포인트 클라우드란 무엇인가요? 

포인트 클라우드는 LiDAR 스캐너로 생성된 데이터 파일입니다. 수백만, 심지어 수십억 개의 “점”으로 구성되며, 이 점들은 본질적으로 스캐너가 감지한 표면의 반사입니다. 

LiDAR 스캐너는 빛의 펄스를 발사하고(LiDAR는 Light Detection and Ranging의 약자) 물체에 부딪힌 후 되돌아오는 데 걸리는 시간을 측정하여 작동합니다. 빛의 속도와 그 시간 측정을 이용하여 LiDAR는 각 지점이 스캐너에서 얼마나 멀리 떨어져 있는지 계산합니다. 

수백만 개의 펄스를 발사함으로써 LiDAR 스캐너는 주변 환경에 대한 상세한 그림을 빠르게 구축합니다. 일부 LiDAR 스캐너는 평면도와 유사하게 보이는 2D 스캔만 제공합니다. 다른 스캐너는 3D 포인트 클라우드를 생성합니다. 또한 일부 스캐너는 고정되어 있어 전방으로만 펄스를 발사하는 반면, 다른 스캐너는 회전하여 스캐너 주위로 펄스를 보내 360° 포인트 클라우드를 구축합니다. 

포인트 클라우드를 가지고 할 수 있는 일은 세 가지가 있습니다: 

1. 다양한 지점과 스캐너(따라서 스캐너가 장착된 모든 것) 사이의 거리를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 
2. 두 점 사이의 거리를 측정하는 데 사용할 수 있습니다. 
3. 주변 환경에 대한 모델을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 

LiDAR 스캐너에서 발신되는 펄스의 양 때문에 포인트 클라우드에서 얻을 수 있는 측정값은 일반적으로 매우 정확하고 신뢰도가 높습니다. 포인트 클라우드의 이러한 핵심 용도에서 해당 데이터를 사용하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 

바이 로버나 항공기에 LiDAR를 장착하는 것, 넓은 지역의 땅을 빠르고 자세하게 측량할 수 있습니다. 측량사는 이 데이터를 사용하여 다양한 용도로 정확한 측정을 할 수 있습니다. 예를 들어, LiDAR의 인기 있는 용도 중 하나는 자율 이동 로봇이 작동할 공간을 측량하는 것입니다. 포인트 클라우드는 그런 다음 AMR의 제어 스택으로 공급될 수 있는 지도로 변환될 수 있으며, 이를 통해 로봇은 공간을 통해 경로를 계획하고 충돌 없이 그곳으로 이동할 수 있습니다. 

측량 및 매핑에 포인트 클라우드를 사용하려면 포인트 클라우드가 지리 참조되어야 합니다. 이는 매우 중요한데, 나중에 이에 대해 설명하겠습니다. 

바이 로버나 항공기에 LiDAR를 장착하는 것, 넓은 지역의 땅을 빠르고 자세하게 측량할 수 있습니다. 측량사는 이 데이터를 사용하여 다양한 용도로 정확한 측정을 할 수 있습니다. 예를 들어, LiDAR의 인기 있는 용도 중 하나는 자율 이동 로봇이 작동할 공간을 측량하는 것입니다. 포인트 클라우드는 그런 다음 AMR의 제어 스택으로 공급될 수 있는 지도로 변환될 수 있으며, 이를 통해 로봇은 공간을 통해 경로를 계획하고 충돌 없이 그곳으로 이동할 수 있습니다. 

측량 및 매핑에 포인트 클라우드를 사용하려면 포인트 클라우드가 지리 참조되어야 합니다. 이는 매우 중요한데, 나중에 이에 대해 설명하겠습니다. 

말씀드렸다시피, 측량 및 매핑 애플리케이션은 작동하기 위해 지리 참조된 포인트 클라우드가 필요합니다. 이는 각 포인트가 지구에 대한 위치 (전역 좌표계) 또는 알려진 고정점에 대한 위치 (지역 좌표계)를 가져야 함을 의미합니다. 이를 통해 사용자는 포인트 클라우드 데이터를 맥락에 맞게 배치하여 활용할 수 있습니다. 

포인트 클라우드 데이터를 지오레퍼런싱하기 위해서는 LiDAR가 장착된 페이로드 또는 플랫폼에 위치 데이터를 제공하는 장치가 필요합니다. 바로 여기서 저희의 GNSS/INS와 같은 하드웨어가 중요한 역할을 합니다. 

GNSS/INS는 GNSS 위성 데이터와 관성 측정 장치(IMU)의 데이터를 결합하여 GNSS/INS의 지구상에서의 위치(그리고 GNSS/INS가 부착된 물체의 위치)를 제공하는 장치입니다. GNSS/INS는 정확하고 견고한 위치 데이터를 제공하도록 설계되었으며, 이 데이터를 LiDAR 데이터와 결합하여 포인트 클라우드의 지오레퍼런싱을 수행할 수 있습니다. 

OXTS는 포인트 클라우드 데이터를 지오레퍼런싱하는 데 사용할 수 있는 다양한 GNSS/INS 장치를 보유하고 있습니다. 일부는 항공 매핑 활동을 위해 설계되었으며, 저희의 장치도 마찬가지입니다. xNAV650, 반면에 다른 것들은 우리의 RT3000 v4.  

GNSS/INS 장치의 전체 제품군을 확인하세요 

오에서X티에스 우리가 더 쉽게 만들 수 있는 도구들을 개발했습니다 지오레퍼런스 포인트 클라우드와 더불어 포인트 클라우드 데이터에서 더욱 많은 가치를 얻을 수 있는 몇 가지 고급 도구입니다. 

OXTS 지오레퍼런서

OX티에스 지오레퍼런싱r ~을 위해 특별히 제작되었습니다 GNSS/INS 위치 데이터와 원시 LiDAR 데이터를 결합하여 지오레퍼런스된 포인트 클라우드를 생성합니다. LiDAR 데이터를 로드하면 GNSS/INS 데이터, 시작을 누르고, 시스템이 나머지를 처리합니다. 그리고 마지막 요점 클라우드 출력을 사용하여 다양한 매핑 소프트웨어 및 도구. 

보어사이트 보정 도구

지오레퍼런싱할 때 가장 큰 어려움 중 하나는포인트 클라우드 데이터의 엔싱 지점은 제거 포인트 클라우드의 “흐릿함”과 "이중 영상"(물체가 두 번 나타나는 현상). 이 문제는 LiDAR와 GNSS/인, 그리고 오XTS 보어사이트 교정 도구가 이를 수정합니다. 설문 조사를 시작할 때 약 2분 정도 추가로 운전해야 하지만, 최종 포인트 클라우드의 품질을 크게 향상시킵니다.

LiDAR Boost는 GNSS가 불가능한 공간에서 정확도를 향상시키기 위해 설계된 기술입니다. 자동차 LiDAR의 개별 스냅샷을 분석하고, 벽과 모서리와 같은 것을 나타내는 평면을 식별하고, 스냅샷 간에 어떻게 움직이는지 비교하는 방식으로 작동합니다. 두 스냅샷 간에 얼마나 멀리 이동하고 어떻게 이동하는지 파악함으로써 LiDAR Boost는 전방 속도와 각속도 모두를 계산할 수 있으며, 이는 GNSS/INS에 추가 데이터 소스로 공급될 수 있습니다. 

LiDAR Boost는 지하 주차장과 같이 GNSS 사용이 어려운 공간에서 발생하는 매핑 작업을 위해 훌륭합니다. LiDAR Boost 없이 INS로 매핑한 경로와 해당 기술을 사용하여 매핑한 동일한 경로를 비교해 보세요. 

우리 h이 블로그가 포인트 클라우드에 대한 좋은 소개가 되었고, 그것이 왜 중요한지에 대한 측량사 및 자율 항법 엔지니어. 핵심은 포인트 클라우드 데이터가 필요하다는 것입니다 정확한 지오레퍼런싱 in 순서대로 가장 큰 가치를 제공하며 — 이는 필요합니다 정확한 포지셔닝 솔루션. OXTS는 모바일 매핑 업체들이 얻을 수 있도록 하는 하드웨어 및 소프트웨어 도구 조합을 제공합니다. 정확한 GNSS 신호가 약하거나 존재하지 않는; 저희와 함께하시면 포인트 클라우드 데이터의 가치를 극대화하실 수 있습니다. 

만약 당신은 논의하고 싶어요 어떻게XTS는 포인트 클라우드를 통합하는 데 도움을 줄 수 있습니다 워크플로우, 연락하시려면 아래를 클릭하세요.