KR102250687B1 - 3차원 VR을 위한 2차원 LiDAR 기반 전 방향 3차원 계측 기법 및 이의 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 2차원 Lidar와 스텝 모터를 결합하여 전 방향 3차원 계측을 진행한다. 계측하는 과정에서 발생하는 잡음과 왜곡을 제거 및 보정하기 위해 공간적 기반 필터링, 스위치를 통한 재동기화 기법, 점군 데이터 단순화 알고리즘과 선형 보간 기법을 사용하고, 최종적으로 복셀을 통해 모델링을 수행한다.

Description

3차원 VR을 위한 2차원 LiDAR 기반 전 방향 3차원 계측 기법 및 이의 장치 {2D Lidar-based Full 3D measurement method for 3D VR and Apparatus Therefor}

아래의 실시 예들은 2차원 Lidar의 계측 결과를 3차원 직교좌표계로의 변환과 잡음 및 왜곡을 제거하는 기법에 관한 것이다.

최근 VR 기술의 발전과 함께 360도 Full 3D 계측 시스템에 대한 개발이 많이 진행되어 Ladar, Lidar, Camera 센서 등 여러 계측 센서들이 개발되었다. 하지만 기존의 Camera 센서의 경우 고해상도 특성에 따른 많은 데이터양 처리가 필요하고, 주변 환경에 영향을 많이 받으며, 3차원 구성에 복잡한 연산을 필요로 한다. 이에 높은 정확도를 가진 산업용 3차원 Lidar가 개발되었지만, 고비용의 문제를 가지고 있다. 따라서 본 발명에서는는 2차원 Lidar를 사용하여 3차원 공간을 계측하고자 스텝 모터을 통해 회전축을 생성하여 3차원 공간으로 매핑을 하고, 그에 따른 여러 3차원 잡음과 왜곡을 제거 및 보정하는 기법이 필요하다.

본 발명에서는 2차원 Lidar를 사용하여 3차원 공간을 계측하고자 스텝 모터를 통해 회전축을 생성함으로써 3차원 공간을 계측할 수 있지만, 통합하는 과정에서 발생하는 Lidar 센서의 자체적인 잡음, 낮은 해상도와 새로운 회전축으로 인한 축 틀어짐과 같은 왜곡 현상이 발생하여 해당 문제점을 최소화하는 기법이 필요하다.

본 발명에서 사용된 보정 기법은 총 세 가지로 다음과 같다.

첫 번째, Lidar의 자체적인 잡음 제거이다.

두 번째, 새로운 회전축의 왜곡 현상을 보정한다.

세 번째, 원본 점군 데이터의 정확도와 선형 보간 기법을 사용하여 해상도를 높인다.

마지막으로 복셀 모델링을 거쳐 최종 결과물을 VR로 출력한다.

회전축 틀어짐으로부터 발생되는 왜곡 현상을 감소시키기에 앞서 Lidar의 자체적인 잡음을 제거하기 위해 공간 거리 기반 이웃 점과의 거리가 임계값을 초과하는 점 데이터를 필터링한다. 필터링 된 점군 데이터를 스위치를 통한 재동기화 기법으로 회전축 왜곡을 보정하고, Douglas-Peucker 알고리즘을 사용하여 복잡한 점군 데이터를 단순화시킨다. 최종적으로 저복잡도 기반의 선형 보간 기법을 사용하여 복셀 모델링을 한다.

본 발명은 3차원 Lidar보다 저가인 2차원 Lidar를 사용하여 360도 3차원 공간을 간단하게 계측이 가능하다. 또한 사용자가 설계한 frame을 robust하게 적용시킬 수 있다.

그림 1은 본 발명의 전체적인 시스템 구성도 및 블록도이다.
control부 역할을 하는 라즈베리파이에서 Lidar와 스텝 모터에 각 명령을 하달하여 Raw 점군 데이터를 얻은 후, 3차원 공간으로의 매핑과 회전축 왜곡 보정, 공간적 기반 필터링, 정확한 평면 검출을 위한 Douglas-Peucker 알고리즘과 마지막으로 복셀 모델링을 진행하여 Oculus Rift 등의 VR 장비를 통해 최소한의 잡음으로 높은 정확도의 현실감을 갖는 가상현실을 구현한다.
본 발명에서 적용된 4가지의 왜곡 보정 및 잡음 제거 기법은 다음과 같다.
첫 번째, Lidar의 자체적인 잡음제거이다.
각 점에서 이웃한 점끼리의 거리를 구한 후, 임계값을 초과하면 잡음이라 판단하여 제거하였다. 그림 2는 필터링 결과이다.
두 번째, 새로운 회전축의 왜곡 현상을 보정한다.
왜곡 현상을 보정하기에 앞서 2차원 Lidar를 3차원 공간에 매핑하기 위한 좌표 변환과정이 필요하다. 그림 3은 본 발명에서 설정한 3차원 좌표축을 나타낸 것이다.
설정한 좌표축을 기준으로 회전행렬과 이동행렬을 결합하여 식 1과 같은 변환식을 유도한다.

<식 1. 좌표 변환식>
그림 5는 식 1을 적용하여 주변 환경을 계측한 3차원 점군 데이터이다.
그림 5에서 스텝 모터를 1회만 회전시켜 계측을 하여 해상도가 떨어지고, 외곽 점 데이터들이 정확하게 평면을 이루고 있지 않아 정확도가 낮다. 이에 해상도를 높이기 위한 방법으로 스텝 모터를 다수 회전시킬 수 있지만, 회전 모듈의 설계 부정확함으로 인한 그림 6과 같은 회전축 왜곡 현상이 발생한다.
따라서 본 발명에서는 회전축 왜곡을 보정하기 위해 스위치를 이용한 재동기화 기법을 제안한다. 외부의 회전 모듈을 이루고 있는 스텝 모터가 1회전할 시 작동되는 스위치를 추가하여, 1회전 당 첫 번째 단일 점 데이터(x,y,z)를 2차원 평면에 투영시킨 벡터로 저장하여 1회전 벡터와 2회전 벡터의 내각을 식 2를 통해 계산한다.

<식 2. 내각 도출식>
세 번째, 원본 점군 데이터의 정확도와 선형 보간 기법을 사용하여 해상도를 높인다.
그림 5에서 외곽 점군 데이터는 평면이 아닌 복잡한 모양의 형태를 보이고 있다. 복잡한 형태를 후처리 없이 복셀 모델링을 진행할 경우, 부정확한 결과와 높은 복잡도를 가져 불필요한 데이터가 발생하여 저효율의 결과가 출력된다. 이에 본 발명에서는 그림 7과 같이 Douglas-Peucker 알고리즘을 적용하여 복잡한 외곽의 점군 데이터를 단순화하였고, 선형 보간을 통해 해상도를 높인다.
마지막으로 복셀 모델링을 거쳐 최종 결과물을 VR 로 출력한다. 그림 8은 최종 출력된 결과이다.

본 발명은 2차원 Lidar와 스텝 모터를 결합하여 전 방향 3차원 계측을 진행한다. 설계한 회전 모듈의 치수를 적용한 3차원 좌표 변환식에 적용하여 3차원 좌표로 매핑한다. 그리고 잡음과 왜곡을 제거 및 보정하기 위해 본 발명에서 적용한 기법을 수행하여 최소의 잡음을 가진 3차원 가상 현실을 구현한다.

2차원 Lidar를 사용하여 전 방향 3차원 계측 방법

Claims (1)

1. 2차원 레이더를 통해 획득한 이미지의 공간 거리 기반의 이웃점과의 거리가 임계값을 초과하는 점군 데이터를 필터링하여 레이더에서 발생하는 잡음을 제거하는 단계;
   상기 2차원 레이더를 3차원 공간에 매핑하기 위해 회전행렬과 이동행렬을 결합하여 3차원 좌표축으로 변환하고, 상기 필터링된 점군 데이터를 스위치를 통한 재동기화 기법으로 회전축의 왜곡 현상을 보정하는 단계;
   알고리즘을 적용하여 외곽의 상기 점군 데이터를 단순화하고, 선형 보간 기법을 사용하여 해상도를 높이는 단계; 및
   상기 선형 보간 기법을 사용한 복셀 모델링을 거쳐 최종 결과물을 VR로 출력하는 단계를 포함하는 2차원 Lidar를 사용하여 전 방향 3차원 계측 방법.

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