KR101394425B1 - 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법 - Google Patents

지도 데이터 유지보수 장치 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101394425B1
KR101394425B1 KR1020120133997A KR20120133997A KR101394425B1 KR 101394425 B1 KR101394425 B1 KR 101394425B1 KR 1020120133997 A KR1020120133997 A KR 1020120133997A KR 20120133997 A KR20120133997 A KR 20120133997A KR 101394425 B1 KR101394425 B1 KR 101394425B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
data
point cloud
cloud data
map
map data
Prior art date
Application number
KR1020120133997A
Other languages
English (en)
Inventor
김승철
Original Assignee
현대엠엔소프트 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 현대엠엔소프트 주식회사 filed Critical 현대엠엔소프트 주식회사
Priority to KR1020120133997A priority Critical patent/KR101394425B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101394425B1 publication Critical patent/KR101394425B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
    • G06T17/05—Geographic models
    • G—PHYSICS
    • G09—EDUCATION; CRYPTOGRAPHY; DISPLAY; ADVERTISING; SEALS
    • G09B—EDUCATIONAL OR DEMONSTRATION APPLIANCES; APPLIANCES FOR TEACHING, OR COMMUNICATING WITH, THE BLIND, DEAF OR MUTE; MODELS; PLANETARIA; GLOBES; MAPS; DIAGRAMS
    • G09B29/00—Maps; Plans; Charts; Diagrams, e.g. route diagram
    • G09B29/003—Maps
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10028—Range image; Depth image; 3D point clouds

Abstract

지도 데이터 유지보수 장치 및 방법이 개시된다. 지도 데이터 유지보수 장치는 지도 데이터를 저장하는 지도 데이터 DB, 도로 조사 차량이 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 획득한 포인트 클라우드 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 데이터 가공부 및 지도 데이터에 적용된 기존 포인트 클라우드 데이터와 획득한 포인트 클라우드 데이터의 비교를 통해 지도 데이터를 보정하는 데이터 보정부를 포함한다.

Description

지도 데이터 유지보수 장치 및 방법{Apparatus and method for map data maintenance}
본 발명은 네비게이션 장치에 적용되는 지도 데이터에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법에 관한 것이다.
네비게이션 장치는 길 안내 서비스를 위한 지도 데이터가 저장된 데이터베이스를 구비하고 있는데, 이러한 지도 데이터는 네비게이션을 위한 맵 제공 업체로부터 제공받는다. 맵 제공 업체에서는 최신의 지도 데이터를 제공하기 위해 네비게이션 장치에 저장된 지도 데이터를 업데이트시키는데, 이러한 업데이트를 위해 도로, 시설물 등에 대한 최신 정보를 수집한 후 수집된 최신 정보를 토대로 자체 데이터베이스에 저장된 지도 데이터를 업데이트시키고, 이를 이용하여 네비게이션 장치의 데이터베이스를 업데이트시킴으로써, 네비게이션 장치에 최신 지도 데이터를 제공할 수 있다.
맵 제공 업체는 최신 정보와 별도의 지도 편집 장치를 이용하여 자체 데이터베이스를 업데이트시키는데, 지도 편집 장치는 별도의 차량 조사, 개발 정보 등의 수집을 통해 얻은 최신 정보, 예컨대 특정 지역에 새로운 도로 또는 시설물의 추가와 같은 최신 정보를 토대로 기존의 지도 데이터를 편집하는 수단으로써, 이러한 편집을 통해 맵 제공 업체에서는 데이터베이스 내의 지도 데이터를 업데이트시킬 수 있다. 여기서, 지도 데이터 업데이트를 위한 최신 정보는 일반적으로 현장 조사를 통해 얻을 수 있다.
발명의 배경기술로는 포인트 클라우드 데이터를 이용한 도로 레이어 생성 시스템에 관한 특허문헌이 있으며, 항공 레이저 측량 데이터를 이용하여 보다 높은 품질의 수치 지도를 제작하는 것에 대하여 개시하고 있다.
KR 1079531 B1 2011. 10. 27
본 발명은 지도 구축을 위한 도로 조사 차량이 현장 조사 시, 자동으로 지도 데이터를 유지보수하는 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 지도 구축을 위한 도로 조사 차량을 이용하여 지도 데이터를 유지보수하는 지도 데이터 유지보수 장치가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터 유지보수 장치는 상기 지도 데이터를 저장하는 지도 데이터 DB, 상기 도로 조사 차량이 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터가 상기 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 데이터 가공부 및 상기 지도 데이터에 적용된 기존 포인트 클라우드 데이터와 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터의 비교를 통해 상기 지도 데이터를 보정하는 데이터 보정부를 포함한다.
상기 지도 데이터의 구성 항목에 대한 패턴 데이터를 저장하는 패턴 데이터 DB를 더 포함하고, 상기 데이터 가공부는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트 데이터를 이용하여 인접 포인트를 추출하고, 상기 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화하여 포인트 그룹핑 데이터를 산출하고, 상기 패턴 데이터 DB에 기저장된 상기 패턴 데이터와 상기 포인트 그룹핑 데이터를 매칭하여, 상기 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출한다.
상기 포인트 데이터는 좌표값 및 반사강도값을 포함하고, 상기 데이터 가공부는 상기 좌표값을 이용하여 포인트간의 근접성 판단을 하고, 상기 반사강도값을 이용하여 상기 포인트간의 유사성 판단을 하여 상기 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출한다.
상기 패턴 데이터는 기존에 획득된 다수의 포인트 클라우드 데이터를 상기 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것이다.
상기 데이터 보정부는 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에만 구성 항목이 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에 신규로 반영하고, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 동일한 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 적용하여 상기 기존 포인트 클라우드 데이터를 수정하고, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에는 구성 항목이 미존재하고 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에만 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에서 구성 항목을 삭제하고, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단한다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 지도 구축을 위한 도로 조사 차량을 이용한 지도 데이터 유지보수 방법이 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터 유지보수 방법은 상기 도로 조사 차량이 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터가 상기 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 단계 및 상기 지도 데이터에 적용된 기존 포인트 클라우드 데이터와 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터의 비교를 통해 상기 지도 데이터를 보정하는 단계를 포함한다.
상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 단계는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트 데이터를 이용하여 인접 포인트를 추출하는 단계, 상기 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화하여 포인트 그룹핑 데이터를 산출하는 단계 및 상기 포인트 그룹핑 데이터와 패턴 데이터를 매칭하여, 상기 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하는 단계를 포함한다.
상기 포인트 데이터는 좌표값 및 반사강도값을 포함하고, 상기 인접 포인트를 추출하는 단계는 상기 좌표값을 이용하여 포인트간의 근접성 판단을 하고, 상기 반사강도값을 이용하여 상기 포인트간의 유사성 판단을 하여 상기 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출하는 단계를 포함한다.
상기 패턴 데이터는 기존에 획득된 다수의 포인트 클라우드 데이터를 상기 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것이다.
상기 지도 데이터를 보정하는 단계는 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에만 구성 항목이 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에 신규로 반영하는 단계, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 동일한 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 적용하여 상기 기존 포인트 클라우드 데이터를 수정하는 단계, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에는 구성 항목이 미존재하고 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에만 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에서 구성 항목을 삭제하는 단계 및 상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명은 지도 구축을 위한 도로 조사 차량이 현장 조사 시, 자동으로 지도 데이터를 유지보수할 수 있다.
도 1은 지도 데이터 유지보수 장치를 개략적으로 예시한 도면.
도 2는 지도 데이터 유지보수 방법을 나타낸 흐름도.
도 3은 지도 데이터의 유지보수 대상을 예시한 도면.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 이를 상세한 설명을 통해 상세히 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자는 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.
또한, 본 명세서에서, 일 구성요소가 다른 구성요소와 "연결된다" 거나 "접속된다" 등으로 언급된 때에는, 상기 일 구성요소가 상기 다른 구성요소와 직접 연결되거나 또는 직접 접속될 수도 있지만, 특별히 반대되는 기재가 존재하지 않는 이상, 중간에 또 다른 구성요소를 매개하여 연결되거나 또는 접속될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
이하, 본 발명의 실시예를 첨부한 도면들을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면 번호에 상관없이 동일한 수단에 대해서는 동일한 참조 번호를 사용하기로 한다.
도 1은 지도 데이터 유지보수 장치를 개략적으로 예시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 지도 데이터 유지보수 장치는 데이터 획득부(10), 데이터 가공부(20), 데이터 보정부(30) 및 저장부(40)를 포함한다.
데이터 획득부(10)는 포인트 클라우드 데이터를 획득한다. 예를 들어, 데이터 획득부(10)는 지도 구축을 위한 도로 조사 차량에 장착될 수 있으며, 도로 조사 차량이 도로를 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있다. 이를 위하여, 데이터 획득부(10)는 라이다(Lidar: light detection and ranging)와 같은 맵핑(Mapping) 센서 및/또는 GPS(global positioning system), INS(inertial navigation system), IMU(Inertial Measurement Unit), DMI(Distance Measurement Integrator) 등과 같은 측위 센서를 포함할 수 있다.
구현하기에 따라, 데이터 획득부(10) 뿐만 아니라, 지도 데이터 유지보수 장치의 전체 구성부 또는 일부 구성이 도로 조사 차량에 장착될 수 있다. 예를 들어, 도로 조사 차량은 운전자 보조 시스템(ADAS: Advanced Driver Assistance System)용 정밀지도 구축을 위한 도로 조사 차량이 될 수 있다.
도로 조사 차량은 일반적으로 ADAS 차량으로 통용되고 있으나, 이하에서는 모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System) 차량으로 통칭한다.
데이터 가공부(20)는 데이터 획득부(10)에 의하여 획득된 포인트 클라우드 데이터가 기저장된 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 포인트 클라우드 데이터를 가공한다.
예를 들어, 포인트 클라우드 데이터는 다수의 포인트의 포인트 데이터를 포함할 수 있으며, 각 포인트 데이터는 x, y, z값으로 구성된 좌표값과 반사강도값(RGB값)을 포함할 수 있다. 그래서, 데이터 가공부(20)는 좌표값을 이용하여 포인트 간의 근접성 판단을 하고, 반사강도값을 이용하여 포인트 간의 유사성 판단을 하여 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출한 후, 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화할 수 있다. 이를 통해, 데이터 가공부(20)는 긴 실선, 점선, 긱사각형, 마름모 등의 여러 형상의 포인트 그룹핑 데이터를 산출할 수 있다. 이어, 데이터 가공부(20)는 패턴 데이터 DB에 기저장된 패턴 데이터와 포인트 그룹핑 데이터를 매칭하여, 해당 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출할 수 있다. 여기서, 패턴 데이터는 최근까지 획득된 포인트 클라우드 데이터를 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것으로, 다양한 모델에 대한 패턴 데이터일 수 있다. 예를 들어, 패턴 데이터는 횡단보도, 차선, 건물 등의 모델에 대한 패턴 데이터가 될 수 있다. 그래서, 데이터 가공부(20)는 포인트 그룹핑 데이터와 패턴 데이터의 매칭을 통해 해당 포인트 그룹핑 데이터 즉, 획득한 포인트 클라우드 데이터가 지도 데이터에서 어떤 종류의 컨텐츠(즉, 횡단보도, 차선, 건물 등)인지를 도출할 수 있다.
데이터 보정부(30)는 기존 및 현재의 포인트 그룹핑 데이터(이하, 기존 데이터 및 현재 데이터라 칭함)의 비교를 통해 기존 지도 데이터를 보정한다. 즉, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터에만 해당 구성 항목이 존재하는 경우, 신규로 반영하고, 기존 및 현재 데이터에 모두 해당 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 현재 데이터를 적용하여 기존 데이터를 수정한다. 또한, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터는 미존재하고 기존 데이터에만 존재하는 경우, 기존 데이터에서 해당 구성 항목을 삭제하고, 기존 및 현재 데이터에 모두 해당 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단한다.
예를 들어, 도 3을 참조하면, 도 3은 지도 데이터의 유지보수 대상을 예시한 도면이다. 즉, 도 3에 도시된 바와 같이, 상단 도면은 기존에 포인트 클라우드 데이터를 획득할 때의 도로 상황을 나타내고, 하단 도면은 현재 포인트 클라우드 데이터를 획득할 때의 도로 상황을 나타낸 도면이 될 수 있다.
우선, A 횡단보도 신설의 경우를 살펴보면, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터에서 해당 횡단보도의 좌상단 및 우하단의 좌표값(X, Y, Z)을 통해 현재 데이터와 기존 데이터를 비교하고, 기존 데이터에서 횡단보도가 미존재하므로, 신규 데이터로 추출할 수 있다.
다음으로, B 차선정보 변경의 경우를 살펴보면, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터에서 해당 차선정보의 좌상단 및 우하단의 좌표값(X, Y, Z)을 통해 현재 데이터와 기존 데이터를 비교하고, 기존 및 현재 데이터의 동일한 좌표에 차선정보가 존재하나, 회전가능 정보가 다르므로, 변경 데이터를 추출할 수 있다.
다음으로, C 건물 철거의 경우를 살펴보면, 데이터 보정부(30)는 기존 데이터에서 해당 건물의 좌상단 및 우하단의 좌표값(X, Y, Z)을 통해 현재 데이터와 기존 데이터를 비교하고, 기존 데이터에 존재하는 건물이 현재 데이터에는 미존재하므로, 삭제 데이터로 추출할 수 있다.
다음으로, D 방명명칭 변경의 경우를 살펴보면, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터에서 해당 표지판의 좌상단 및 우하단의 좌표값(X, Y, Z)을 통해 현재 데이터와 기존 데이터를 비교하고, 기존 및 현재 데이터의 동일한 좌표에 표지판이 존재하나, 표지판을 구성하는 방면명칭이 다르므로, 변경 데이터를 추출할 수 있다.
다음으로, E 변경사항 없음의 경우를 살펴보면, 데이터 보정부(30)는 현재 데이터에서 해당 횡단보도의 좌상단 및 우하단의 좌표값(X, Y, Z)을 통해 현재 데이터와 기존 데이터를 비교하고, 기존 및 현재 데이터의 동일한 좌표에 동일한 데이터가 존재하므로, 변경 데이터로 추출하지 않는다.
저장부(40)는 지도 데이터 유지보수 장치의 동작을 위한 프로그램(일 예로, 획득된 데이터를 가공 및 처리하기 위한 프로그램)이 저장될 수 있고, 지도 데이터 유지보수 장치에 의하여 처리된 데이터들이 저장될 수 있다.
또한, 저장부(40)는 지도 데이터를 저장하는 지도 데이터 DB 및 패턴 데이터를 저장하는 패턴 데이터 DB를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지도 데이터는 지도 데이터 유지보수 장치의 포인트 클라우드 데이터 획득을 통하여 생성될 수 있고, 패턴 데이터는 최근까지 획득된 포인트 클라우드 데이터를 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것으로, 다양한 모델에 대한 패턴 데이터일 수 있다. 예를 들어, 패턴 데이터는 횡단보도, 차선, 건물 등의 모델에 대한 패턴 데이터가 될 수 있다.
도 2는 지도 데이터 유지보수 방법을 나타낸 흐름도이다.
S210 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 포인트 클라우드 데이터를 획득한다. 예를 들어 지도 데이터 유지보수 장치는 지도 구축을 위한 모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System) 차량에 장착될 수 있으며, 모바일 맵핑 시스템 차량이 도로를 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득할 수 있다.
S220 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트 데이터를 이용하여 인접 포인트를 추출하고, 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화한다. 예를 들어, 포인트 클라우드 데이터는 다수의 포인트의 포인트 데이터를 포함할 수 있으며, 가 포인트 데이터는 x, y, z값으로 구성된 좌표값과 반사강도값(RGB값)을 포함할 수 있다. 그래서, 지도 데이터 유지보수 장치는 좌표값을 이용하여 포인트 간의 근접성 판단을 하고, 반사강도값을 이용하여 포인트 간의 유사성 판단을 하여 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출한 후, 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화할 수 있다.
S230 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 패턴 데이터 DB에 기저장된 패턴 데이터와 포인트 그룹핑 데이터를 매칭한다. 이를 통해, 지도 데이터 유지보수 장치는 해당 포인트 그룹핑 데이터 즉, 획득한 포인트 클라우드 데이터가 지도 데이터에서 어떤 종류의 컨텐츠(즉, 횡단보도, 차선, 건물 등)인지를 도출할 수 있다.
S240 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 지도 데이터를 확인하여 해당 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출한다.
S250 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 기존 데이터와 현재 데이터를 비교한다.
S260 단계에서, 지도 데이터 유지보수 장치는 기존 및 현재 데이터의 비교결과에 따라 기존 지도 데이터를 보정한다.
예를 들어, 지도 데이터 유지보수 장치는 현재 데이터에만 해당 구성 항목이 존재하는 경우, 신규로 반영하고, 기존 및 현재 데이터에 모두 해당 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 현재 데이터를 적용하여 기존 데이터를 수정한다. 또한, 지도 데이터 유지보수 장치는 현재 데이터는 미존재하고 기존 데이터에만 존재하는 경우, 기존 데이터에서 해당 구성 항목을 삭제하고, 기존 및 현재 데이터에 모두 해당 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 지도 데이터 유지보수 방법은 다양한 전자적으로 정보를 처리하는 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 저장 매체에 기록될 수 있다. 저장 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다.
저장 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 소프트웨어 분야 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 또한 상술한 매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 전자적으로 정보를 처리하는 장치, 예를 들어, 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
10: 데이터 획득부
20: 데이터 가공부
30: 데이터 보정부
40: 저장부

Claims (11)

  1. 지도 구축을 위한 도로 조사 차량을 이용하여 지도 데이터를 유지보수하는 지도 데이터 유지보수 장치에 있어서,
    상기 지도 데이터를 저장하는 지도 데이터 DB;
    상기 도로 조사 차량이 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 데이터 획득부;
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터가 상기 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 데이터 가공부; 및
    상기 지도 데이터에 적용된 기존 포인트 클라우드 데이터와 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터의 비교를 통해 상기 지도 데이터를 보정하는 데이터 보정부를 포함하되,
    상기 지도 데이터의 구성 항목에 대한 패턴 데이터를 저장하는 패턴 데이터 DB를 더 포함하고,
    상기 데이터 가공부는 상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트 데이터를 이용하여 인접 포인트를 추출하고, 상기 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화하여 포인트 그룹핑 데이터를 산출하고, 상기 패턴 데이터 DB에 기저장된 상기 패턴 데이터와 상기 포인트 그룹핑 데이터를 매칭하여, 상기 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 장치.
  2. 삭제
  3. 제1항에 있어서,
    상기 포인트 데이터는 좌표값 및 반사강도값을 포함하고,
    상기 데이터 가공부는 상기 좌표값을 이용하여 포인트간의 근접성 판단을 하고, 상기 반사강도값을 이용하여 상기 포인트간의 유사성 판단을 하여 상기 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 패턴 데이터는 기존에 획득된 다수의 포인트 클라우드 데이터를 상기 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것인 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 데이터 보정부는 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에만 구성 항목이 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에 신규로 반영하고,
    상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 동일한 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 적용하여 상기 기존 포인트 클라우드 데이터를 수정하고,
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에는 구성 항목이 미존재하고 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에만 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에서 구성 항목을 삭제하고,
    상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 장치.
  6. 지도 구축을 위한 도로 조사 차량을 이용한 지도 데이터 유지보수 방법에 있어서,
    상기 도로 조사 차량이 주행하는 동안 포인트 클라우드 데이터를 획득하는 단계;
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터가 상기 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하기 위하여 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 단계; 및
    상기 지도 데이터에 적용된 기존 포인트 클라우드 데이터와 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터의 비교를 통해 상기 지도 데이터를 보정하는 단계를 포함하되,
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 가공하는 단계는
    상기 포인트 클라우드 데이터의 각 포인트 데이터를 이용하여 인접 포인트를 추출하는 단계;
    상기 인접 포인트의 포인트 데이터를 그룹화하여 포인트 그룹핑 데이터를 산출하는 단계; 및
    상기 포인트 그룹핑 데이터와 패턴 데이터를 매칭하여, 상기 포인트 그룹핑 데이터가 지도 데이터의 구성 항목 중 어떤 구성 항목에 해당하는지를 검출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 방법.
  7. 삭제
  8. 제6항에 있어서,
    상기 포인트 데이터는 좌표값 및 반사강도값을 포함하고,
    상기 인접 포인트를 추출하는 단계는
    상기 좌표값을 이용하여 포인트간의 근접성 판단을 하고, 상기 반사강도값을 이용하여 상기 포인트간의 유사성 판단을 하여 상기 포인트간의 동일 객체 구성 여부를 확인하여 인접 포인트를 추출하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 방법.
  9. 제6항에 있어서,
    상기 패턴 데이터는 기존에 획득된 다수의 포인트 클라우드 데이터를 상기 지도 데이터의 구성 항목에 따라 분류한 것인 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 방법.
  10. 제6항에 있어서,
    상기 지도 데이터를 보정하는 단계는
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에만 구성 항목이 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에 신규로 반영하는 단계;
    상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 동일한 구성 항목이 존재하나, 내용이 변경된 경우, 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터를 적용하여 상기 기존 포인트 클라우드 데이터를 수정하는 단계;
    상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에는 구성 항목이 미존재하고 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에만 존재하는 경우, 상기 기존 포인트 클라우드 데이터에서 구성 항목을 삭제하는 단계; 및
    상기 기존 포인트 클라우드 데이터 및 상기 획득한 포인트 클라우드 데이터에 구성 항목이 존재하고, 내용 변경이 없는 경우, 보정 내용이 없는 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 지도 데이터 유지보수 방법.
  11. 제6항, 제8항 내지 제10항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록매체.
KR1020120133997A 2012-11-23 2012-11-23 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법 KR101394425B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120133997A KR101394425B1 (ko) 2012-11-23 2012-11-23 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120133997A KR101394425B1 (ko) 2012-11-23 2012-11-23 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101394425B1 true KR101394425B1 (ko) 2014-05-13

Family

ID=50893948

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120133997A KR101394425B1 (ko) 2012-11-23 2012-11-23 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101394425B1 (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160060275A (ko) * 2014-11-20 2016-05-30 현대엠엔소프트 주식회사 고정밀 벡터지도 제공 방법
KR20190136615A (ko) * 2018-05-31 2019-12-10 한국건설기술연구원 지반정보 업데이트 시스템 및 방법
CN111982071A (zh) * 2019-05-24 2020-11-24 Tcl集团股份有限公司 一种基于tof相机的3d扫描方法及系统
CN115628734A (zh) * 2022-08-31 2023-01-20 白犀牛智达(北京)科技有限公司 一种点云地图的维护系统

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100538319B1 (ko) * 2005-07-29 2005-12-21 제일항업(주) 무선인터넷을 통하여 하천유로의 변동상황을 수치지도데이터베이스에 업데이트하는 하천정보 ｇｉｓ의 구축방법
KR100888721B1 (ko) * 2008-04-24 2009-03-17 신명유아이주식회사 지형변화에 대한 자가오류수정이 가능한 수치지도 시스템
KR20110033859A (ko) * 2008-08-29 2011-03-31 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 부감 화상 생성장치, 부감 화상 생성방법 및 기록매체
KR101180415B1 (ko) * 2011-09-29 2012-09-07 신명유아이주식회사 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로대장 구축 시스템

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100538319B1 (ko) * 2005-07-29 2005-12-21 제일항업(주) 무선인터넷을 통하여 하천유로의 변동상황을 수치지도데이터베이스에 업데이트하는 하천정보 ｇｉｓ의 구축방법
KR100888721B1 (ko) * 2008-04-24 2009-03-17 신명유아이주식회사 지형변화에 대한 자가오류수정이 가능한 수치지도 시스템
KR20110033859A (ko) * 2008-08-29 2011-03-31 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 부감 화상 생성장치, 부감 화상 생성방법 및 기록매체
KR101180415B1 (ko) * 2011-09-29 2012-09-07 신명유아이주식회사 모바일 매핑 시스템을 이용한 도로대장 구축 시스템

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160060275A (ko) * 2014-11-20 2016-05-30 현대엠엔소프트 주식회사 고정밀 벡터지도 제공 방법
KR102300713B1 (ko) * 2014-11-20 2021-09-10 현대엠엔소프트 주식회사 고정밀 벡터지도 제공 방법
KR20190136615A (ko) * 2018-05-31 2019-12-10 한국건설기술연구원 지반정보 업데이트 시스템 및 방법
KR102067543B1 (ko) 2018-05-31 2020-01-16 한국건설기술연구원 지반정보 업데이트 시스템 및 방법
CN111982071A (zh) * 2019-05-24 2020-11-24 Tcl集团股份有限公司 一种基于tof相机的3d扫描方法及系统
CN115628734A (zh) * 2022-08-31 2023-01-20 白犀牛智达(北京)科技有限公司 一种点云地图的维护系统
CN115628734B (zh) * 2022-08-31 2024-04-30 白犀牛智达(北京)科技有限公司 一种点云地图的维护系统

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10339669B2 (en) Method, apparatus, and system for a vertex-based evaluation of polygon similarity
JP5075331B2 (ja) 地図データベース生成システム
US10060751B1 (en) Method and apparatus for providing a machine learning approach for a point-based map matcher
EP3647726A1 (en) Method and apparatus for predicting sensor error for self-localisation of a vehicle
US9843893B2 (en) Method and apparatus for providing point-of-interest detection via feature analysis and mobile device position information
JP4446201B2 (ja) 画像認識装置及び画像認識方法
WO2017020466A1 (zh) 基于激光点云的城市道路识别方法、装置、存储介质及设备
JP4437556B2 (ja) 地物情報収集装置及び地物情報収集方法
CN113034566B (zh) 高精度地图构建方法、装置、电子设备及存储介质
US11590989B2 (en) Training data generation for dynamic objects using high definition map data
US20140244164A1 (en) Method and apparatus for formulating a positioning extent for map matching
JP2009180631A (ja) ナビゲーション装置、ナビゲーション方法およびプログラム
KR101394425B1 (ko) 지도 데이터 유지보수 장치 및 방법
US10776951B2 (en) Method, apparatus, and system for an asymmetric evaluation of polygon similarity
US20200158516A1 (en) Method and apparatus for determining map matching quality using binary classification
JP7322121B2 (ja) 道路情報変化領域補完方法及びシステム
US11699234B2 (en) Semantic segmentation ground truth correction with spatial transformer networks
JP2016218505A (ja) 標識情報更新システム及びその更新方法、データ構造、並びにコンピュータ・プログラム
WO2010069380A1 (en) Method and apparatus for updating map data
KR102384429B1 (ko) 도로지도 구축을 위한 도로 혼잡 위치 판별 및 재조사 경로 생성 방법
JP5342291B2 (ja) 地図データ更新システム、地図データ更新方法
JP2019066631A (ja) 地図データ構造
JP6224343B2 (ja) サーバ装置、情報処理方法並びに情報処理システム及び情報処理プログラム
US20230316774A1 (en) Management system, map generation system, and non-transitory computer-readable recording medium
KR20210066125A (ko) Las 데이터 관리 장치 및 방법

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20170329

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180329

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190401

Year of fee payment: 6