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LiDAR가 있는 관성 내비게이션 시스템(INS)을 사용하는 이유는 무엇입니까?

애플리케이션 자료 2016년 7월 7일

LiDAR란 무엇입니까?

광 탐지 및 거리 측정(LiDAR) 기술은 고정밀 3차원(3D) 측량 데이터를 수집하기 위해 측량 업계에서 널리 사용되는 기술입니다. LiDAR의 메커니즘은 일반적인 레이저 스캐닝과 같으므로 아래에서는 이 용어들을 같은 의미로 사용합니다. LiDAR 시스템은 초당 수천 개의 개별 펄스를 방출하고 빛의 펄스가 LiDAR 센서로 돌아오는 데 걸리는 시간을 계산하여 데이터를 수집합니다. 이러한 빛의 펄스는 스캔 라인으로 알려진 스와트에서 방출됩니다. 빛의 속도는 알려져 있기 때문에, 타겟(육상 등)에 각 펄스의 거리를 계산할 수 있습니다. 사용하는 LiDAR의 종류와 측정된 지상 또는 구조물이 LiDAR 센서로부터 얼마나 떨어져 있는지에 따라 이러한 개별 데이터 요소는 몇 mm 간격으로 되어 있습니다. 일반적으로 LiDAR 센서의 위치에 각 데이터 포인트가 /- 5mm~10mm의 허용치 내에 배치된 것으로 간주할 수 있습니다.

LiDAR 센서는 수집된 데이터의 정확성과 정밀도의 특성 외에도 공간 데이터 수집에서 효율성을 제공하므로 직접 지리 참조할 수 있기 때문에 지상에서 측량을 필요로 하지 않고, 공간 데이터 수집의 효율성을 높입니다.

LiDAR 센서가 위치를 이동하면 어떻게 됩니까?

지상파 LiDAR 측량 시스템은 일반적으로 고정 삼각대에 장착됩니다. 대규모 사이트에서의 측량 효율성을 향상시키기 위해 보행 속도에서 비행기의 속도까지의 속도로 이동하는 이동 플랫폼에 설치할 수 있습니다. LiDAR 센서는 측량 기사들이 착용하는 배낭이나 수동식 트롤리, 자동차, 트럭, 기차, 무인 항공기(UAV), 그리고 유인 헬기와 비행기 등의 플랫폼에 탑재되는 사례가 점점 늘어나고 있습니다.

LiDAR의 각 3D 측정값의 밀도와 상대적 정확도로 인해 LiDAR '포인트 클라우드'는 사용자에게 최고의 측량 데이터 세트를 제공하는 것으로 알려져 있습니다. LiDAR에 의해 수집된 데이터를 기존 매핑 또는 측량 정보와 함께 사용할 수 있도록 LiDAR 포인트 클라우드의 각 데이터 포인트는 가능한 한 실제 지리 좌표가 할당됩니다.

LiDAR 데이터 포인트에 지리 좌표를 할당하려면 LiDAR 센서의 위치와 LiDAR 센서가 가리키는 방향(외부 방향)을 항상 파악하고 있어야 합니다. 이 측정값에 따라 실제 지리 좌표가 계산되고 각 펄스 반환에 동적으로 할당합니다(직접 지리 참조하는 프로세스). LiDAR 센서의 위치에 대한 LiDAR 데이터의 높은 정밀도를 고려할 때, 매초 수집되는 데이터의 높은 주파수 및 부피와 함께 플랫폼의 위치와 방향을 계산하는 방법은 동등하게 이루어져야 합니다. 이는 측량 시 참조 정보의 제한이나 플랫폼의 주변 환경에 따라 어려울 수 있습니다.

LiDAR 센서의 위치와 방향은 어떻게 측정합니까?

위치

이동하는 LiDAR을 측량할 때, GPS (글로벌 위치 시스템) 수신기 등의 글로벌 내비게이션 위성 시스템(GNSS) 센서를 이용하여 수집된 데이터에 지리 좌표를 할당하면 충분하다고 할 수 있습니다. 정적 스캐닝 애플리케이션에서 센서 위치에 대한 위치를 제공하기에는 충분하지만, 스캔 시 센서의 연속 동작으로 부정확성을 초래하는 모바일 환경에는 충분하지 않습니다.

더 구체적으로 말하자면, GPS의 사용 문제는 GPS 수신기가 경도, 위도 및 고도 좌표를 얻기 위해서는 적어도 4개의 GNSS가 선명해야 한다는 문제가 있습니다. 또한, 특정 시점의 지구 내 특정 부분에서의 GNSS 위성의 전체적인 분포로 인해 위성이 잘 보이지 않을 수 있습니다. 또한, 높은 건물과 튀어나온 나무는 GPS 정전의 원인이 되며, 위치 계산을 방해할 수 있기 때문에 위치 좌표를 획득할 수 있을지는 환경의 구조물이 수신기를 방해하는지의에 좌우됩니다. 이 문제는 차량이 도심이나 숲 등 GPS가 차단되기 쉬운 지역을 이동하는 경우가 많기 때문에 모바일 매핑을 할 때 더욱 심화될 가능성이 있습니다.

주변 환경의 영향은 제쳐두고서라도, 필요한 수의 위성이 보이더라도 GPS에서 위치 정보 측정값이 기록되는 주파수는 LiDAR 센서가 데이터를 검색하는 주파수보다 훨씬 느릴 수 있습니다. 그 결과, GPS를 사용할 수 없을 때는 측량 플랫폼의 위치를 ​​이해할 필요가 있습니다. LiDAR 센서 포지셔닝 시스템은 수신된 GPS 측정치 사이에 차량이 이동한 위치를 측정 또는 예측할 수 있습니다. 이동 플랫폼의 속도와 관련하여 위치 측정값이 기록되는 주파수 환경의 영향에 기인하는 위치 계산의 오차의 원인이 누적되어 일반적으로 '드리프트'라는 프로젝트의 오류 예산의 증가로 이어질 수 있습니다.

방향

정확한 센서의 위치뿐만 아니라 수집된 데이터의 위치를 ​​정확하게 파악하기 위해서는 LiDAR가 설치된 플랫폼(항공 또는 육상 기반)의 유형과 관계없이 시스템의 방향을 이해하는 것이 필수적입니다. 플랫폼이 움직이는 동안 센서의 외부 방향이 지속해서 계산되어야 합니다. 데이터 포인트 사이의 직선 거리를 제외하고 롤, 피치 및 요의 움직임을 설명해야 합니다. 이러한 유형의 모션은 비행 중인 비행기를 시각화하는 경우와 도로를 주행하거나 코너를 너무 빨리 주행해 본 사람은 누구나 익숙할 것입니다. LiDAR 데이터에서 캡처되는 정보의 세분화를 위해 플랫폼이 완전히 수평 상태에서 조금이라도 어긋나 있으면, LiDAR 데이터 포인트에 할당된 공간 좌표의 계산에 영향을 줍니다.

플랫폼이 가속화 또는 감속되었는지 또는 LiDAR 플랫폼의 모션 통로가 완전히 선형인지를 파악하는 것도 중요합니다. 다시 말하지만, LiDAR 센서의 주파수와 해상도로 인해 포인트 클라우드가 수집된 위치를 파악하기 위해서는 이러한 동작 변화를 고려해야 합니다.

플랫폼 운동 역학 관련 정보를 많이 제공하는 하드웨어 구성 요소는 관성 측정 장치(IMU)입니다. 자이로 스코프와 가속도계의 조립으로 구성된 IMU는 롤, 피치, 요 3회전 매개 변수와 함께 3축 차량의 직선 가속에 대한 연속적인 데이터 스트림을 제공합니다.

관성 내비게이션 시스템을 이용한 직접적 지리 참조

관성 항법 시스템(INS)은 IMU와 통계(칼만) 필터를 사용하여 이동 중인 이동 플랫폼의 최적 위치 추정치를 계산하는 처리 장치를 수용하는 컴퓨팅 시스템입니다. GPS 시스템이 사용 가능한 경우 INS는 위치 추정에 GPS의 데이터를 포함합니다. LiDAR 시스템이 주행 거리의 측정을 지원하는 주행 시스템을 포함한 도로 차량에 탑재되어 있는 경우, 해당 데이터는 INS 계산에 포함됩니다.

위치 정보와 방향 정보의 모든 방법을 동시에 고려하여 INS는 위치와 방향을 계산할 때 이러한 데이터의 결함을 보완할 수 있습니다. 예를 들어, GPS 데이터는 빈번한 정전 '드리프트' 가능성이 있기 때문에 INS는 주행 속도계의 정보에 추가 가중치를 추가하여 예측된 궤적에서 플랫폼의 경로를 예측하는, 데드 계산 프로세스를 적용할 수 있습니다. 여기서 IMU의 가속도계를 적절히 사용할 수 있습니다.

최대 250Hz의 업데이트 속도로 INS 시스템과 같은 INS 시스템은 OxTS xNAV550 및 OxTS 관성+는 전진 및 후방 처리 루틴(제 시간에)을 결합하여 움직이는 플랫폼과 장착된 LiDAR 센서의 전반적인 가장 가능성이 높은 위치를 계산합니다.  LiDAR 센서의 위치 및 방향에 대한 최상의 추정치를 지속적으로 계산하고 따라서 직접 측응이라고 하는 각 개별 데이터 포인트를 지속적으로 계산하는 이 동적 프로세스입니다.

INS LiDAR 포인트 클라우드

관성 내비게이션 시스템을 사용한 LiDAR 구현

OxTS 관성 기술은 차량 기반 및 유인 및 무인 항공 시스템을 포함한 다양한 플랫폼에서 다양한 고정밀 LiDAR 구현에 활용되어 왔습니다.

스위스 UAV 회사인 Aeroscout는 전력선 매핑 작업을 수행하기 위해 Riegl VUX-1 LiDAR 시스템으로 xNAV550을 성공적으로 구현했습니다. INS와 LiDAR 센서 간의, 심도 깊지만 간단한 통합을 통해 데이터 수집 및 처리를 단 몇 번의 클릭만으로 처리합니다. 14분 간의 비행 시간으로 Aeroscout은 1km에 달하는 고전압 전력선의 LiDAR 데이터를 1.6cm의 전체 공간 정확하게 수집할 수 있습니다.

호주에서 HAWCS는 OxTS 관성+ 시스템은 외부 방향을 계산하고 헬리콥터 장착 LiDAR 시스템의 직접 지리 참조를 제공합니다.  매일 수백 킬로미터이상의 데이터를 수집하여 HAWCS 팀은 전력선을 따라 식물 허가를 측정하는 데이터를 20cm 이내로 수집할 수 있습니다.

한편, 고속도로 조사를 위해 스웨덴 회사 WSP는 OxTS 2010년부터 여러 GeoTracker 시스템의 관성+ INS 시스템.  WSP는 GPS 드리프트 속도를 줄이고 최적화된 주행계 계산을 활용하기 위해 관성+ 시스템에 의존합니다. OxTS 교량, 터널 또는 울창한 도시 협곡과 같은 장애물이 발생할 때 위치 정확도를 높입니다.  360대의 카메라와 HD 비디오에서 수집한 정보와 함께 LiDAR 센서의 데이터를 직접 지리 참조할 수 있는 단일 동기화 메커니즘을 제공합니다. OxTS 관성+ INS는 이러한 유형의 차량 기반 모바일 매핑 애플리케이션에 매우 유용합니다.

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애쉬번, 미국