KR101698939B1 - 3차원 스캐닝 빔 시스템 및 방법 - Google Patents

3차원 스캐닝 빔 시스템 및 방법 Download PDF

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로버트 즈랏
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커먼웰쓰 사이언티픽 앤 인더스트리알 리서치 오거니제이션
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Abstract

3차원 스캐닝 빔 시스템(100) 및 방법(500)은 주변환경에 대한 경제적이고도 효과적인 3차원 스캔을 가능하게 한다. 이러한 시스템(100)은 거리측정 장치(105), 및 제1 단부(115) 및 제2 단부(120)를 갖는 반응성 링크 메커니즘(110)을 구비한다. 제1 단부(115)는 상기 거리측정 장치(105)에 연결되고 상기 제2 단부(120)는 주변환경을 통해 상기 시스템(100)을 이동시키는 물체(125)에 연결된다. 사용 시에 상기 주변환경에 대한 상기 물체(125)의 가속도는, 상기 반응성 링크 메커니즘(110)에 의해, 상기 물체(125)에 대한 상기 거리측정 장치(105)의 운동으로 변환되고, 이에 의해 상기 주변환경에 대한 상기 거리측정 장치(105)의 시야가 넓어지게 된다.

Description

3차원 스캐닝 빔 시스템 및 방법{THREE DIMENSIONAL SCANNING BEAM SYSTEM AND METHOD}
본 발명은 일반적으로, 스캐닝 빔 시스템에 관한 것이다. 특히, 본 발명은 반응성 링크 메커니즘(reactive linkage mechanism)을 이용하는 3차원(3D) 스캐닝을 위한 시스템 및 방법에 관한 것이며, 이에 제한되지 않는다.
종종 선험적 맵을 이용할 수 없는 주변환경에서 동작하는 차량, 사람 또는 로봇은 자신의 작업 주변환경에 맞추어 기능하고 적응하도록 맵을 구성하거나, 최종 사용자를 위해 정확한 모델을 제공하도록 맵을 구성해야 한다. 동시 로컬화 및 매핑(SLAM)을 포함하는 매핑 및 로컬화는, 이동형 로봇 분야의 기본적인 문제이며, 기지의 맵 또는 물체의 자세에 대해 정확한 척도 없이 이동하는 물체가 맵과 척도를 추정하고 유지해야만 하는 경우가 있다.
물체의 자세란 공간 내에서의 위치와 방향(orientation)을 지칭한다. 이동하는 물체의 자세에 대한 정확한 지식은, 종종 로봇 내비게이션, 매핑, 및 계획 등의 이동형 태스크에 있어서 중요하다. 특히, 몇 가지의 주변환경에서는 종래의 네비게이션 시스템이 동작하지 않거나 실용적이지 않다고 알려져 있다. 예를 들면, 건물 내, 지하 광산에서, 또는 깊은 수중에서와 같은 주변환경에서는, 위성 기반 GPS(Global Positioning System) 기술이나 셀 기반 위치측정 기술(cellular-based positioning technology)이 종종 작동되지 않는 경우가 있다. 이와 같은 주변환경에 대한 상세한 맵을 이용할 수 없는 경우, 이러한 주변환경에서 동작하는 차량, 사람 또는 로봇은 대안적인 내비게이션 시스템, 예컨대 SLAM 시스템에 의존할 필요가 있고, 이러한 시스템은 위치 및 방향을 결정하기 위해 관성 측정 유닛(IMU; Inertial Measurement Unit)이나 기타 다른 센서를 포함할 수 있다.
3차원 스캐닝 빔 시스템은, 매핑 및/또는 로컬화 애플리케이션을 위한 데이터를 제공할 수 있다. 일반적으로 이와 같은 시스템은, 3차원 스캔을 획득하기 위해, 센서를 다중 자유도로 이동시켜 센서의 시야를 효과적으로 넓히는 능동적인 구동 링크 메커니즘을 포함한다. 예를 들면, 일부의 시스템에서는, 1차원의 빔을 출력하는 레이저 거리측정 장치를 포함할 수 있다. 구동되는 다중 자유도 링크 또는 구동되는 짐벌(gimbal) 메커니즘에 거리측정 장치가 장착되는 경우에는, 3차원 공간, 예컨대 차량의 전방의 공간을 통해 레이저를 반복해서 스윕(sweep)할 수 있다. 이러한 장치로부터 수집된 데이터는 3차원 "포인트 클라우드(point cloud)"를 형성하기 위해 이용될 수 있고, 이러한 3차원 포인트 클라우드는 주변환경에 대한 이미지 또는 맵을 효과적으로 규정한다. 기타 다른 거리측정 장치는, 3차원 포인트 클라우드를 형성하기 위해서, 중심축 주위에서 회전하거나 차량에 고정되었을 때 제3 차원으로 이동되는 2차원 레이저 스캐너를 포함할 수 있다. 또한, 3차원 플래시 광 검출 및 거리측정(LIDAR)장치는, 3차원 거리측정 데이터를 생성하기 위해, 복수의 검출기를 병렬로 포함할 수 있다.
많은 경우, 3차원 스캐닝 빔 시스템은 차량이나 로봇에 견고하게 탑재되어 있고, 차량이나 로봇의 방향을 기준으로 특정한 영역을 계속적으로 스캔한다. 그러면, 수집된 데이터는 매핑 및/또는 로컬화 애플리케이션을 위해서, 또는 보다 기본적인 물체 검출과 장면 인식 목적으로 사용될 수 있다. 그러나 특정 상황에서는, 이 시스템이 부착되어 있는 차량이나 로봇의 진동 또는 동요로 인해 견고하게 장착된 스캐닝 빔 시스템에 에러가 유발될 수 있다. 따라서, 원치 않는 진동이나 운동으로부터 3차원 스캐닝 빔 시스템을 실질적으로 격리시키기 위해 복잡한 진동 격리 및 안정화 시스템이 고안되어 왔다.
일부의 애플리케이션에서는, 3차원의 영역을 효과적으로 스캐닝하기 위해 스캐닝 센서의 시야를 넓히는데 필요한 하드웨어는 매우 복잡하며 고가일 수 있다. 그러므로, 개선된 3차원 스캐닝 빔 시스템 및 방법이 요구된다.
상기한 종래 기술에 비하여 개선 또는 장점을 소비자에게 제공하고, 및/또는 종래 기술의 상기 단점 중 하나 이상의 단점을 극복하고 완화하며, 및/또는 유용한 상업적인 선택을 제공하는 것이 본 발명의 몇 가지의 실시예의 목적이다.
따라서 본 발명은 일 실시예로서, 3차원 스캐닝 빔 시스템이고, 이러한 시스템은:
거리측정 장치; 및
제1 단부 및 제2 단부를 갖는 반응성 링크 메커니즘(reactive linkage mechanism)을 포함하고,
상기 제1 단부는 상기 거리측정 장치에 연결되고 상기 제2 단부는 주변환경을 통해 상기 시스템을 이동시키는 물체에 연결되며,
사용 시에 상기 주변환경에 대한 상기 물체의 가속도는, 상기 반응성 링크 메커니즘에 의해, 상기 물체에 대한 상기 거리측정 장치의 운동으로 변환되고, 이에 의해 상기 주변환경에 대한 상기 거리측정 장치의 시야가 넓어지게 된다.
선택적으로, 상기 시스템은 상기 거리측정 장치에 부착되는 방향 센서를 더 포함한다.
선택적으로, 상기 시스템은 상기 거리측정 장치에 작동가능하게 결합되는 컴퓨터 시스템을 더 포함하고, 상기 컴퓨터 시스템은 등록 알고리즘을 규정하는 프로그램 코드 컴포넌트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하며, 상기 등록 알고리즘은 상기 주변환경의 3차원 포인트 클라우드(point cloud)를 형성하도록 상기 거리측정 장치로부터의 데이터를 처리한다.
선택적으로, 상기 거리측정 장치는 레이저를 포함한다.
선택적으로, 상기 레이저는 2차원 스캐닝 빔 레이저를 포함한다.
선택적으로, 상기 3차원 포인트 클라우드는 실시간으로 형성된다.
선택적으로, 상기 거리측정 장치는: 광 신호, 음향 신호, 초음파 신호, 무선 주파수 신호, 감마선 신호, 및 마이크로파 신호 중 적어도 하나의 유형의 신호를 송신 및 수신한다.
선택적으로, 상기 반응성 링크 메커니즘은 스프링을 포함한다.
선택적으로, 상기 방향 센서는 관성 측정 유닛(IMU)을 포함한다.
선택적으로, 상기 반응성 링크 메커니즘의 상기 제1 단부와 상기 거리측정 장치 사이의 연결은 유체 결합(fluidic coupling)이다.
다른 실시예에 따르면, 본 발명은 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법이며, 이러한 방법은:
반응성 링크 메커니즘의 제1 단부에 거리측정 장치를 연결하는 단계;
상기 반응성 링크 메커니즘의 제2 단부를 물체에 연결하는 단계;
상기 주변환경을 통해 상기 물체를 이동시키는 단계로서, 상기 물체의 가속도가, 상기 반응성 링크 메커니즘에 의해, 상기 물체에 대한 상기 거리측정 장치의 운동으로 변환되고, 이에 의해 상기 주변환경에 대한 상기 거리측정 장치의 시야가 넓어지게 되는, 물체 이동 단계; 및
상기 거리측정 장치에 의해 상기 주변환경의 3차원 스캔을 형성하는 데이터를 획득하는 단계
를 포함한다.
선택적으로, 상기 방법은:
상기 거리측정 장치에 컴퓨터 시스템을 작동가능하게 결합시키는 단계로서, 상기 컴퓨터 시스템은 등록 알고리즘을 규정하는 프로그램 코드 컴포넌트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는, 결합 단계; 및
상기 컴퓨터 시스템을 이용하여 상기 데이터를 처리하는 단계로서, 이러한 처리에 의해 상기 등록 알고리즘이 상기 주변환경의 3차원 포인트 클라우드를 형성하는, 처리 단계
를 더 포함한다.
본 발명의 추가적인 특징 및 장점은 다음의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
발명의 이해를 돕기 위해서 그리고 통상의 기술자가 본 발명을 실시할 수 있게 하기 위해서, 본 발명의 바람직한 실시예는 첨부된 도면을 참조하여 단지 예시로서 설명될 것이다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 3차원 스캐닝 빔 시스템의 측면도를 나타낸 개략도이다.
도 2는 자동차의 전단부에 연결되는 도 1의 시스템의 측면도를 나타낸 개략도이다.
도 3은 건설 안전 헬멧의 상부에 연결되는 도 1의 시스템의 측면도를 나타낸 개략도이다.
도 4는 본 발명의 몇 가지의 실시예에 따라 주변환경에서의 표면에 대한 스캐너의 병진 운동을 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따라 주변환경의 3차원 스캔을 획득하는 방법을 설명하기 위한 일반적인 흐름도이다.
도 6은 본 발명의 몇 가지의 실시예에 따라 3차원 포인트 클라우드를 형성하기 위한 컴퓨터 시스템을 포함하는 시스템의 컴포넌트를 나타낸 블록도이다.
도 7은 본 발명의 대안적인 실시예에 따른 3차원 스캐닝 빔 시스템의 측면도를 나타낸 개략도이다.
본 발명은, 3차원 스캐닝 빔 시스템 및 방법에 관한 것이다. 차량, 로봇, 사람이나 동물과 같은 물체에 시스템을 부착함으로써, 주변환경에 대한 3차원 스캔이 경제적이면서도 신뢰할만하게 획득될 수 있다. 그러면, 3차원 스캔으로부터의 데이터는, 물체 검출, 근접도 검출, 매핑, 로컬화, 또는 충돌 회피와 같은 다양한 목적으로 이용될 수 있다.
본 특허 명세서에서, 제1 및 제2, 좌측과 우측, 상부와 하부 등과 같은 수식어는 이러한 수식어에 의해 반드시 기술되는 특정한 상대적인 위치나 순서를 요하는 것이 아니라 단지 다른 구성요소 또는 방법 단계로부터 하나의 구성요소 또는 방법 단계를 규정하기 위해서 사용되는 것이다. "포함" 또는 "구비"라는 용어는, 구성요소 또는 방법 단계의 배타적인 세트를 규정하기 위해 사용되는 것이 아니다. 그와 같은 단어는, 단지 본 발명의 특정한 실시예에 포함되는 구성요소 또는 방법 단계의 최소한의 세트를 규정하는 것이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 3차원 스캐닝 빔 시스템(100)의 측면도를 개략도로 나타낸다. 시스템(100)은, 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 형태의 거리측정 장치, 및 코일 스프링(110)의 형태의 반응성 링크 메커니즘을 구비하고 있다. 코일 스프링(110)의 제1 단부(115)는, 2차원 레이저 빔 스캐너(105)에 연결되어 있다. 코일 스프링(110)의 제2 단부(120)는, 물체(125)에 연결되어 있다. 그 다음에, 물체(125)의 병진 가속도(화살표 130에 의해 표시됨)는 반응성 링크 메커니즘에 의해 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동(화살표 135에 의해 표시됨)으로 변환된다.
2차원 레이저 빔 스캐너(105)는 이와 같이 그 시야를 상당히 넓히고 3차원으로 물체(125)의 전방 주변환경을 스캐닝할 수 있다. 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동을 생성하기 위해 독립적으로 구동되는 짐벌 메커니즘 또는 기타 다른 독립적인 여기(excitation) 소스가 필요하지 않다. 따라서, 비용 또는 공간적 제약에 의해 거리측정 장치를 이용하여 주변환경을 스캐닝하기 위해 필요한 하드웨어 상에 제한이 가해지는 경우, 시스템(100)은 경계적이면서도 효과적일 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예에 따르면, 선택적인 방향 센서, 예컨대 관성 측정 유닛(IMU)(145), 카메라, 자력계 또는 기타 다른 디바이스가 거리측정 장치에 부착될 수 있다. 이와 같은 방향 센서는 거리측정 장치의 위치나 방향을 규정하는 데이터가 요구되는 애플리케이션에서 거리측정 장치로부터의 데이터를 처리하는데에 도움이 될 수 있다.
도 2를 참조하면, 개략도는 자동차(200)의 전단부에 연결된 시스템(100)의 측면도를 나타낸다. 물체(125)는 이와 같이 자동차(200)로 대체된다. 자동차(200)의 병진 가속도는 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동으로 변환되어, 자동차(200) 전방의 영역이 3차원으로 스캔될 수 있다. 통상적인 사용 중에 자연적으로 발생되는 자동차(200)의 여타 다른 가속도, 예를 들면 요동(즉, 상하) 가속도와 선회 가속도 등은 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동을 여기(excite)하는데 도움이 될 수 있다. 당업자가 이해할 수 있는 바와 같이, 물체(125)에 가해지는 힘과 토크는 물체(125)에 대한 스캐너(105)의 운동(주로 회전 운동이지만, 작은 병진 운동을 포함)을 유발하게 된다. 이의 결과로서, 스캔되고 있는 주변환경에 대한 스캐너(105) 운동이 증폭된다.
스캐너(105)와 같은 2차원 레이저 빔 스캐너는, 상업적으로 널리 입수가능하거나, 또는 상업적으로 입수가능한 컴포넌트를 이용하여 손쉽게 제조될 수 있다. 예를 들면 스캐너(105)는, SICK AG에 의해 제조되는, 광 검출 및 거리측정(LIDAR) 레이저 측정 센서(LMS) 모델(291)을 포함할 수 있다. 대안적으로, 다양한 다른 유형의 거리측정 장치가 이용될 수 있고, 이는 예컨대 광 신호, 음향 신호, 초음파 신호, 무선 주파수(RF) 신호, 감마선 신호, 또는 마이크로파 신호와 같은 다양한 유형의 방사선 또는 신호를 이용하는 장치를 포함한다. 이러한 방사선이나 신호는, 예를 들면, 비행 시간(TOF), 주파수 변조 연속파(FMCW), 삼각측량 및 위상 시프트 거리측정 기술을 포함하는 다양한 거리측정 기술에서 이용될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 거리측정 장치는, 2차원으로 스캐닝할 필요는 없고, 예를 들면, 단순한 1차원 빔 거리측정 장치일 수 있다. 그와 같은 1차원 빔 거리측정 장치의 회전 또한 주변환경에 대한 효과적인 3차원 스캔을 제공할 수 있다.
본 발명의 몇 가지의 실시예에 따르면, 반응성 링크 메커니즘은 또한 상업적으로 입수가능한 규격(COTS) 제품 또는 주문 제작 제품의 다양한 유형을 포함할 수 있다. 예를 들면, 코일 스프링(110)은, 폴리머 및 금속 합금을 포함하는 다양한 재료로 만들어진 다양한 유형의 코일 스프링을 포함할 수 있다. 또한, 반응성 링크 메커니즘은, 거리측정 장치에 연결되어 있는 복수의 스프링 또는 스프링 유사 재료와 같은 기타 다른 구성요소를 포함할 수 있다. 당업자에 의해 이해되는 바와 같이, 그리고 본 개시내용의 측면에서, 예를 들면, 단순한 탄성 로드, 팽창 벌룬, 스펀지, 고무 등을 포함하는 기타 다양한 유형의 탄성 연결 메커니즘이, 물체의 가속도를 거리측정 장치의 운동으로 변환하는 반응성 링크 메커니즘을 제공하기 위해 이용될 수 있다.
또한, 당업자가 이해하는 바와 같이, 본 발명에 따른 반응성 링크 메커니즘은 또한, 물체(125)의 고주파 운동으로부터 스캐너(105)를 격리시키는 수동적인 기계적 필터로서 작용할 수 있다. 코일 스프링(110)과 같은 반응성 링크 메커니즘은, 애플리케이션의 요건을 만족하기 위해 특정한 주파수로 공진할 뿐만 아니라 문제가 발생할 수 있는 고주파 운동을 억제하도록 튜닝될 수 있다. 예를 들면, 몇 가지의 고주파 운동은 등록 알고리즘에 의한 처리를 복잡하게 할 수 있거나 스캐너(105)에 손상을 줄 수도 있다.
또한, 하드웨어와 관련된 시정수에 기초하여 스캐너(105)의 임펄스 응답이 길어지도록 반응성 링크 메커니즘이 튜닝될 수 있다; 물체(125)가 운동을 멈춘 후에 실질적으로 스캐너(105)가 일정 기간 동안 계속 운동할 수 있게 한다. 따라서 반응성 링크 메커니즘은, 에너지를 보존할 수 있고(예컨대, 기계적 또는 중력 에너지 등) 이러한 에너리를 시간에 걸쳐 천천히 발산하게 된다.
반응성 링크 메커니즘의 또 다른 실시예에서는, 이러한 메커니즘에 이용가능한 운동 범위의 댐퍼 또는 기타 다른 물리적인 제한기를 포함할 수 있다. 예를 들면, 이는 특정한 애플리케이션에 대해 관심 범위로 스캐너(105)의 시야를 제한하는데 유용할 수 있다.
도 3을 참조하면, 공사 안전 헬멧(300)의 상부에 연결된 시스템(100)의 측면도를 개략도로 나타낸다. 이러한 실시예에 따르면, 헬멧(300)을 착용한 채 걷는 동작, 끄덕이는 동작, 또는 작업자의 머리 부분의 기타 다른 자연스러운 운동은 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동을 여기하는데 충분할 수 있다. 시스템(100)은, 이와 같이 건물 내부, 지하 광산 내부, 또는 기타 다른 다양한 주변환경에서와 같이, 노동자의 바로 전방의 작업 현장을 효과적으로 스캐닝하기 위해 이용될 수 있다.
도 3에 나타낸 바와 같이, 시스템(100)은 매우 적은 전력을 사용하도록 설계될 수 있고, 이는 거리측정 장치의 스캐닝 또는 회전 운동을 여기하는데 모터나 기타 다른 구동 메커니즘이 필요하지 않기 때문이다. 따라서 거리측정 장치는, 예를 들면 거리측정 장치의 솔리드 스테이트 회로에 전력을 공급하기 위해 필요한 비교적 저전력 배터리로도 구동될 수 있다.
본 발명의 몇몇 실시예들은 컴퓨터 시스템에 스캐닝 데이터를 제공하기 위해 사용될 수 있다. 컴퓨터 시스템은, 3차원 포인트 클라우드를 형성하기 위해 등록 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리할 수 있다. 기술 분야에서의 통상의 기술자에게 알려져 있는 바와 같이, 그와 같은 3차원 포인트 클라우드는, 다양한 매핑 및/또는 로컬화 애플리케이션이나 이미징 애플리케이션에 사용할 수 있다.
시스템(100)과 같은 시스템은 이와 같이 다양한 용도로 사용할 수 있다. 예를 들면, 매핑의 분야에서는, 시스템(100)은 차량, 푸시 카트, 사람 또는 동물과 같은 이동하는 플랫폼에 탑재될 수 있고 주변환경에 대한 3차원 맵을 얻기 위해 사용될 수 있다. 로봇 애플리케이션에서는, 시스템(100)이 지형 매핑 또는 일반적인 장면의 인식을 위해 사용될 수 있다. 도 3에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 각종 경량 실시예는 네비게이션의 목적을 위해 착용가능하거나 핸드핸드형 장비로서 이용될 수 있다. 예를 들면, 경찰, 소방관이나 군인과 같은 최초의 응답자는 이미 매핑되어 있는 건물 내에서 시스템(100)을 사용할 수 있다. 그 다음에, 시스템(100)으로부터 생성된 로컬 획득 데이터가 실시간으로 기존 글로벌 맵과 비교되어 로컬화되고 최초의 응답자에게 도움을 제공하게 된다. 유사한 로컬화 및 매핑 기능은, 지하 광산이나 수중 주변환경과 같은 원격의 주변환경에서 로봇이나 기타 다른 차량을 이용하여 달성될 수 있다.
본 발명과 조합하여 이용될 수 있는 등록 알고리즘의 예는, 2009년 5월 12일부터 17일에 일본 고베에서의, 로봇과 자동화에 관한 IEEE 국제회의의 회의록 중 4312-4319 페이지에 있는, Michael Bosse 및 Robert Zlot에 의한 논문 "2차원 스피닝 레이저와 연속적 3차원 스캔 정합"에 제시되어 있고, 이러한 논문은 원용에 의해 전체로서 본원에 통합된다. 이러한 등록 알고리즘이 기능하는 방식에 대한 요약이 이하 제공된다.
예를 들어, 도 3에 나타낸 바와 같이 헬멧(300)에 연결된 시스템(100)을 고려하면, 헬멧을 착용한 사람이 이동함에 따라, 스프링(110)을 통해 운동이 여기된다. 스캐너(105)는 이와 같이 추가적인 자유도 및 더 넓은 시야를 통해 회전하고, 이에 의해 통상적인 2차원 스캔 평면을 넘어 측정을 수행하고 주변환경에 대한 3차원 측정을 제공하게 된다. 그러나, 스캐너 운동의 정확한 특성은, 처음에는 미지일 가능성이 있다. 레이저 스캐너(105)에 견고하게 부착된 IMU(145)로부터의 데이터를 사용하여 스캐너(105)의 회전 운동에 대해 추정을 행할 수 있다; 그러나, 병진 운동은 전적으로 미지일 가능성이 있다. 등록 알고리즘은, 병진 운동을 복원하고, 회전 운동 추정에 수정을 적용하며, 부가적으로 타이밍의 동기화를 행할 수 있다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 몇 가지의 실시예에 따라, 주변환경의 표면(z1 및 z2)에 대한 스캐너(105)의 병진 운동을 나타내고 있다. 나타낸 바와 같이, 스캐너(105)는 시간(t1)에서 제1 위치에 있고 시간(t2)에 제2 위치에 있는 것으로 고려한다. 등록 알고리즘을 이용하여 시스템(100)에 의해 획득된 데이터를 처리하기 전에, 시간(t1 및 t2)에서의 스캐너(105)의 자세(즉, 위치 및 방향)는 정확히 알려져 있는 것은 아니다(예를 들면, IMU(145)로부터의 데이터에 기초하여 위치에 대한 몇 가지 추정이 알려져 있을 수 있지만). 도시한 바와 같이, 표면(z1 및 z2)은 제1 및 제2 위치 양자 모두에서 스캐너(105)로부터의 빔(140)에 의해 측정되는 주변환경에서의 표면을 나타낸다. 등록 알고리즘의 제1 단계는, 스캐너(105)가 실제로 표면(z1 및 z2)을 식별하는 양자 모두의 위치에서 공통적인 특징을 보고 있음을 식별하는 데이터 연관을 행하는 것이다. 그 다음에, 스캐너(105)의 자세에 적용되는 수정(x)에 특징 정합(feature match)을 링크하는 제약 시스템(system of constraints; H)이 형성된다. 기술분야의 통상의 기술자가 이해하는 바와 같이, 도 4는 자세 및 정합의 서브세트만을 나타낸다; 반면, 실제의 실시예는 일반적으로 스캐너(105)의 보다 긴 궤적 및 범위 측정의 전체 세트를 고려할 것이다.
등록 알고리즘은, 종전의 궤적(예를 들면, IMU(145)로부터 취해진 방향 추정만을 포함함) 및 범위 스캔의 세트를 입력으로서 이용할 수 있다. 종전의 궤적을 이용하면, 비등록된(즉, 일반적으로 불량하게 정렬된) 3차원 포인트 클라우드로 스캔 포인트(즉, 범위 측정)를 투영할 수 있다. 궤적이란, 스캐너(105)의 원점의 위치와 방향(6의 자유도(DOF) - 3가지 위치 자유도 및 3가지 회전 자유도)에 대한 연속적인 시간 히스토리로서 정의된다. 자세는 3차원 강체에 대하여 6가지 DOF로 규정된다. 따라서 궤적은, 스캐너(105)의 스윕 기간에 걸친 각 시간(τ) 동안에, 지면 좌표계에 대한 스캐너(105)의 6가지 DOF 자세를 특정하는 함수 T(τ)로 규정될 수 있다.
그 다음에, 주변환경의 작업공간은 3차원 그리드의 셀들 또는 "복셀"(볼륨 요소)들로 이산화되고, 통계자료는 그 경계 내에 들어가는 스캔 포인트의 세트에 기초하여, 각각의 복셀에 대하여 계산된다. 주변환경과 경계 효과의 불균일한 샘플링을 처리하기 위해서, 3차원 그리드는 복수의 해상도와 오프셋으로 계산된다. 주어진 복셀에 대하여 계산된 통계자료는, 포인트(pi)에 근사(fit)하는 타원에 대한 파라미터를 기술하는 1차 및 2차 모멘트 μ, S를 이용하여 포인트에 근사하는 타원을 규정한다:
Figure 112013015728618-pct00001
(식 1)
Figure 112013015728618-pct00002
(식 2)
타원은 이들의 중심(즉, 평균적인 위치)과 (2차 모멘트 행렬 S의 고유값-고유벡터 분해에 의해 계산할 수 있는) 형상을 규정하는 좌표 축 및 크기의 세트에 의해 요약될 수 있다. 형상은 또한, 계산된 고유값에 기초하여 분포가 얼마나 평면형, 원통형, 또는 구형인지를 기술하는 형상 파라미터에 의해 요약할 수 있다. 평면은 그 법선(최소 고유값에 대응하는 고유 벡터)과 더 연관되지만, 원통은 그 축(최대 고유값에 대응하는 고유 벡터)과 연관될 수 있다.
2차 모멘트 매트릭스 S의 정렬된 고유값 λ1≤λ2≤λ3이 주어지면, 양:
Figure 112013015728618-pct00003
(식 3)
는 0에서 1 범위의 포인트의 원통-유사도이다. 마찬가지로, 양:
Figure 112013015728618-pct00004
(식 4)
는 0에서 1 범위의 포인트의 평면-유사도이다.
그 다음에, 반복적 최적화 알고리즘이, 센서 궤적을 추정하고, 정확한 3차원 맵을 생성하도록 포인트 클라우드를 등록하기 위해 사용된다. 각 반복 시에는, 입력 궤적 추정값이 부여되고, 개선된 출력 궤적 추정을 생성하도록 추가적으로 수정되어, 이는 이후 다음의 반복을 위한 입력으로서 이용될 수 있다. 최초의 반복은, IMU(145)에 의해 추정되는, 회전 운동으로부터 생성되는 이전의 추정값을 이용한다. 등록 알고리즘은, 거리측정 장치와 방향 센서로부터 획득되는 대로 가장 최근의 데이터를 등록하기 위해, 일정한 간격으로(예를 들면, 1초에 1회) 궤적의 세그먼트에 적용될 수 있다. 이와 같이 등록된 궤적 세그먼트를 축적함으로써(그리고 이들 사이의 연속성의 제약을 유지함으로써), 전체 궤적이 조각조각 획득될 수 있다.
이러한 등록은 선형 제약 시스템의 최소화 문제로 나타난다. 그와 같은 시스템을 형성하기 위해, 궤적을 일정한 간격을 두고 샘플링하여 이산화할 필요가 있다. 이산적인 해(solution)가 주어질 때 연속적인 궤적을 형성하기 위해 이후 보간법이 이용될 수 있다. 최적화는 궤적에 대한 수정을 해결하고, 그 결과는 범위 데이터를 최적으로 기술하는 평활한 궤적이 된다.
알고리즘은, 궤적의 고정된 크기의 중첩되는 시간 세그먼트에 대해 차례로 작용한다. 예를 들어, 최초 1초의 데이터가 처리된 후 다음 1초의 데이터(최초 1초의 데이터와 부분적으로 중첩됨)가 처리된다.
등록 알고리즘의 각 반복에서, 한 세트의 제약이 생성되는데, 여기서 각 제약은 다음의 3가지 유형 중 하나이다. 첫 번째 유형은 평활도(smoothness) 제약을 포함하고, 이는 물리적 고려사항, 예컨대 평활한 운동 가정, 즉 점진적인 가속도 제한에 기초하여 스캐너(105)(및 이에 따라 스캐너(105)가 연결되는 물체)가 이동할 수 있는 방식에 대한 모델을 통합한다. 제약의 두 번째 유형은 초기 조건 제약을 포함하고, 이는 현재의 궤적 세그먼트가 이전의 세그먼트와 연속됨을 보장한다(즉, 현재의 세그먼트의 시작이 이전의 세그먼트의 종료와 일치하도록 제약되어야 함).
제약의 세 번째 유형은 정합 제약을 포함하고, 이는 외부 주변환경의 레이저 측정을 고려한다. 그 다음, 복셀의 연관된 쌍이 식별되고, 이는 상이한 시간에 측정되는 주변환경의 동일한 타겟에서 기인하는 정합(match)으로 추정된다. 타겟은 예를 들면, 그 위치와 형상 파라미터화에 의해 표현되는 복셀일 수 있다. 이와 같은 정합은 궤적 포인트 상에 제약을 생성하여, 궤적은 주변환경에 대한 특정 측정이 궤적을 따라 상이한 기지의 시간에 획득되도록 특정한 방식으로 제약되어야 한다. 예를 들면, 2개의 측정이 동일한 타겟에 대해 상이한 시간에 이루어지지만, 각 측정 시의 스캐너(105)의 센서 자세는 정확히 알려져 있지 않다고 가정한다. 식별된 복셀 정합은, 측정된 타겟이 대략적으로 상호 배치되고 정렬되어야 하기 때문에, (서로에 대한) 2개의 센서 자세를 제약한다; 그러므로, 이러한 측정은 2개의 임의로 정렬된 센서 자세로부터 기인하지 않을 수 있다.
kNN(k-nearest neighbours) 탐색을 이용하여 이러한 정합이 결정되고, 이러한 탐색은 복셀의 표현을 포함하는 공간 내의 포인트가 주어질 때 그 공간 내에서 k개의 가장 가까운 포인트들을 식별한다. kNN의 탐색을 위한 공간은 9차원 공간이고, 이는 각 복셀에 대해 위치 및 형상 정보를 조합한다. 이러한 후보 정합이 주어지면, 정합 제약이 생성될 수 있고 형상 파라미터(평면형, 원통형, 구형)에 기초하여 가중될 수 있다. 평면형 제약에 따르면, 평면의 법선을 따라 측정된 중심 간의 거리, 및 법선의 정렬에 있어서의 차이가 최소화되어야 한다. 원통형 제약에 따르면, 원통 축으로부터 떨어진 중심 간의 거리와 축의 정렬에 있어서의 차이가 최소화되어야 한다. 구형 제약에 따르면, 중심 간의 차이가 최소화되어야 한다.
각 반복에서, 3가지 유형의 제약이 적층되어, 다음 형태의 선형 연립 방정식에 의해 규정될 수 있는 희소(sparse) 선형 제약 시스템을 형성할 수 있다:
Figure 112013015728618-pct00005
(식 5)
여기서, δr 및 δt는 샘플링된 시간 τ1 내지 τn에서의 궤적 수정이고, A 부분행렬 및 b 벡터는 3가지 유형의 선형 제약을 나타낸다: 정합 제약, 평활도 제약, 및 초기 조건.
로버스트 통계 프레임워크는 이상치(outlier)에 대한 로버스트를 제공하도록 코시 분포에 기초한 가중치를 이용한다(예를 들면, 위에서 생성된 정합 모두가 정확해야 하는 것은 아님). 그 다음에, 선형 방정식에 대한 해는 다음 반복을 위한 시작점으로 이용되고, 여기서는 개선된 궤적 추정을 생성하도록 새로운 입력 궤적과 함께 새로운 제약이 형성된다. 반복의 규정된 허용범위 또는 최대 수의 반복에 도달할 때까지 알고리즘이 반복된다. 알고리즘을 규정하는 하이 레벨 의사 코드는 위에서 원용된 Bosse 등에 의한 논문에서 알고리즘 1로 나타난다.
다른 예로서, 대안적인 등록 알고리즘은 다음과 같이 기술될 수 있다. 대안적인 등록 알고리즘은, 주변환경을 나타내는 표면에 대한 레이저 측정의 투영 에러를 최소화하도록 스캐너(105)의 궤적 및 주변환경을 나타내는 표면을 반복적으로 정밀화(refine)할 수 있다. 이전의 궤적이 주어지면(처음에는 IMU(145)와 같은 방향 센서로부터, 이후에는 이전의 반복의 결과로부터), 모든 레이저 포인트는 공통된 계 프레임(world frame)으로 투영된다.
특정한 해상도(통상 0.5미터 X 0.5미터 X 0.5미터)를 가지는 가상의 3차원 그리드가 셋업되어 동일한 그리드 셀에 속하는 임의의 레이저 포인트가 함께 그룹화된다. 충분한 멤버십을 갖는 레이저 포인트의 각 그룹에 대해 타원이 근사된다. 타원의 중심 및 최소 고유벡터는 이러한 그리드 셀에 대한 최초 평면(표면) 추정을 규정한다. 평면의 표면에 대한 그룹 내의 포인트의 에러(즉, 각 포인트와 표면 간의 거리)가, 스캐너(105)의 센서 헤드의 궤적뿐만 아니라 평면의 위치 및 방향을 정밀화하는데 이용된다.
전술한 Bosse 등의 논문에서 설명하고 있는 바와 같이, 궤적을 서브-샘플링하고 일시적으로 가장 가까운 2개의 궤적 샘플 간에 궤적 레퍼런스를 선형 보간함으로써 궤적 수정이 모델링된다. 미지수의 벡터(x)는 궤적 서브 샘플의 수정 및 표면 모델 수정의 합으로 이루어져 있다. 각 궤적 서브 샘플 수정은 6의 자유도를 가지지만(셋은 병진, 셋은 회전에 대한 것임), 표면 수정은 3의 자유도를 가진다: 하나는 표면의 법선을 따르는 병진에 대해, 둘은 표면 법선에 수직인 축 상의 회전에 대한 것임).
그러나, 각 정합 제약이 (각각의 정합되는 타원으로부터) 2개의 궤적 레퍼런스를 수반하는 Bosse 등의 논문에서 기술되는 프로세스와 달리, 본원에서는 각 제약이 하나의 궤적 레퍼런스 및 하나의 표면 레퍼런스를 수반한다. 각각의 유효한 레이저 포인트에 대해 하나의 표면 제약이 있다. 평활도 및 초기 조건 제약은 상기 첫 번째 방법과 유사하게 규정될 수 있다. 3가지 유형의 제약이 적층되어 전술한 식 5에서 규정된 것과 유사한 하이 레벨 구조를 갖는 희소 선형 제약 시스템을 형성할 수 있다(차이는 Amatch 매트릭스의 형태, 및 x 벡터의 내용임).
궤적 및 표면 수정은, 반복적 재-가중 최소 자승 M-추정치 프레임워크에서 선형화된 제약 시스템으로부터 해결되고, 여기서 표면 제약은 다음의 식으로 규정되는 나머지 r의 코시 분포에 기초하여 가중된다:
Figure 112013015728618-pct00006
(식 6)
그리고, 가중치 wi는 다음과 같이 각각의 나머지 ri에 기초한다:
Figure 112013015728618-pct00007
(식 7)
여기서, rbar는 에러에 대해 소프트한 이상치 임계값을 규정하는 튜닝가능한 파라미터이다. M-추정치 프레임워크는 이상치의 존재 하에 제약을 로버스트하게 최적화하기 위한 표준 통계 기법이다.
이러한 최적화는, 가중치의 합에 있어서 상대적인 변화가 임계값 미만이거나 고정된 수의 반복이 완료될 때 종료된다. 전체 해상도 궤적 수정은, 서브-샘플링된 수정으로부터 보간되고 레이저 포인트는 이후의 반복 및 최종 해에 대하여 재투영된다.
도 5를 참조하면, 통상적인 흐름도에 의해 발명의 일 실시예에 따른 주변환경에 대한 3차원 스캔을 획득하는 방법을 나타내고 있다. 단계(505)에서, 거리측정 장치는 반응성 링크 메커니즘의 제1 단부에 연결된다. 예를 들면, 2차원 레이저 빔 스캐너(105)는, 코일 스프링(110)의 제1 단부(115)에 연결되어 있다.
스텝(510)에서, 반응성 링크 메커니즘의 제2 단부는, 물체에 연결되어 있다. 예를 들면, 코일 스프링(110)의 제2 단부(120)은, 물체(125)에 연결되어 있다.
단계(515)에서, 물체는 주변환경을 통해 이동되고, 이에 의해 주변환경에 대한 물체의 가속도가 반응성 링크 메커니즘에 의해 물체에 대한 거리측정 장치의 운동으로 변환되며, 이는 주변환경에 대한 거리측정 장치의 시야를 넓히게 된다. 예를 들면, 화살표(130)로 표시된 병진 가속도는 코일 스프링(110)에 의해 화살표(135)로 표시된 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동으로 변환된다.
단계(520)에서는 주변환경의 3차원 스캔을 형성하는 데이터가 거리측정 장치에 의해 획득된다. 예를 들면, 빔(140)으로부터의 라이더(lidar) 데이터가 주변환경의 표면으로부터 수집된다.
선택적으로, 단계(525)에서, 컴퓨터 시스템이 거리측정 장치에 작동가능하게 결합되어, 컴퓨터 시스템은 등록 알고리즘을 규정하는 프로그램 코드 컴포넌트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함한다. 예를 들면, 이러한 컴퓨터 시스템에 대해 이하 상세하게 설명한다.
선택적으로, 단계(530)에서, 데이터는 컴퓨터 시스템을 이용하여 처리되고, 이에 의해 등록 알고리즘은 주변환경의 3차원 포인트 클라우드를 형성한다.
도 6을 참조하면, 본 발명의 몇몇 실시예에 따라 3D 포인트 클라우드를 형성하기 위한 컴퓨터 시스템(600)을 포함하는 시스템의 컴포넌트를 블록도로 나타낸다. 컴퓨터 시스템(600)은, 적어도 하나의 프로세서(610)에 작동가능하게 결합된 사용자 인터페이스(605)를 포함한다. 메모리(615)도 프로세서(610)에 작동가능하게 결합된다. 메모리(615)는, 운영 체제(620), 애플리케이션(625) 및 3차원 포인트 클라우드 데이터(630)를 저장한다. 사용자 인터페이스(605)는, 예를 들면 컴퓨터 디스플레이 스크린과 같은 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 및 키패드를 포함하는 사용자 인터페이스의 조합일 수 있지만 이에 제한되지 않는다. 네트워크 인터페이스 카드(640)는, 유선 또는 무선 연결(645)을 통하여 컴퓨터 시스템(600)이 인터넷 등의 전자 통신 네트워크에, 또는 시스템(100)에 작동가능하게 결합될 수 있게 한다. 도 6은 본 발명의 몇몇 실시예들에 따른 컴퓨터 시스템(600)의 일부 컴포넌트만을 단지 예시적인 목적으로 포함하는 것에 불과하고, 본 발명의 다양한 실시예를 구현할 수 있는 모든 디바이스에 필요한 다양한 컴포넌트 및 이러한 컴포넌트들 사이의 다양한 연결에 대한 완전한 개략도를 의도하는 것이 아니라는 점을 이해해야 한다.
메모리(615)는 또한, 등록 알고리즘을 규정하는 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드 컴포넌트(635)를 포함한다. 예를 들면, 컴퓨터 판독가능 프로그램 코드 컴포넌트(635)가 프로세서(610)에 의해 처리될 때, 컴포넌트(635)는, 본 발명의 몇몇 실시예에 따라, 상기한 바와 같이 주변환경의 3차원 스캔을 얻기 위한 방법(500)의 단계(530)를 실행시키도록 구성된다.
도 7을 참조하면, 본 발명의 다른 실시예에 따라, 3차원 스캐닝 빔 시스템(700)의 부분적인 파단 측면도를 개략도로 나타낸다. 시스템(700)은, 2차원 레이저 빔 스캐너(705) 형태의 거리측정 장치, 및 플로트(710), 유체(715), 및 베이스(720) 형태의 반응성 링크 메커니즘을 구비하고 있다. 반응성 링크 메커니즘의 제1 단부(725)(플로트(710)의 상단의 형태임)는, 2차원 레이저 빔 스캐너(705)에 연결되어 있다. 반응성 링크 메커니즘의 제2 단부(730)(베이스(720)의 형태임)는 물체(도시하지 않음)에 연결되어 있다. 탄성 막 등의 커버(735)는, 베이스(720) 내에 유체(715)를 보유하고, 베이스(720)의 중앙에 플로트(710)을 고정시키기 위해 사용할 수 있다.
위에서 기술된 비-유체형 반응성 링크 메커니즘과 마찬가지로, 시스템(700)에 따르면 물체의 병진 가속도(화살표(740)로 표시)는 반응성 링크 메커니즘에 의해 2차원 레이저 빔 스캐너(105)의 회전 운동(화살표(745)로 표시)으로 변환된다. 따라서 베이스(720)과 스캐너(705)와의 사이의 유체 결합은, 복수의 자유도로 스캐너(705)의 운동의 의도된 여기(excitation)를 제공할 수 있다. 통상의 기술자라면, 상하의 힘과 비틀림 또는 회전 토크에 의해 유발되는 가속도를 포함하여 베이스(720)의 여타 다른 가속도 또한, 베이스(720) 내에서 유체(715)의 "슬로싱"을 유도하고, 따라서 스캐너(105)의 다양하고도 랜덤에 준하는 3차원 운동을 유발한다는 점을 이해할 것이다. 이와 같은 스캐너(105)의 3차원 운동, 및 관련된 빔(750)은, 주변환경을 스캐닝하기 위해 사용할 수 있다.
본 발명의 방법의 몇 가지의 단계는 컴퓨터 프로그램 코드로 구현될 수 있고 본원에서 기술하는 방법을 구현하는데 다양한 프로그램 언어 및 코딩 구현이 이용될 수 있다는 점이 통상의 기술자에게 자명할 것이다. 또한, 소프트웨어에 포함되어 있는 컴퓨터 프로그램은, 본 명세서에 기재된 특정한 제어 흐름으로 제한되도록 의도되지 않고, 컴퓨터 프로그램의 하나 이상의 단계가 병렬적으로 또는 순차적으로 실행될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제어 구현의 맥락에서 기술되는 하나 이상의 동작은 대안적으로 하드웨어 전자 컴포넌트로 구현될 수 있다.
요약하면, 본 발명의 실시예는, 로봇 공학, 측량, 게임, 차량의 안전성, 물체 모델링, 지중 레이더를 사용하는 암석 및 토양 분석 애플리케이션, 및 제1 응답자 애플리케이션을 포함하는 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있다. 본 발명의 시스템을 이용하면, 매핑 및/또는 로컬화, 물체 검출, 이미징 등의 기능이 실질적으로 보다 경제적이면서도 효과적으로 수행될 수 있다.
본 발명의 각종 실시예에 대한 상기 설명은, 관련된 분야의 당업자에게 설명의 목적으로 제공된다. 이는 모든 경우를 망라하거나 본 발명을 하나의 개시된 실시예로 제한하려는 의도가 아니다. 전술한 바와 같이, 본 발명에 대한 수많은 대안 및 변형이 상기 교시로부터 통상의 기술자에게 자명할 것이다. 따라서, 몇 가지의 대안적인 실시예에 대해 구체적으로 논의하였지만 이와는 다른 실시예들도 통상의 기술자에게 자명하거나 비교적 용이하게 개발될 것이다. 따라서, 본 특허 명세서는, 본원에서 논의된 본 발명의 모든 대안, 변경 및 변형, 그리고 전술한 본 발명의 사상 및 범위 내에 속하는 기타 다른 실시예를 포함하도록 의도된다.
청구범위에서의 한정은, 청구범위에서 사용되는 언어에 기초하여 폭넓게 해석되어야 하고, 그와 같은 한정은, 본 명세서에 기재된 특정한 예시로 제한되어서는 안 된다. 본 명세서에 있어서, 용어 "본 발명"은, 본 개시내용 내에서 하나 이상의 구현예를 의미하는 것으로서 사용된다. 용어 "본 발명"이 중요한 요소의 식별로서 부적절하게 해석되어서는 안 되고, 모든 구현예 및 실시예에 적용되는 것으로 부적절하게 해석되어서도 안 되며, 청구범위를 제한하는 것으로 부적절하게 해석되어서도 안 된다.

Claims (20)

  1. 3차원 스캐닝 빔 시스템으로서,
    거리측정 장치; 및
    제1 단부 및 제2 단부를 갖는 반응성 링크 메커니즘(reactive linkage mechanism)을 포함하고,
    상기 제1 단부는 상기 거리측정 장치에 연결되고 상기 제2 단부는 주변환경을 통해 상기 시스템을 이동시키는 물체에 연결되며,
    사용 시에 상기 주변환경에 대한 상기 물체의 가속도는, 상기 반응성 링크 메커니즘에 의해, 상기 물체에 대한 상기 거리측정 장치의 운동으로 변환되고, 이에 의해 상기 주변환경에 대한 상기 거리측정 장치의 시야가 넓어지게 되는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 거리측정 장치에 부착되는 방향 센서를 더 포함하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 시스템은 상기 거리측정 장치에 작동가능하게 결합되는 컴퓨터 시스템을 더 포함하고, 상기 컴퓨터 시스템은 등록 알고리즘을 규정하는 프로그램 코드 컴포넌트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하며, 상기 등록 알고리즘은 상기 주변환경의 3차원 포인트 클라우드(point cloud)를 형성하도록 상기 거리측정 장치로부터의 데이터를 처리하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 거리측정 장치는 레이저를 포함하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 레이저는 2차원 스캐닝 빔 레이저를 포함하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 3차원 포인트 클라우드는 실시간으로 형성되는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 거리측정 장치는: 광 신호, 음향 신호, 초음파 신호, 무선 주파수 신호, 감마선 신호, 및 마이크로파 신호 중 적어도 하나의 유형의 신호를 송신 및 수신하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 반응성 링크 메커니즘은 스프링을 포함하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  9. 제2항에 있어서,
    상기 방향 센서는 관성 측정 유닛(IMU)을 포함하는, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 반응성 링크 메커니즘의 상기 제1 단부와 상기 거리측정 장치 사이의 연결은 유체 결합(fluidic coupling)인, 3차원 스캐닝 빔 시스템.
  11. 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법으로서,
    반응성 링크 메커니즘의 제1 단부에 거리측정 장치를 연결하는 단계;
    상기 반응성 링크 메커니즘의 제2 단부를 물체에 연결하는 단계;
    상기 주변환경을 통해 상기 물체를 이동시키는 단계로서, 상기 물체의 가속도가, 상기 반응성 링크 메커니즘에 의해, 상기 물체에 대한 상기 거리측정 장치의 운동으로 변환되고, 이에 의해 상기 주변환경에 대한 상기 거리측정 장치의 시야가 넓어지게 되는, 물체 이동 단계; 및
    상기 거리측정 장치에 의해 상기 주변환경의 3차원 스캔을 형성하는 데이터를 획득하는 단계
    를 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 거리측정 장치에 방향 센서가 부착된, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 거리측정 장치에 컴퓨터 시스템을 작동가능하게 결합시키는 단계로서, 상기 컴퓨터 시스템은 등록 알고리즘을 규정하는 프로그램 코드 컴포넌트를 저장하는 컴퓨터 판독가능 매체를 포함하는, 결합 단계; 및
    상기 컴퓨터 시스템을 이용하여 상기 데이터를 처리하는 단계로서, 이러한 처리에 의해 상기 등록 알고리즘이 상기 주변환경의 3차원 포인트 클라우드를 형성하는, 처리 단계
    를 더 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 거리측정 장치는 레이저를 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 레이저는 2차원 스캐닝 빔 레이저를 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  16. 제13항에 있어서,
    상기 3차원 포인트 클라우드는 실시간으로 형성되는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 거리측정 장치는: 광 신호, 음향 신호, 초음파 신호, 무선 주파수 신호, 감마선 신호, 및 마이크로파 신호 중 적어도 하나 유형의 신호를 송신 및 수신하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 반응성 링크 메커니즘은 스프링을 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  19. 제12항에 있어서,
    상기 방향 센서는 관성 측정 유닛(IMU)을 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
  20. 제11항에 있어서,
    상기 반응성 링크 메커니즘은 유체 결합(fluidic coupling)을 포함하는, 주변환경의 3차원 스캔을 획득하기 위한 방법.
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Families Citing this family (47)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20130179119A1 (en) * 2011-12-21 2013-07-11 Robotics Paradigm Systems, LLC Data collection and point cloud generation system and method
US10481265B2 (en) * 2011-12-21 2019-11-19 Robotic paradigm Systems LLC Apparatus, systems and methods for point cloud generation and constantly tracking position
EP2839313A4 (en) * 2012-04-17 2015-12-23 Commw Scient Ind Res Org IMAGING SYSTEM AND THREE-DIMENSIONAL SCAN BEAM
US9420265B2 (en) * 2012-06-29 2016-08-16 Mitsubishi Electric Research Laboratories, Inc. Tracking poses of 3D camera using points and planes
US9052721B1 (en) * 2012-08-28 2015-06-09 Google Inc. Method for correcting alignment of vehicle mounted laser scans with an elevation map for obstacle detection
JP5875492B2 (ja) * 2012-09-13 2016-03-02 三菱電機株式会社 風計測装置
AU2013400684B2 (en) * 2013-09-20 2018-05-17 Caterpillar Inc. Positioning system using radio frequency signals
JP2016085174A (ja) * 2014-10-28 2016-05-19 株式会社日立産機システム 屋内測位用の測位信号送信機及び当該送信機の座標登録装置
KR102038965B1 (ko) 2014-11-26 2019-10-31 삼성전자주식회사 초음파 센서 및 초음파 센서의 대상체 인식 방법
KR20160084084A (ko) * 2015-01-05 2016-07-13 한화테크윈 주식회사 스캐닝 라이다 장치
US10586385B2 (en) 2015-03-05 2020-03-10 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Structure modelling
US9625582B2 (en) * 2015-03-25 2017-04-18 Google Inc. Vehicle with multiple light detection and ranging devices (LIDARs)
CN106249245B (zh) * 2015-06-08 2021-03-09 江苏慧光电子科技有限公司 激光测距系统及其测距方法
JP2016001182A (ja) * 2015-07-21 2016-01-07 コモンウェルス サイエンティフィック アンド インダストリアル リサーチ オーガナイゼーション ３次元走査ビーム・システムおよび方法
AU2016303789A1 (en) * 2015-08-03 2018-02-15 Commonwealth Scientific And Industrial Research Organisation Monitoring systems and methods
CN106468542A (zh) * 2015-08-22 2017-03-01 吴翔 一种采用码分多址和多天线技术的三维扫描方法
CN106502241A (zh) * 2015-09-07 2017-03-15 北醒（北京）光子科技有限公司 一种扫地机器人智能避障及定位系统
US10220172B2 (en) 2015-11-25 2019-03-05 Resmed Limited Methods and systems for providing interface components for respiratory therapy
US10257505B2 (en) 2016-02-08 2019-04-09 Microsoft Technology Licensing, Llc Optimized object scanning using sensor fusion
US9855661B2 (en) 2016-03-29 2018-01-02 The Boeing Company Collision prevention in robotic manufacturing environments
CN105783798B (zh) * 2016-05-04 2019-05-31 清华大学 结构表面变形监测系统及方法
CN105973145B (zh) * 2016-05-19 2021-02-05 深圳市速腾聚创科技有限公司 移动式三维激光扫描系统及移动式三维激光扫描方法
WO2017204460A1 (ko) * 2016-05-26 2017-11-30 (주) 정상라이다 광학 모듈을 이용하여 특정 영역을 스캔하는 방법 및 장치
BR112019000722B1 (pt) 2016-07-15 2023-03-28 Fastbrick Ip Pty Ltd Lança extensível telescópica para transportar item e lança dobrável
EP3485112B1 (en) 2016-07-15 2021-08-25 Fastbrick IP Pty Ltd Vehicle which incorporates a brick laying machine
US11314262B2 (en) 2016-08-29 2022-04-26 Trifo, Inc. Autonomous platform guidance systems with task planning and obstacle avoidance
US10534074B2 (en) * 2016-08-31 2020-01-14 Qualcomm Incorporated Hybrid scanning lidar systems
CN109710558A (zh) * 2016-11-03 2019-05-03 北京中科寒武纪科技有限公司 Slam运算装置和方法
DE102016224764A1 (de) * 2016-12-13 2018-06-14 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Betreiben eines Laserscanners und Laserscanner
BR112019016646B1 (pt) 2017-02-13 2023-10-17 Vale S.A. Dispositivo robótico de inspeção multiterreno e método para guiar o dispositivo robótico de inspeção multiterreno
US10282860B2 (en) * 2017-05-22 2019-05-07 Honda Motor Co., Ltd. Monocular localization in urban environments using road markings
US10444761B2 (en) * 2017-06-14 2019-10-15 Trifo, Inc. Monocular modes for autonomous platform guidance systems with auxiliary sensors
WO2019006511A1 (en) 2017-07-05 2019-01-10 Fastbrick Ip Pty Ltd REAL-TIME POSITION TRACKING AND ORIENTATION DEVICE
JP7196156B2 (ja) * 2017-08-11 2022-12-26 ズークス インコーポレイテッド 車両センサの較正及び位置特定
US10983199B2 (en) 2017-08-11 2021-04-20 Zoox, Inc. Vehicle sensor calibration and localization
US11175132B2 (en) 2017-08-11 2021-11-16 Zoox, Inc. Sensor perturbation
EP3669138B1 (en) 2017-08-17 2023-05-24 Fastbrick IP Pty Ltd Laser tracker with improved roll angle measurement
CN111213098B (zh) 2017-08-17 2024-03-15 快砖知识产权私人有限公司 用于交互系统的通信系统
AU2018348785A1 (en) 2017-10-11 2020-05-07 Fastbrick Ip Pty Ltd Machine for conveying objects and multi-bay carousel for use therewith
CN107765263A (zh) * 2017-10-30 2018-03-06 武汉海达数云技术有限公司 激光扫描装置及移动测量系统
CN107966702B (zh) * 2017-11-21 2019-12-13 北京进化者机器人科技有限公司 环境地图的构建方法及装置
US10825241B2 (en) * 2018-03-16 2020-11-03 Microsoft Technology Licensing, Llc Using a one-dimensional ray sensor to map an environment
CN109559338B (zh) * 2018-11-20 2020-10-27 西安交通大学 一种基于加权主成分分析法及m估计的三维点云配准方法
WO2020112469A1 (en) * 2018-11-30 2020-06-04 Corning Incorporated Batch mixtures containing pre-reacted inorganic particles and methods of manufacture of ceramic bodies therefrom
US11774983B1 (en) 2019-01-02 2023-10-03 Trifo, Inc. Autonomous platform guidance systems with unknown environment mapping
US11288861B2 (en) 2019-12-20 2022-03-29 Zoox, Inc. Maps comprising covariances in multi-resolution voxels
US11430087B2 (en) 2019-12-20 2022-08-30 Zoox, Inc. Using maps comprising covariances in multi-resolution voxels

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
NO167334C (no) * 1989-06-22 1991-10-23 Tomra Systems As Fremgangsmaate og anordning for dimensjonsmaaling.
DE4016973C1 (ko) * 1990-02-24 1991-06-13 Eltro Gmbh, Gesellschaft Fuer Strahlungstechnik, 6900 Heidelberg, De
CN2080164U (zh) * 1990-11-10 1991-07-03 第一汽车制造厂车身装备厂 激光无接触扫描测头
JPH04201697A (ja) * 1990-11-30 1992-07-22 Mitsubishi Heavy Ind Ltd 液体ロケット推進薬タンク内スロッシング減衰装置
JPH06278555A (ja) * 1993-03-26 1994-10-04 Mazda Motor Corp 車両の外界検知装置
JPH08123206A (ja) 1994-10-19 1996-05-17 Ricoh Co Ltd 液体現像装置
AUPQ181699A0 (en) 1999-07-23 1999-08-19 Cmte Development Limited A system for relative vehicle navigation
JP4200649B2 (ja) 2000-10-06 2008-12-24 株式会社明電舎 無人搬送車の位置検出装置
JP2004101342A (ja) 2002-09-09 2004-04-02 Fuji Photo Optical Co Ltd レーザレンジファインダ
JP3949098B2 (ja) * 2003-10-27 2007-07-25 日本発条株式会社 角度検出装置およびこれを用いたスキャン型アクチュエータ
JP2006030147A (ja) * 2004-07-22 2006-02-02 Hitachi Ltd 環境認識システムおよび移動機構
JP2006119420A (ja) * 2004-10-22 2006-05-11 Denso Corp 光スキャナ
JP4251206B2 (ja) * 2006-09-20 2009-04-08 セイコーエプソン株式会社 アクチュエータ、光スキャナおよび画像形成装置
CN101523439A (zh) 2006-10-30 2009-09-02 电子地图有限公司 用于从基于陆地的移动测绘数据检测对象的方法和设备
WO2010032495A1 (ja) * 2008-09-16 2010-03-25 株式会社アドイン研究所 樹木情報計測方法、樹木情報計測装置、プログラム
AT507618B1 (de) * 2008-11-26 2012-01-15 Riegl Laser Measurement Sys Verfahren zum bestimmen der relativlage eines laserscanners zu einem referenzsystem
JP2011186422A (ja) * 2010-02-10 2011-09-22 Sanyo Electric Co Ltd ビーム照射装置

Also Published As

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