에서는 이러한 각도를 0.1°로 보정해야 하는데 이는 매우 어렵습니다. 사람의 눈은 각도를 1도보다 더 정확하게 인식할 수 없는 경우가 많으며, CAD로 모델링한 마운팅조차도 모든 것이 완료되면 이 작업이 어렵다는 것을 알게 될 것입니다. INS 장치 내부의 IMU 장착과 실제 레이저 좌표계도 이렇게 작은 각도로 사양과 다를 수 있습니다.
각도 문제 외에도 선형 변위 문제도 있습니다. LiDAR와 INS는 서로 일정 거리를 두고 장착되며 이 역시 측정해야 합니다. 선형 변위는 거리에 따라 영향이 악화되지 않기 때문에 각도 변위보다는 덜 문제가 되지만, 특히 여러 방향에서 같은 지역을 측량할 때 문제가 될 수 있습니다. 현실과 측정값 사이의 한 축에 5cm 오프셋이 있는 경우 포인트 클라우드의 모든 포인트에서 해당 축에 5cm의 일정한 오프셋이 적용되지만, 방향을 돌려 반대 방향으로 측량하면 반대 방향에도 동일한 5cm 오프셋이 적용됩니다. 그러면 측량한 모든 개체를 10cm 간격으로 두 번 반복하게 됩니다. 이를 흔히 '이중 시각'이라고 합니다. 지리 참조 포인트 클라우드가 포인트의 위치에서 최고의 정확도를 가지려면 각도와 변위가 가능한 한 현실에 가깝도록 잘 보정된 설정이 필요합니다.
OxTS Georeferencer 소프트웨어는 사용자가 자신의 데이터로 포인트 클라우드를 생성할 수 있을 뿐만 아니라 사용한 설정을 보정할 수 있는 기능을 제공합니다.
이 '지리적으로 참조된 포인트 클라우드란 무엇인가요?' 문서는 '포인트 클라우드란 무엇인가요? '포인트 클라우드란 무엇인가요? 시리즈의 일부입니다.
