포인트클라우드는 근본적으로 간단한 구성입니다. 그것은 3D 공간에서 포인트의 모음이며, 각 포인트는 카르테시안 컨벤션에서 좌표를 부여됩니다. 포인트는 다른 속성을 부여할 수도 있으며, 종종 이러한 속성은 어떻게 얻어진지 나타냅니다. 예를 들어 데이터를 수집한 측량 장치에서 '본' 시간이 포함될 수 있습니다. 점이 있는 위치의 강도 나 오류도 포함될 수 있습니다. 종종 포인트 클라우드는 설문 조사를 수행 한 후 약 1 억 포인트를 해야합니다. 사진 촬영은 또한 본질적으로 3D 사진을 구축하기 위해 사진 측정 기술을 사용하여 포인트 클라우드에 오버레이 할 수 있습니다.
Pointcloud 데이터를 수집하는 주요 방법은 LiDAR를 사용하는 것입니다. LiDAR는 레이더와 유사한 기술로, 그 빛은 장치에서 전송되고 물체를 다시 반사합니다. 차이점은 라디오가 큰 파장 전파를 사용하고 LiDAR는 높은 정밀도를 위해 작은 파장 레이저를 사용한다는 것입니다. 빛이 장치로 돌아가는 시간은 빛의 속도와 함께 사용되어 멀리 있는 거리를 계산합니다. 일반적으로 LiDAR 장치에는 고정된 수직 각도가 있는 레이저가 포함되어 있지만 수평 평면에서 회전합니다. 내부적으로 장치는 레이저가 수직으로 가리키는 각도와 그 아지무트 각도를 알고 있습니다. 이렇게 하면 장치가 3D 구형 좌표에서 개체의 점 위치를 제공합니다. 내부의 레이저는 초당 수천 개의 포인트를 생성합니다. 위에서 언급한 강도는 반사된 빔의 강도이며 물체의 반사도를 나타낸다.
포인트클라우드는 무엇을 위해 사용됩니까?
Pointclouds를 사용할 수 있는 다양한 응용 프로그램이 있습니다. 로봇과 자율 주행 컴퓨터가 환경을 이해하고 이를 탐색하는 데 실시간으로 점점 더 사용되고 있습니다. Pointcloud의 데이터는 표면과 개체를 인식하고 식별하는 데 편리합니다. 예를 들어 다른 자동차, 도로 표지판 및 차선 표시. OxTS 자동차 제조업체가 자율 주행 차량 개발에서 LiDAR 데이터를 사용하는 데 필요한 내비게이션 데이터를 얻을 수 있도록 돕고, 측량에 사용하기 위한 Pointcloud 생성에 근본적으로 관여하고 있습니다. 거리와 볼륨은 Pointcloud 분석 소프트웨어를 사용하여 쉽게 계산할 수 있으며 강도는 다양한 재료를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. LiDAR가 제공하는 또 다른 기능은 멀티 리턴입니다. 이를 통해 레이저 펄스(유한 한 단면)가 여러 표면에서 다시 튕겨 동일한 펄스에서 여러 점을 줄 수 있습니다. 이것은 특히 창을보고 또한 그들을 통해보고, 또한 UAV로 비행 할 때 트리 라인의 상단과 또한 땅을보는 등 다른 사용의 무수한에 대한 특히 유용합니다. 또한 눈 깊이를 보는 데 사용할 수 있습니다. LiDAR는 눈의 상단 층을 볼 수 있으며, 또한 아래 땅에서 또 다른 강한 반환을 가져옵니다.
에 OxTS 우리는 LiDAR Pointclouds가 무인 자동차 및 작업 차량 개발, 해안 및 산림 관리, 인프라 모니터링 (표지판, 배수구, 교량, 도로 표면, 철도 등에 사용됨) 도시의 3D 모델을 생성하고 파이프 라인 탐사 등을 보고 있습니다. 최종 제품은 가능성은 거의 무한한 간단한 파일 형식이며, 우리는 항상 Pointclouds를 사용하여 새로운 응용 프로그램을 볼 수 있습니다.
'포인트클라우드란 무엇인가?' 시리즈의 다음 섹션을 읽어보십시오: 포인트클라우드는 어떻게 만들어졌습니까? (지리적으로 참조된 포인트클라우드란?)
OxTS LiDAR 측량 브로셔
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포인트클라우드 웨비나
Tthe OxTS 팀은 정기적으로 지식을 공유하고 고객에게 최상의 정보를 얻을 수있는 지원을 제공하기 위해 웨비나 제시 OxTS 제품. 다음은 이 주제에 대해 자세히 알아보려면 보고 자하는 포인트클라우드 관련 웨비나 중 일부입니다.
데이터에서 최상의 데이터를 얻는 방법: Pointcloud를 만드는 방법에 대한 보어사이트 보정 데모
최상의 위치와 방향 데이터를 얻으려면 설문조사 및 매핑 전문가는 LiDAR 장치를 INS와 페어링해야 합니다. 그러나 LiDAR 와 INS 장치를 페어링하면 의도적으로 데이터 기반 교정 없이측정하기 어려운 오프셋으로 인해 부정확성을 만들 수 있습니다. 가입 OxTS 제품 엔지니어 인 Jacob Amacker는 데이터에서 최상의 출력을 얻을 수있는 방법에 대해 논의합니다.
포인트클라우드 정확도: 오류 요인을 방지하거나 완화하는 방법
정확한 포인트클라우드를 생성하려면 설문조사 및 매핑 전문가가 LiDAR 장치를 INS와 페어링하여 최상의 위치 및 방향 데이터를 제공해야 합니다. 그러나 많은 요인이 포인트 클라우드의 품질에 영향을 줄 수 있습니다. 샘 소울리만, 수석 지원 엔지니어 에 합류 OxTS 각 매개 변수가 포인트 클라우드의 최종 품질에 미치는 영향을 논의하고 각 매개 변수의 결과를 개선하거나 영향을 완화하기 위한 제안을 제공합니다.
드론을 사용하여 LiDAR 측량에 대한 고급 설정
샘 소울리만,수석 지원 엔지니어 합류 OxTS , 구성하는 가장 좋은 방법을 배울 수 OxTS 드론을 사용하여 LiDAR 측량에 대한 관성 네비게이션 시스템(INS). 이것은 숙련 된 사람들을위한 고급 세션입니다. NAVconfig 사용자.
모바일 매핑 차량에 INS를 사용하는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?
모바일 매핑은 특정 영역을 빠르고 효율적으로 매핑할 수 있는 수단을 제공하지만 데이터를 수집할 때 측정의 정확성, 정밀도 및 빈도는 조사가 이루어지는 환경에 따라 크게 달라질 수 있습니다. 파리 오스틴에 가입, OxTS 이 웨비나 비즈니스 매니저는 모바일 설문조사를 수행할 때 관성 내비게이션 시스템(INS)을 사용하는 것이 중요한 이유에 대해 논의할 것입니다.
