KR101456556B1 - 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 도로형상의 도면화 과정에서 레이저를 이용하여 자동으로 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 취득하고 이를 CAD 기반위에서 작동하는 자동 도면화하는 방법을 제공 제공하기 위한 것으로서, 도로를 주행하는 차량에 설치된 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득하는 단계와, 상기 취득된 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분하는 단계와, 노이즈가 제거된 측정값을 측정거리단위마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용하여 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 선형 배치를 수행하는 단계와, 상기 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 센서부를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행하는 단계와, 상기 수행된 객체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 도로의 도면화 작업이 수행되는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

Description

실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법{The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data}

본 발명은 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법에 관한 것으로, 특히 도로조사를 위한 이동수단(이하 ‘차량’ 이라함)에 부착된 (Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), 카메라, 레이저를 이용하여 도로시설물을 실측하고 그 실측자료를 이용하여 도로의 종평면도, 횡단도, 시설물도의 도면을 자동으로 제작하는 자동 도면화 방법에 관한 것이다.

국토의 효율적인 이용 등의 목적을 위해서는 도로 기하구조 정보를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 그리고 현재까지 국내외의 도로안전성 분석 연구 수행에 있어서 도로 기하구조 정보는 대부분 도면을 이용하여 분석하였다.

그러나 현재 모든 도로에 도면이 존재하는 것은 아니며, 현재 국내의 도로대장 전산화율은 약 70% 정도이며 지방도 등에서는 도면이 없는 구간이 대부분인 실정이다. 또한 도면이 존재하는 구간에도 도로 선형 개량이나 덧씌우기 공사 등으로 인해 도면과 실제 도로의 기하구조 정보가 다른 경우가 존재한다.

따라서 도로에 대한 도면이 없는 경우에는 직접 측량자가 도로 현장에 나가서 현장에서 도로선형정보를 취득해야 한다. 그리고 이렇게 취득한 정보를 토대로 도로의 도면화 작업을 수행하게 된다. 도로의 도면화를 위한 전통적 방법으로는 토탈스테이션이나 GPS를 사용한 노선측량방법과 항공사진 측량 방법이 있으나 이는 비용과 시간적인 측면에 어려움이 있어 모든 도로에 도면화 작업을 수행하지 못하고 있는 실정이다.

이처럼 도면이 없는 구간에 대하여 다시 측량용역을 발주하여 도로대장을 위한 도면을 만드는 작업은 많은 비용과 노력이 필요하다.

최근에는 도면화를 자동화하기 위하여 차량에 각종 센서를 부착하여 측량하는 모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System; MMS)을 이용하는 연구가 활성화되고 있다.

그러나 MMS 시스템은 고가의 상용 레이저 시스템을 사용하며, 데이터 용량이 큰 포인트클라우드를 저장하였다가 수작업에 의한 후처리로 이것을 이용하여 벡터라이징하는 작업을 수행하고 있어서, 비용과 시간이 많이 드는 단점이 있다. 또한 MMS 시스템은 도로의 선형이나, 단순히 도로 시설물의 위치, 종류 등을 확인하는 수준으로 도로를 자동으로 도면화하지 못하고 있다. 즉, MMS 차량을 이용하여 도로 시설물의 위치를 갱신하고 도면화하는 작업은 위치측정 관련 센서, 레이저 센서, 동기화 센서 등 관련 센서를 통합하고 자동으로 데이터를 취득하고, 이를 도면으로 제작하고 출력하는 복잡한 과정이 발생됨에 따라 현재의 기술로는 자동화가 사실상 어려운 상태이다. 따라서 도로의 자동 도면화 시스템은 아직 많은 연구가 필요한 상태이다.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 도로형상의 도면화 과정에서 레이저를 이용하여 실측된 실측 데이터를 취득하고 이를 CAD 기반위에서 작동하는 자동 도면화하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

본 발명의 다른 목적은 레이저센서를 이용하여 필요한 도로폭 데이터만 위치와 함께 자동으로 저장하여 선형화하고, 이러한 데이터를 자동으로 도면화하는 방법을 제공하는데 있다.

본 발명의 또 다른 목적은 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 취득하고 이를 CAD 기반위에서 작동하는 자동 도면화하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법의 특징은 (A) 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득하는 단계와, (B) 상기 취득된 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분하는 단계와, (C) 노이즈가 제거된 측정값을 측정거리단위마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용하여 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 산출하는 단계와, (D) 상기 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 센서부를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행하는 단계와, (E) 상기 수행된 객체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 도로의 도면화 작업이 수행되는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (A) 단계는 상행 및 하행을 모두 주행한 양방향 편도 데이터를 이용하여 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 도로의 중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 측정된 도로폭을 취득하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (A) 단계는 주행 중에 센서부를 통해 측정거리단위마다 각 측정점에서 측정된 헤딩값을 차량 자세정보로 취득하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (A) 단계는 차량이 주행하는 과정에서 측정거리단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (B) 단계는 차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 도로의 평면선형을 추출하고, 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 도로의 종단경사를 추출하며, 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 도로의 횡단경사를 추출하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (B) 단계는 (B1) 상기 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하는 단계와, (B2) 노이즈가 제거된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 미리 정의된 표준편차를 기준으로 직선 및 곡선부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 이동 평균값은 측정값의 개수를 스팬(span)으로 정하고, 해당 스팬에 대해 각각의 측정값에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (C) 단계는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 세분하여 곡률반경을 취득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (E) 단계는 작성되는 도면이 일정거리 단위의 종평면도와 횡단도인 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (E) 단계는 (E1) 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나는지 판단하는 단계와, (E2) 상기 판단결과, 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 이어 붙이는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 (E1) 단계는 도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하는 단계와, 상기 구해진 dY 및 dX이 도곽의 가로축척 길이인 X 및 세로 축척 길이인 Y과 각각 비교하는 단계와, 상기 비교결과, dY > X, dX > Y 중 적어도 하나이면, 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어난 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

바람직하게 상기 도로 정보는 도로폭, 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판의 위치와 종류를 포함하는 것을 특징으로 한다.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법은 다음과 같은 효과가 있다.

첫째, 도면이 없는 도로의 경우 도로조사차량의 주행 조사만으로 도로 도면을 손쉽게 제작할 수 있어, 현재 도면이 존재하지 않은 도로에 대해서도 손쉽게 도면화할 수 있어 도로의 유지관리 등 국토의 효율적인 이용이 가능하다.

둘째, 실측을 통해 취득된 실측자료를 이용하면 도로관리자는 도로교통 안전점검을 위한 기초자료로 활용이 가능하며, 또한 도로의 계획과 유지관리를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.

셋째, 도로조사를 위한 이동수단(이하 ‘차량’ 이라함)에 부착된 저가의 레이저 센서를 통해 이동하면서 필요한 도로폭 데이터만을 위치와 함께 자동으로 저장하고 선형화하여 도면화 작업을 수행함으로써, 도로의 도면화 작업에 발생되는 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.

도 1 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위해 도로를 주행하는 이동수단의 실시예
도 2 는 도 1의 센서부에서 취득한 도로폭의 자료를 나타낸 취득화면
도 3 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위한 CAD 상의 도면화 메뉴와 기능을 나타낸 도면
도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 5 는 도 4에서 구분된 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 6 은 본 발명에 따른 도면화 결과로 만들어진 도로의 종평면도
도 7 은 본 발명에 따른 도면화 결과로 만들어진 도로의 횡단면도
도 8 은 도로 구간의 도면이 도곽을 벗어나는지 판단하기 위한 개념도

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.

본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

도 1 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위해 도로를 주행하는 이동수단의 실시예이다.

도 1과 같이, 도로를 주행하는 차량(10)과, 상기 차량(10)에 부착되어 도로 주변을 촬영하는 카메라부(미도시)와, 차량(10)에 부착되어 도로에 대한 정보를 측정하는 센서부(20)를 포함한다. 참고로 도로에 대한 정보는 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 포함한다.

이때, 센서부(20)로는 GPS, IMU 등을 통해 차량이 주행하는 도로의 위치 및 차량의 자세를 취득하는 위치취득 센서부와, 레이저 스캐너와 레이저스캐너 동기화 장치 등을 통해 차량이 주행하는 도로의 폭을 측정하는 도로폭 측정 센서부와, 리얼타임 모듈, DMI 센서 등을 통해 상기 카메라부를 통해 촬영된 영상의 촬영시점의 이미지와 촬영당시의 좌표를 동기화하는 동기화부로 구성된다. 도 2 는 도 1의 센서부에서 취득한 도로폭의 자료를 나타낸 취득화면으로, 도로의 폭 정보와, 현재시간, 위치, 차량의 자세 및 도로의 이미지 정보를 포함한다.

상기 센서부(20)에서 도로폭 측정 센서부는 레이저 센서로 구성되며, 측정시에만 밖으로 돌출하여 측정하도록 구성된다. 그리고 상기 레이저 센서는 차량 후면의 좌우편에 각각 설치되며, 180도의 스캔영역을 초당 약 5섹션의 데이터로 측정한다. 일반적으로 레이저 포인트클라우드는 1시간을 취득하면 수십 기가바이트의 큰 용량이지만 필요한 데이터만 위치정보와 함께 저장하고 나머지는 버리는 구조로 3MB/km 정도의 용량으로 가능하다. 그리고 측정되는 도로폭은 스캐너의 패턴을 분석하여 도로의 연석이나 가드레일, 중앙분리대 유무를 측정하였으며 도로의 단차를 이용하여 임계값 이상으로 변동이 있으면 도로폭으로 인식을 하였다. 본 발명에서는 연석의 높이를 고려하여 20cm 이상의 단차가 있거나 급격한 하향 경사가 있을 때를 도로폭의 경계로 인식하였다.

또한 상기 위치취득 센서부는 200Hz의 데이터 로깅이 가능하며, 차량의 거리계(DMI ; Distance Measurement Instrument)의 트리거 신호를 이용하여 특별한 후처리가 없이도 정밀하게 1m 마다의 위치 정보를 실시간으로 로깅이 가능하다. 그리고 GPS의 위치 보정을 위해서 SBAS(Satellite Based Augmentation System, 위성기반 오차보정시스템)을 사용하였으며 실시간으로 RMSE(Root Mean Square Error) 1m 이내의 측정이 가능하였다.

이와 같이 본 발명에서는 도로선형에 대한 정보를 측정할 수 있는 센서부(20)를 탑재한 차량(10)을 실제 측정대상 도로에 주행시켜서 취득한 실측자료를 이용하여 도로의 도면화를 수행한다.

도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.

도 4를 참조하여 설명하면, 먼저 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 카메라부 및 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득한다(S10). 이때, 도로 정보는 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 포함한다.

상기 도로폭을 측정하는 방법에 있어서, 주행하는 차량이 오른쪽 차선만을 이용할 수 있는 점을 감안하여, 상행 및 하행을 모두 주행하여 각각 양방향 편도 데이터를 이용하여 측정한다. 그리고 동기화부를 통해 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 중심선에 대하여 1m씩의 도로중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 전체 도로폭을 측정한다.

또한, 차량의 자세를 측정하는 방법은 차량에 설치된 센서부를 통해서, 차량이 주행하면서 차량에 발생하는 헤딩과 롤, 그리고 피치의 정보를 연속적으로 수집하게 된다. 참고로, 차량에 서로 직교하는 3개 축(x,y,z)을 상정하였을 때, 차량의 중심에 차량의 주행방향으로 연장되는 x축을 중심으로 회전하게 되는 것을 롤(roll)이라고 하고, 상기 롤링의 x축과 동일 평면에서 서로 직교하는 y축을 중심으로 회전하게 되는 것을 피치(pitch)라고 하며, 상기 x축 및 y축 모두에 대해 연직한 z축을 중심으로 회전하게 되는 것을 헤딩(heading)이라고 한다.

이러한 차량 자세정보 중에서도 특히 헤딩이 매우 유용하게 이용될 수 있는데, 앞서 언급한 것처럼, 헤딩은 z축을 중심으로 회전하는 것으로서, 차량이 주행하면서 좌, 우로 움직이는 것을 나타내며, 이러한 헤딩의 측정값(이하, ‘H값’이라함)은 정북방향을 기준으로 측정된 각도값으로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 차량에 대한 H값이 185도라면 차량의 주행 방향이 z축을 기준으로 정북으로부터 시계방향으로 185도 돌아가 있다는 것을 의미한다. 그리고 차량이 주행하면서 H값이 변화되지 아니하고 일정하다면 차량은 직선 주행하는 것이고, 측정된 H값이 측정거리단위마다 달라진다면 좌회전 또는 우회전하면서 주행하는 것이다. 즉, 측정거리단위마다 취득한 H값이 185도, 186도 및 187도로 순차적으로 증가하는 형태로 변화된다면, 이는 차량이 주행 방향에서 우회전하는 것으로 판단될 수 있으며, 반대로 측정거리단위마다 취득한 H값이 187도, 186도 및 185도의 순서로 점차 감소되는 것으로 측정된다면, 이는 차량이 주행 방향에서 좌회전하는 것으로 판단될 수 있다. 특히 H값이 증가하거나 감소하되, 그 변화율 즉, 측정거리단위마다 취득한 H값 간의 차이가 일정하다면 차량은 “원곡선 구간”을 주행하는 것이 될 것이고, H값의 변화율이 증가한다면 급격하게 도로의 평면선형에서의 곡률이 감소하는 “완화곡선 구간”을 주행하는 것이 될 것이며, H값의 변화율이 감소한다면 도로의 평면선형에서의 곡률이 점차로 증가하는 “완화곡선 구간”을 주행하는 것이라 판단될 수 있다. 이와 같이 차량이 주행하는 과정에서 측정거리단위마다 각 측정점에서 차량의 H값을 차량 자세정보로서 취득한다.

그리고 차량의 위치를 측정하는 방법은 차량이 주행하는 과정에서 측정거리단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득한다.

이어 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분한다(S20). 이때, 도로의 평면선형은 차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 추출하고, 도로의 종단경사는 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 추출하며, 도로의 횡단경사는 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 추출한다.

한편, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하기 위해서는 상기 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하여야 한다. 즉, 차량의 차로 변경, 노변 장애물로 인한 운전자의 회피운전, 기타 운전자가 인식하지 못하는 동안에 일어나는 사행 운동 등으로 인하여 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보가 변화될 수 있다. 이러한 이유에서 취득된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 비정상적인 노이즈를 제거하는 작업을 수행할 필요가 있는 것이다. 따라서 상기 노이즈 제거작업은 결국, 측정된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에 따른 값을 그래프로 그렸을 때, 뾰족하게 튀는 형상의 그래프를 매끄러운 그래프로 변화시키는 스무딩(smoothing) 작업을 수행하되, 실제 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 보다 정확하게 판정할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명에서는 이동평균을 구함으로써 측정된 값에 대한 스무딩 작업을 수행한다. 구체적으로 스무딩 작업을 수행하게 될 측정값의 개수를 “스팬(span)”으로 정하여, 해당 스팬에 대해 각각의 측정값에 대한 이동평균값을 구하게 되는 것이다. 이와 같이 측정값의 이동평균값으로 그려지는 그래프는 스무딩 작업전에 측정값에 의한 그래프보다 부드러운 곡선이 된다.

일 실시예로서, 측정된 측정값 중 헤딩값(이하 ‘H값’으로함)의 이동평균값은 다음 수학식 1에 의해 구하게 된다. 여기서 스팬은 홀수 정수값이다.

위의 수학식 1에서 H는 측정된 H값으로서, H_n은 n번째의 H값을 의미하며, span은 위에서 설명한 “스팬”을 의미하는 것으로서, 홀수의 정수값이고, k는 span을 2로 나누어서 반올림한 정수이며,

은 H_n의 이동평균값을 의미한다.

예를 들어, 측정대상 도로를 총 n개 구간으로 분할하게 되면, 각 구간의 시점에서 측정된 H값은 각각 H₀, H₁, H₂, H₃,..., H_k,..., H_n이 될 것인데, 스팬을 5로 정했다면, 이동평균값은 각각 아래의 수학식 2 내지 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.

이와 같이 H값이 이동평균값을 구하여 스무딩 작업을 수행함에 있어서는 스팬이 커질수록 노이즈의 제거가 잘 이루어져서, 이동평균값에 의한 그래프는 최초 H값에 의한 그래프보다 불규칙한 것이 줄어들고 부드러운 선으로 그려지는 효과를 발휘하게 되지만 애초에 측정되었던 H값의 특징이 잘 나타나지 않게 되는 문제가 있다. 예를 들어, 측정된 H값이 총 18개이고 각각의 H값이 각각 1, 3, 5, 7, 9,7,5, 3, 1, 1, 3, 5, 7, 9, 7, 5, 3, 1인 경우, 스팬을 9로 설정하여 이동평균을 계산하게 되며, 애초 H값이 각각 1, 3, 5, 7인 경우가 이동평균값 4.6으로 바뀌게 되어 애초 H값과는 상당한 차이를 보이게 된다.

이와 같이 측정된 값에서 이동평균값을 구하여 노이즈를 제거하는 스무딩 작업을 수행함에 있어서는, 이동평균값의 계산에 사용되는 스팬의 적정값을 결정해야 하는데, 적정 스팬을 결정함에 있어서, 본 발명에서는 표준편차를 이용한다.

이러한 표준편차는 측정된 값을 비정상적인 노이즈로 볼 것인지, 아니면 적절한 측정치로 볼 것인지의 기준이 되는 것이다. 참고로 상기 표준편차는 관리자에 의해 미리 정의되는 값으로써, H값의 표준편차는 0.025값으로 정의되고, 종단경사의 표준편차는 0.1값으로 정의되며, 횡단경사의 표준편차는 0.06값으로 정의된다.

이렇게 정의된 표준편차를 측정된 값과 비교하여, 표준편차보다 작으면 직선으로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 즉, 노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하고, 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 또한, 노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하고, 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 또한, 노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하고, 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다.

이에 따라, 본 발명에서는 차량으로부터 측정되고 노이즈가 제거된 측정값(헤딩값, 타원체고, 롤값)을 이용하여 측정거리단위에 해당하는 각 구간별로 각각 직선구간인지 아니면 곡선구간인지를 판정하게 되고, 이에 의해 전체 측정 대상 도로의 전구간에 대해 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분할 수 있게 된다.

이어, 상기 헤딩값, 타원체고 및 롤값에 대해 노이즈가 제거된 후에는 노이즈가 제거된 측정값을 측정거리단위마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용한 선형배치 작업을 수행하게 된다(S30). 즉, 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 취득한다.

이때, 직선구간의 길이는 표준편차에 따라 구분된 직선구간에 대해서는 직선구간의 전체 길이 즉, 직선구간으로 판정된 구간의 개수에 측정거리단위를 곱하거나, 또는 직선구간으로 판정된 구간 전부에 대해 측정거리단위를 합산하게 되면 직선구간의 길이를 알 수 있게 된다. 또한 곡선구간에 대해서도 곡선구간으로 판정된 구간의 개수에 측정거리단위를 곱함으로써 곡선구간의 길이를 알 수 있다.

한편, 본 발명에서는 다음과 같은 과정을 통해 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 더 세분할 수 있게 되며, 원곡선 구간의 곡률반경을 알 수 있게 된다.

상기 곡선구간은 원곡선과 완화곡선으로 이루어지는데, 완화곡선은 차량이 직선구간에서 원의 원주에 해당하는 원곡선구간으로 진입할 때 운전자가 쉽게 적응할 수 있도록 설치되는 구간으로서, 곡선구간은 결국 완화곡선-원곡선-완화곡선의 순서로 이루어지게 된다. 즉, 완전한 원의 원주에 해당하는 원곡선의 전후로 완화곡선이 존재하게 되는 것이다. 또한 곡선 구간은 2개의 직선구간 사이에 위치하게 된다. 따라서 평면상에 2개의 직선구간과 곡선구간을 도시하게 되면 곡선구간 전후에 있는 2개의 직선구간을 연장하게 되면 2개의 직선구간이 교차하는 교차점(IP)이 존재하게 되는데, 이러한 교차점(IP)을 이용하여 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선으로 구분하게 되고, 원곡선 구간의 길이 및 원곡선 구간의 곡률반경을 구하게 된다.

도 5 는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 구체적으로 측정대상 도로에 대해 차량을 주행시켜 취득한 측정거리단위 마다의 차량의 위치정보에서는 각 측정거리단위 마다의 측정점에서의 경도좌표값(X_n)과 위도좌표값(Y_n)을 알고 있으므로, 이를 이용하여 측정대상 도로에 대해 곡선구간의 전후에 존재하는 직선구간 각각에 대해 직선방정식의 회귀식을 산출한다(S101). 이때, 곡선구간은 직선구간 사이에 위치하게 되므로, 직선구간-곡선구간-직선구간의 순서로 측정대상 도로의 평면선형이 형성되어 있는 상태에서는 곡선구간이 시작되기 전에 존재하는 직선구간을 제 1 직선구간이라고 하고, 곡선구간이 후속하여 존재하는 직선구간을 제 2 직선구간이라고 할 수 있다. 그리고 제 1 직선구간에 대해 측정거리단위마다 측정된 차량의 경도좌표값(X_n)과 위도좌표값(Y_n)을 이용하여 회귀식에 의해 제 1 직선구간의 직선방정식을 구하고, 제 2 직선구간에 대해서도 이와 마찬가지로 제 2 직선구간의 직선방정식을 구하게 된다.

이와 같이 상기 S101단계를 통해 제 1 직선구간의 직선방정식과 제 2 직선구간의 직선방정식을 구하게 되면, 두 개의 제 1 직선구간의 연장선과 제 2 직선구간의 연장선이 교차하는 점이 바로 교차점(IP)이 되며, 측정대상 도로에 대한 제 1 직선구간과 제2 직선구간에 대한 상기 교차점(IP)의 경도 좌표값(X₁)과 위도좌표값(Y₁)을 구하게 된다(S102). 그리고 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정거리단위마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 3개의 측정점을 추출한다(S103). 이때, 3개의 측정점은 상기 S302단계에서 구한 상기 교차점(IP)과 가장 근접한 것으로 추출하는 것이 바람직하다.

일반적으로 3개 점의 경도좌표값과 위도좌표값을 알고 있는 경우에는 3개의 점을 지나가는 원의 중심에 대한 경도좌표값과 위도좌표값을 알 수 있게 된다. 따라서

아래의 수학식 7 및 수학식 8을 이용하여 상기 S103단계에서 추출한 3개 측정점에 대한 경도좌표값과 위도좌표값에 의해, 3개 측정점을 모두 지나가는 원의 중심점에 대한 경도좌표값(X_m)과 위도좌표값(Y_m)을 산출한다(S104).

위의 수학식 7 및 수학식 8에서 X_a와 Y_a는 각각 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정거리단위 마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 추출된 3개의 측정점 중 하나의 측정점에 대한 경도좌표값(X_a)과 위도좌표값(Y_a)이다. 또한 X_b와 Y_b 역시 각각 3개의 측정점 중 또 다른 점에 대한 경도좌표값(X_b)과 위도좌표값(Y_b)이고, X_c와 Y_c 도 각각 3개의 측정점 중 나머지 다른 하나의 점에 대한 경도좌표값(X_c)과 위도좌표값(Y_c)이다.

상기 S104단계를 통해 산출된 원의 중심점에 대한 경도좌표값(X_m)과 위도좌표값(Y_m)과, 상기

, 또는

의 3개 중 어느 한 점 사이의 거리를 계산함으로써, 상기 S104단계를 통해 산출된 경도좌표값(X_m)과 위도좌표값(Y_m)을 원의 중심으로 하고, 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정거리단위 마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 추출된 3개의 측정점을 지나는 원의 반지름 R을 산출한다(S105).

후속하여, 상기 S104단계를 통해 산출된 경도좌표값(X_m)과 위도좌표값(Y_m)을 가지는 원 중심으로부터 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정거리단위 마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 나머지 측정점까지의 거리를 각각 연산한다(S106). 이렇게 연산된 거리를 OP라고 표시하면, 상기 S106단계에서 연산된 각각의 점들에 대한 거리 OP와, 산출된 반지름 R간의 차이

을 각각 연산한다(S107).

그리고 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정거리단위 마다의 측정점 상기 S102단계를 통해 구해진 교차점(IP)과 가장 근접한 점을 중심으로, 그 근접한 점의 전후로 복수개의 측정점에 대한

의 평균값을 연산한다(S108). 이와 같이 상기 S108단계를 통해 연산된

의 평균값을 미리 정한 기준 반경오차 임계값과 비교하여(S109), 원곡선 구간인지 아니면 완화곡선 구간인지를 판단하게 된다. 즉, 상기 S107단계를 통해 연산된

의 평균값이 미리 정한 기준 반경오차 임계값 이하인 경우에는 오차가 적은 것이므로 원곡선 구간으로 판정하게 된다(S110). 그리고 만일 상기 S107단계를 통해 연산된

의 평균값이 미리 정한 기준 반경오차 임계값을 초과하게 되면 완화곡선 구간으로 판정하게 된다(S111).

이와 같은 방법을 통해서 본 발명에서는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분할 수 있게 되고, 원곡선 구간의 길이를 알게 되며, 원곡선 구간의 곡률반경, 즉 상기 S105단계에 의해 구해진 원의 반지름 R을 원곡선 구간의 곡률반경으로 알 수 있게 된다. 원곡선 구간의 길이는 원곡선 구간으로 판정된 측정거리단위를 모두 합산하면 산출 할 수 있다.

그리고 이렇게 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 상기 센서부(20)를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행한다(S40). 이때, 상기 도로 정보는 레이저와 카메라를 이용하여 도로폭과 함께 도로 주변의 중앙분리대, 가드레일, 교통 표지판 등을 포함하며, 상기 객체 모델링 과정에서 이러한 추가 정보들 중 적어도 하나 이상을 결합하여 모델링하게 된다.

그리고 수행된 객체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 자동으로 도로의 도면화 작업이 수행된다(S50). 이때 작성되는 도면은 50m 마다의 종평면도와, 20m 마다의 횡단도 등으로 작성된다. 본 발명에서는 Proj라는 오픈 소스 프로그램을 이용한 DLL(Dynamic Link Library)을 이용하여 캐드(CAD) 상에서 바로 GPS의 WGS84좌표계를 GRS80의 TM중부좌표계로 좌표변환을 실시했으며, 다음 표 1과 같은 파라미터를 사용하여 Proj상에서 일괄적으로 좌표계 변환을 할 수 있다.

이러한 과정을 통하여 선형정보, 종단정보, 시설물 정보 등의 파일을 지정하면, 이를 통하여 종평면도, 횡단도 등의 도면화가 실행되어, 도 6, 도 7과 같이 종평면도 및 횡단도가 자동으로 작성되게 된다.

도 8은 일정거리 단위로 도면을 자르는 방법으로 일정 구간의 도로형상이 도곽안으로 들어오는지 판단하는 과정이다.

도 8을 참조하여 설명하면, 500m 단위로 도면을 제작한다면 IP 500부터 IP 1000까지의 500m 구간을 잘라서 500m 단위도면을 생성할 때 도 8처럼 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 가운데를 잘라서 이어 붙여야 한다. 이때 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어나는 판단은 수학식 9에서 나타내고 있는 것과 같이, 도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하여 이것이 도곽의 가로축척 길이인 X, 세로 축척 길이인 Y보다 큰지를 파악한다.

위의 조건을 만족하면 도면이 도곽을 벗어나게 되어 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 표현하게 한다.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.

Claims (15)

1. (A) 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득하는 단계와,
   (B) 상기 취득된 도로의 위치, 도로 정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분하는 단계와,
   (C) 노이즈가 제거된 측정값에서 측정거리단위마다 측정된 차량 위치정보 중 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용하여 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 산출하는 단계와,
   (D) 상기 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 센서부를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행하는 단계와,
   (E) 상기 수행된 객체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 도면이 일정거리 단위의 종평면도와 횡단도를 갖는 도로의 도면화 작업이 수행되는 단계를 포함하여 이루어지고,
   이때, 상기 (E) 단계는
   (E1) 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나는지 판단하는 단계와,
   (E2) 상기 판단결과, 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 이어 붙이는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
2. 제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
   상행 및 하행을 모두 주행한 양방향 편도 데이터를 이용하여 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 도로의 중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 측정된 도로폭을 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
3. 제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
   주행 중에 센서부를 통해 측정거리단위마다 각 측정점에서 측정된 헤딩값을 차량 자세정보로 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
4. 제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
   차량이 주행하는 과정에서 측정거리단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
5. 제 1 항에 있어서, 상기 (B) 단계는
   차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 도로의 평면선형을 추출하고, 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 도로의 종단경사를 추출하며, 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 도로의 횡단경사를 추출하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
6. 제 5 항에 있어서, 상기 (B) 단계는
   (B1) 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하는 단계와,
   (B2) 노이즈가 제거된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 미리 정의된 표준편차를 기준으로 직선 및 곡선부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
7. 제 6 항에 있어서,
   상기 이동 평균값은 측정값의 개수를 스팬(span)으로 정하고, 상기 정해진 스팬에 대해 각각의 측정값에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
8. 제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
   노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하는 단계와,
   상기 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
9. 제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
   노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하는 단계와,
   상기 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
10. 제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
    노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하는 단계와,
    상기 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
11. 제 1 항에 있어서,
    상기 (C) 단계는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 세분하여 곡률반경을 취득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
12. 삭제
13. 삭제
14. 제 1 항에 있어서, 상기 (E1) 단계는
    도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하는 단계와,
    상기 구해진 dY 및 dX이 도곽의 가로축척 길이인 X 및 세로 축척 길이인 Y과 각각 비교하는 단계와,
    상기 비교결과, dY > X, dX > Y 중 적어도 하나이면, 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어난 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
15. 제 1 항에 있어서,
    상기 도로 정보는 도로폭, 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판의 위치와 종류를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.

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