LiDAR 부스트 후처리
- 0.218 m 위치 2D (60초 GNSS 중단)
- 0.05° 제목 (60초 GNSS 장애)
- 0.02° 롤 / 피치 (60초 GNSS 사용 불가)
OXTS 관성 항법 시스템 및 LiDAR 부스트 후처리
GNSS는 한계가 있습니다. 신호가 약하거나 막히는 곳이라면 어디든, 터널, 도심 협곡, 지하 환경에서는 위치 파악 데이터에 공백이 생깁니다. LiDAR Boost가 그 공백을 메웁니다.
LiDAR 부스트 후처리
LiDAR Boost Post Process는 고급 센서 융합을 통해 높은 정확도의 내비게이션을 제공하도록 설계된 강력한 Windows 기반 애플리케이션입니다. 동기화된 INS 및 LiDAR 데이터 로그를 처리함으로써, 소프트웨어는 혁신적인 LiDAR Boost 알고리즘을 적용하여 LiDAR 측정값에서 직접 추가 내비게이션 보조 기능을 생성합니다.
이 LiDAR 기반 보조 기능은 INS의 GNSS 및 IMU 데이터와 원활하게 통합되어 강력하고 정밀한 항법 솔루션을 생성합니다. GNSS가 제한적이거나 어려운 환경에서도 LiDAR Boost는 위성 신호의 끊김 현상을 보완하고 IMU 오차의 증가를 억제하여 안정적인 위치 결정 성능을 유지합니다.
직관적인 그래픽 사용자 인터페이스와 유연한 명령줄 인터페이스를 모두 지원하므로 LiDAR Boost Post Process는 다양한 워크플로우에 쉽게 통합됩니다. 자동 품질 보고서는 성능 분석을 한눈에 제공하며 디버깅을 간소화합니다.
WayFinder Prime 및 WayFinder Hub 시스템의 실시간 LiDAR Boost 기능에 대한 오프라인 대응 기능으로, INS의 상세한 임무 후 처리, 검증 및 성능 최적화를 가능하게 하여 데이터에서 최대의 통찰력과 정확성을 보장합니다.
작동 방식
LiDAR 부스트 후처리에는 어디에 있든 정확도를 유지하기 위한 두 가지 상호 보완적인 기술이 포함되어 있습니다.
라이다 관성 주행 거리 측정(LIO) LiDAR 스캐너에서 포인트 클라우드 데이터를 분석합니다. 평면과 객체를 감지하고 프레임 간의 움직임을 추적하여 실시간 속도 업데이트를 계산합니다. GNSS 신호가 약한 지역, 터널과 같은 일시적인 장애, 또는 도시를 탐색할 때 흔히 발생하는 다중 경로 오류를 방지하는 데 이상적입니다.
라이다 지도 매칭 (LMM) 모든 것을 한 단계 더 나아가, 만약 공간에 대한 사전 포인트 클라우드가 있다면, LMM은 실시간 LiDAR 데이터를 이에 비교하여 해당 환경을 탐색할 때마다 정확하고 완전히 반복 가능한 성능을 제공합니다.
문제: 위치 드리프트
개활지에서는 위치 드리프트가 문제가 되는 경우가 드뭅니다. 그러나 도심지 협곡과 같이 GNSS 가시성이 낮은 환경에서는 데이터셋 무결성을 유지하기 위해 드리프트를 최소화하는 것이 중요합니다.
반대편 그래프는 LiDAR 관성 주행 거리 측정 기능이 어떻게 효과적으로 위치 드리프트를 제약하는지 보여줍니다.
제시된 데이터는 도시 협곡 환경의 대표적인 예인 영국 옥스퍼드에서 수집되었습니다.
이것은 누구를 위한 것입니까?
LiDAR Boost는 어려운 환경에서 정확한 위치 정보가 필요한 모든 육상 활동에 가치를 더할 잠재력을 가지고 있습니다. 자동차 테스터는 이를 사용하여 노면 테스트를 위한 일관되게 정확한 데이터를 수집하거나 인프라에 의존하지 않는 실내 테스트 솔루션을 만들 수 있으며, 측량사는 이를 사용하여 도시, 실내 또는 지하에서 정확한 궤적 데이터를 수집하여 이후 지오레퍼런싱 활동에 사용할 수 있습니다.
호환 장치
LiDAR Boost Post Process는 모든 OXTS GNSS/INS 장치와 호환됩니다. LiDAR 관성 오도메트리 및 맵 매칭 기능 코드를 포함한 소프트웨어는 모든 OXTS GNSS/INS 장치에 추가될 수 있습니다.
WayFinder Prime에도 내장되어 있으며, GNSS 신호가 간헐적이거나 완전히 차단된 환경에서도 정확하게 탐색할 수 있도록 하는 고급 센서 융합 플랫폼입니다. 장착하고, 구성하고, 초기화하기만 하면 바로 사용할 수 있습니다. 통합에 대한 번거로움이나 맞춤형 알고리즘 개발이 필요 없습니다.
LiDAR 관성 항법 기술 논문
LiDAR 관성 주행 거리 측정 기술 논문을 다운로드하여 OXTS GNSS/INS 장치와 함께 해당 기능이 어떻게 작동하는지 자세히 알아보세요.
호환성
호환성 LiDAR 센서에는 다음과 같은 다양한 360° 시야각 장치가 포함됩니다.
사양
주행 거리 측정 정확도 0.03 - 0.05 m/s 측정 속도 5-20Hz
여기서의 사양 값은 Hesai XT32 라이다 장치와 OXTS INS를 사용하여 통계적으로 얻은 값입니다.
데이터는 RTK 정수 기준 데이터 세트를 사용하여 옥스퍼드시에서 수집되었습니다. 옥스포드는 다른 도시 지역과 매우 유사하기 때문에 선택되었습니다. 이 값은 LiDAR 설정과 환경에 따라 달라질 수 있습니다.
| 측정 | GNSS 중단 | RMSE |
|---|---|---|
| 위치 2D | 60 s | 0.218 m |
| 제목 | 60 s | 0.050° |
| 롤/피치 | 60 s | 0.020° |
| 벨로시티 3D | 60 s | 0.037 m/s |
| 고도 | 60 s | 0.128 m |
LiDAR 부스트 후처리 기능
-
Windows OS 지원.
-
INS의 기능 코드를 활성화합니다.
-
포스트 프로세스에서 실행 중인 소프트웨어.
-
명령줄 또는 GUI에서 실행할 수 있습니다.
-
처리가 완료되면 자동 품질 보고서가 생성되어 디버그 결과와 성능 지표를 제공합니다.
테스트 데이터
포인트 클라우드 - 다층 주차장
영국 비스터 - 포인트 클라우드 - 다층 주차장
- GNSS/INS - RT3000 v4
- LiDAR - Hesai XT32
- 소프트웨어: NAVsuite, LiDAR 부스트 후처리
환경: 이 예시에서는 다층 주차장 안에서 LiDAR 부스트 후처리 기능을 테스트했습니다. 주차장에 진입했을 때 OXTS 장비인 RT3000 v4 GNSS/INS는 당연히 GNSS 업데이트에 전혀 접근할 수 없었습니다. 이를 극복하기 위해 Hesai XT32 LiDAR 센서의 업데이트를 사용하여 항법 엔진을 지원했습니다.
결과는 더 정확한 데이터가 더 오래 지속되는 것입니다.
KML 트레일 - 어반 캐년
영국 런던-KML 트레일-어반 캐년
- GNSS/INS - RT3000 v4
- LiDAR - Hesai XT32
- 소프트웨어: NAVsuite, LiDAR 부스트 후처리
환경: 이 예시에서는 LiDAR Boost가 런던의 ‘스카이 가든 쿼터’ 도심 협곡에서 GNSS/INS 작동에 가장 어려운 지역 중 하나에서 테스트되었습니다. 데이터 수집 중 GNSS 신호가 주기적으로 끊기고 멀티패스 왜곡이 심했습니다. LiDAR Boost 후처리 기능을 사용하여 위치 드리프트를 개선했으며, 데이터 수집 각 랩 동안 데이터를 정확하고 반복 가능하게 만들었습니다.
포인트클라우드 - 터널
샌프란시스코, 미국 – 포인트 클라우드 – 터널
- GNSS/INS - RT3000 v4
- LiDAR - Hesai XT32
- 소프트웨어: NAVsuite, LiDAR 부스트 후처리
환경: 짧은 터널이라도 GNSS/INS에 큰 시험이 될 수 있습니다. GNSS/INS가 GNSS 신호 업데이트 없이 오래 있을수록 위치 오차가 더욱 두드러집니다. 이 예시에서는 LiDAR Boost를 사용하여 터널 통과 여정 내내 항법 솔루션을 안정적으로 유지했습니다. 그 결과 항법 데이터가 개선되었을 뿐만 아니라, 아래 예시에서 기둥을 보면 알 수 있듯이 포인트 클라우드도 더욱 선명해졌습니다.
KML 트레일 - 다층 주차장
미국 샌프란시스코-KML 트레일-다층 주차장
- GNSS/INS - RT3000 v4
- LiDAR - Hesai XT32
- 소프트웨어: NAVsuite, LiDAR Boost
환경: 앞서 언급했듯이, 다층 주차장에서 GNSS 신호 업데이트가 차단되기 때문에 GNSS/INS 장치는 정확하게 탐색하기 위해 추가적인 보조 소스를 사용해야 합니다. 이 예에서는 LiDAR Boost를 사용하여 탐색 출력을 개선했습니다. 이를 통해 데이터 세트가 더욱 일관성 있게 되었습니다.
포인트 클라우드 - 어반 캐니언
미국 샌프란시스코 - 포인트클라우드 - 어반 캐년
- GNSS/INS - RT3000 v4
- LiDAR - Hesai XT32
- 소프트웨어: NAVsuite, LiDAR Boost
환경: 미국 샌프란시스코의 미션 스트리트 어반 캐니언은 유리 외벽의 고층 빌딩으로 둘러싸인 거리입니다. GNSS 신호가 지속적으로 끊기고 다중 경로 오류의 위험이 있습니다. RT3000 v4 자체로 테스트했을 때는 매우 정확했지만, LiDAR Boost Post Process와 결합했을 때는 거의 완벽했습니다. 이 기능은 INS가 도시를 통과하는 동안 안정적이고 일관된 경로를 유지하도록 하여 모든 다중 경로 신호를 걸러낼 수 있게 해줍니다.
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