KR102587503B1 - File conversion system for generating multi-agent driving simulation data - Google Patents
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Abstract
본 발명은 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 자율주행 시뮬레이션이 가능한 스캐너 스튜디오(SCANER STUDIO) 프로그램에서 원하는 데이터베이스(DB)를 추출하여, 스캐너 스튜디오 프로그램과 호환 적용시켜 구현할 수 있도록 한 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에 관한 것이다. 이러한 본 발명 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템은 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 생성하는 작업자들의 PC인 클라이언트 PC(100); Windows 프로그램 개발 및 실행 환경이 구비된 네트웍을 통해 상기 클라이언트 PC(100)로부터 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 FBX 파일로 업로드 받는 웹 서버(200); 상기 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 업로드된 FBX 파일을 온라인 뷰어에 로드될 수 있도록 포맷변환하여 상기 클라이언트 PC(100)로 FBX 뷰어를 로드 하는 Autodesk API 서버(300); 상기 FBX 뷰어가 로드된 클라이언트 PC(100)로부터의 FBX 파일을 상기 웹서버(200)로부터 받아 좌표 보정, 스케일 보정 및 로테이션 보정을 하고, 상기 웹 서버(200)를 통해 FBX 파일을 클라이언트 PC(100)로 반환하는 파이선 서버(FBXPyConvertor)(400);를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템을 제공한다.The present invention extracts the desired database (DB) from the multi-agent driving simulation data generation process and the Scanner Studio program capable of autonomous driving simulation to be used, and implements it by making it compatible with the Scanner Studio program. This is about a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data. The file conversion system for generating multi-agent driving simulation data of the present invention includes a client PC 100, which is a PC of workers who generate multi-agent driving simulation data; A web server (200) that receives multi-agent driving simulation data as an FBX file from the client PC (100) through a network equipped with a Windows program development and execution environment; An Autodesk API server (300) that authenticates the FBX file uploaded to the web server (200), converts the format of the uploaded FBX file so that it can be loaded into the online viewer, and loads the FBX viewer to the client PC (100). ; The FBX file from the client PC 100 on which the FBX viewer is loaded is received from the web server 200, coordinate correction, scale correction, and rotation correction are performed, and the FBX file is sent to the client PC 100 through the web server 200. ) and a Python server (FBXPyConvertor) 400 that returns to ). It provides a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data.
Description
본 발명은 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 자율주행 시뮬레이션이 가능한 스캐너 스튜디오(SCANER STUDIO) 프로그램에서 원하는 데이터베이스(DB)를 추출하여, 스캐너 스튜디오 프로그램과 호환 적용시켜 구현할 수 있도록 한 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a file conversion system for generating driving simulation data. More specifically, the multi-agent driving simulation data generation process and the desired database in the Scanner Studio program capable of autonomous driving simulation to be used therein. This is about a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data that can be implemented by extracting (DB) and applying it compatiblely with the Scanner Studio program.
현대 사회가 복잡화, 고도화됨에 따라 다양한 지식 정보들 중 지형 공간 정보는 국토 공간의 효율적인 활용 및 관리를 위하여 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 공간 정보를 이용하는 분야는 전 세계적인 관심 산업으로써 인터넷 기반의 지도서비스 및 3차원 지리정보 서비스는 이미 구글, 마이크로소프트 등으로부터 제공되고 있다.As modern society becomes more complex and advanced, the importance of geospatial information among various knowledge information is increasing day by day for efficient use and management of national space. The field of using spatial information is an industry of global interest, and Internet-based map services and 3D geographic information services are already provided by Google, Microsoft, etc.
또한, 3차원 지리 정보(GI : Geographical Information) 소프트웨어 산업 시장은 기능별로 세분화되어 발전되어 왔으며, 지리 정보의 활용 분야의 다양성과 전문성은 지리 정보 시스템(GIS : Geographical Information System)기반 기술의 응용 분야를 창출하는데 기여하였다.In addition, the 3D geographic information (GI: Geographical Information) software industry market has been developed by segmenting by function, and the diversity and expertise in the field of utilization of geographic information has expanded the application field of geographic information system (GIS: Geographical Information System)-based technology. contributed to its creation.
이러한 지리 정보의 기초 자료인 항공 사진, 항공 레이저 측량 데이터 등에 대해 보다 정확한 분석 툴들을 이용하여 보다 실감있고 정확한 지형 공간 정보를 생성하기 위하여 항공 사진을 이용한 분석 기법들이 증가하고 있는 실정이다. 또한, 항공 사진은 지표면에 대해 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지만, 그림자, 기복 변위 등의 단점이 있고, 항공 레이저 측량 데이터는 점 형태로서 정확도 높은 3차원 지형 좌표를 제공하지만, 풍부한 텍스쳐 정보를 제공하지 못한다. 따라서, 보다 정확하고 현실감 있는 공간 정보를 제공하기 위해서는 항공 사진 또는 항공 레이저 측량 데이터의 단점을 보완하거나 장점을 융합시킬 필요가 있다.Analysis techniques using aerial photography are increasing in order to generate more realistic and accurate geospatial information using more accurate analysis tools for aerial photography and aerial laser survey data, which are the basic data of geographic information. In addition, aerial photography provides rich texture information about the earth's surface, but has disadvantages such as shadows and relief displacement, and aerial laser survey data provides highly accurate 3D topographic coordinates in the form of points, but does not provide rich texture information. . Therefore, in order to provide more accurate and realistic spatial information, it is necessary to complement the shortcomings or combine the advantages of aerial photography or aerial laser survey data.
또한, 도화원도는 수치지도 제작의 중간산출물로 지형지물의 높이와 같은 3차원 정보를 포함하고 있어 수치지도와 함께 신속하고 저렴하게 3차원 도시공간모델을 생성할 수 있다. 따라서, 넓은 지역의 비교적 단순한 3차원 공간 분석을 요구하는 다양한 응용 분야(일조권, 조망권 등)에서 보다 용이하고 경제적으로 활용될 수 있다.In addition, the map is an intermediate product of digital map production and contains 3D information such as the height of geographical features, so it is possible to quickly and inexpensively create a 3D urban space model together with the digital map. Therefore, it can be used more easily and economically in various application fields (sunlight area, view area, etc.) that require relatively simple three-dimensional spatial analysis of a large area.
한편 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 다양한 생성 시스템이 제공되고 있다.Meanwhile, various generation systems are provided for generating driving simulation data.
종래 시뮬레이터를 위한 주행환경모델은 다음의 과정을 거쳐 생성된다.The driving environment model for a conventional simulator is created through the following process.
(1) 도로 실측(데이터 수집) 단계(1) Road actual measurement (data collection) stage
도로 경사정보를 포함하는 도로지도는, 센서를 장착한 실측차량을 이용하여 실제 도로를 주행하면서 얻은 도로 데이터를 바탕으로 작성된다.A road map containing road slope information is created based on road data obtained while driving on an actual road using a ground truth vehicle equipped with sensors.
(2) 주행환경모델 제작 단계(2) Driving environment model production stage
위 (1)에서 얻은 데이터를 활용하여, 자동차 시뮬레이터에서 사용되는 주행환경모델이 제작된다. 예를 들어, Oktal 사의 SCANeR 프로그램 등이 이에 해당하며, 다음의 다음의 순서에 제작된다.Using the data obtained in (1) above, a driving environment model used in an automobile simulator is created. For example, Oktal's SCANeR program corresponds to this, and is produced in the following order.
1) 측정 데이터의 GPS 좌표 및 측정점에서의 고도를 입력 또는 로드하여, 공개 포맷인 RoadXML을 생성한다.1) Enter or load the GPS coordinates of the measurement data and the altitude at the measurement point to create RoadXML, a public format.
2) 작업자가 역시 측정한 도로 데이터를 3차원 그래픽 작업 툴을 이용하여 도로의 표면을 제작하여 도로표면 파일을 생성한 후, 1)에서 생성한 RoadXML에 추가한다.2) The road data also measured by the worker is created by creating the road surface using a 3D graphic work tool, creating a road surface file, and then adding it to the RoadXML created in 1).
3) RoadXML의 배경이 되는 기타 오브젝트(건물, 나무 등)와 텍스쳐를 추가한다.3) Add other objects (buildings, trees, etc.) and textures that become the background of RoadXML.
4) 시험주행을 실시하여 시뮬레이션 중 문제가 되는 부분(예를 들어 도로표면이 매끄럽지 못함으로 인해 발생하는 비정상 주행) 및 주행중 프레임이 끊기는 경우(성능 이슈) 등을 발견하여, 도로표면 및 오브젝트의 폴리곤을 추가하거나 수정한다.4) By conducting a test drive, we discovered problem areas during the simulation (for example, abnormal driving caused by the road surface not being smooth) and cases where the frame is broken during driving (performance issues), and fixed the polygons of the road surface and objects. Add or modify .
5) 문제가 없을 때까지 위 4)의 시험주행 및 수정을 반복한다.5) Repeat the test drive and correction in 4) above until there are no problems.
그러나, 실제로 측정차량으로 모든 구간을 운행하여 데이터를 확보하는 것은, 정확도를 확보할 수는 있으나, 많은 시간, 인력 및 장비가 소요되는 문제점이 있다. 또한, 측정된 데이터의 양이 방대하여, 데이터 전처리에 많은 시간과 노력이 요구되는 문제점이 있다.However, securing data by actually driving all sections with a measuring vehicle can ensure accuracy, but has the problem of requiring a lot of time, manpower, and equipment. Additionally, because the amount of measured data is enormous, there is a problem that a lot of time and effort is required for data preprocessing.
그리고, RoadXML, 도로표면 및 주변환경 오브젝트가 모두 수작업으로 제작되고, 시험주행 후 수정이 반복되므로, 그래픽 작업에 대한 개발비가 과도하게 소요되는 문제점이 있었다.Additionally, since Road
따라서, 본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 제반 단점과 문제점을 해결하기 위한 것으로, 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 자율주행 시뮬레이션이 가능한 스캐너 스튜디오(SCANER STUDIO) 프로그램에서 원하는 데이터베이스(DB)를 추출하여, 스캐너 스튜디오 프로그램과 호환 적용시켜 구현할 수 있도록 한 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템을 제공하는데 목적이 있다.Therefore, the present invention is intended to solve all the shortcomings and problems of the prior art as described above, and is intended to solve the problems desired in the multi-agent driving simulation data generation process and the Scanner Studio program capable of autonomous driving simulation to be used in the multi-agent driving simulation data generation process. The purpose is to provide a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data by extracting the database (DB) and implementing it compatible with the Scanner Studio program.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 생성하는 작업자들의 PC인 클라이언트 PC(100); Windows 프로그램 개발 및 실행 환경이 구비된 네트웍을 통해 상기 클라이언트 PC(100)로부터 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 FBX 파일로 업로드 받는 웹 서버(200); 상기 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 업로드된 FBX 파일을 온라인 뷰어에 로드될 수 있도록 포맷변환하여 상기 클라이언트 PC(100)로 FBX 뷰어를 로드 하는 Autodesk API 서버(300); 상기 FBX 뷰어가 로드된 클라이언트 PC(100)로부터의 FBX 파일을 상기 웹서버(200)로부터 받아 좌표 보정, 스케일 보정 및 로테이션 보정을 하고, 상기 웹 서버(200)를 통해 FBX 파일을 클라이언트 PC(100)로 반환하는 파이선 서버(FBXPyConvertor)(400);를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템을 제공한다.In order to achieve the above object, the present invention includes a client PC (100), which is a worker's PC that generates multi-agent driving simulation data; A web server (200) that receives multi-agent driving simulation data as an FBX file from the client PC (100) through a network equipped with a Windows program development and execution environment; An Autodesk API server (300) that authenticates the FBX file uploaded to the web server (200), converts the format of the uploaded FBX file so that it can be loaded into the online viewer, and loads the FBX viewer to the client PC (100). ; The FBX file from the client PC 100 on which the FBX viewer is loaded is received from the web server 200, coordinate correction, scale correction, and rotation correction are performed, and the FBX file is sent to the client PC 100 through the web server 200. ) and a Python server (FBXPyConvertor) 400 that returns to ). It provides a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data.
여기서, 오토데스크 API 서버(300)는 상기 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 인증 성공 시 Access Token을 상기 웹 서버(200)에 반환하며, 반환 받은 Acess Token으로 상기 웹 서버(200)는 Autodesk API 서버(300)에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드하는 것을 특징으로 한다.Here, the Autodesk API server 300 performs authentication for the FBX file uploaded to the web server 200, returns an Access Token to the web server 200 when authentication is successful, and uses the returned Access Token to access the web server. The server 200 connects to the Autodesk API server 300 to create a bucket and upload an FBX file.
그리고 FBX 뷰어에 대한 프로세스는, 상기 FBX파일을 상기 웹서버(200)에 업로드 하고, 상기 Autodesk API 서버(300)에 접속하여 인증을 실행하며, 상기 인증 성공 시 Access Token을 반환하며, 상기 반환받은 Acess Token으로 상기 Autodesk API 서버(300)에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드 하고, 상기 Autodesk API 서버(300)에 업로드된 파일을 온라인 뷰어에 로드 될 수 있도록 임시로 포맷 변환한 후, Autodesk Forge Viewer에 반환받은 파일의 urn을 넘겨 온라인 뷰어를 로드하는 것임을 특징으로 한다.And the process for the FBX viewer uploads the FBX file to the web server 200, connects to the Autodesk API server 300, performs authentication, returns an Access Token when the authentication is successful, and Connect to the Autodesk API server (300) with an Access Token, create a bucket, upload an FBX file, temporarily convert the format of the file uploaded to the Autodesk API server (300) so that it can be loaded into the online viewer, and Autodesk It is characterized by loading the online viewer by passing the urn of the file returned to Forge Viewer.
한편 FBX 파일의 포맷 변환은 SVF 파일 포맷으로 변환하는 것임을 특징으로 한다.Meanwhile, the format conversion of the FBX file is characterized by conversion to the SVF file format.
그리고 파이선 서버(FBXPyConvertor)(400)는, 운영환경 MS Windows, NET Framework 4.8 이상, Python 3.7이고, 사전 설치 환경은 FBX Python API(python 3.7로 제공됨)이며, 제공 SW는 FBX Converter.exe(C#으로 제작된 FBX파일 조작을 위한 UI 및 명령 실행 파일) 및 FBXPyConverter(FBX Pytheon API 호출을 위한 Python script files)이며, 동작 방식은, FBX API가 Python으로 제공되어 C#에서 Python을 호출하기 위해서 Pythonnet_py37-win이 제공되는 것을 특징으로 한다.And the Python server (FBXPyConvertor) (400) has an operating environment of MS Windows, NET Framework 4.8 or higher, and Python 3.7. The pre-installation environment is FBX Python API (provided as python 3.7), and the provided SW is FBX Converter.exe (in C#). UI and command executable file for manipulating the produced FBX file) and FBXPyConverter (Python script files for calling the FBX Python API). The operation method is that the FBX API is provided in Python, so Pythonnet_py37-win is used to call Python from C#. It is characterized by being provided.
또한 파이선 서버(FBXPyConvertor)(400)는, .C#과 제공된 FBX Python API와는 메모리 공유 구조가 달라 이를 호환하기 위해 중간에 FBXPyConverter script로 Wrapper를 생성하여 FBX Converter.exe ↔ FBXPyConverter ↔ FBX Python API의 구조를 가지는 것을 특징으로 한다.In addition, the Python server (FBXPyConvertor) 400 has a different memory sharing structure from .C# and the provided FBX Python API, so to be compatible, a wrapper is created with the FBXPyConverter script in the middle to change the structure of FBX Converter.exe ↔ FBXPyConverter ↔ FBX Python API. It is characterized by having.
본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.The present invention has the following effects.
첫째, 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 자율주행 시뮬레이션이 가능한 스캐너 스튜디오(SCANER STUDIO) 프로그램에서 원하는 데이터베이스(DB)를 추출하여, 스캐너 스튜디오 프로그램과 호환 적용시켜 구현할 수 있도록 한 멀티 에이전트(Multi-agent) 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템을 통해 스캐너 스튜디오(SCANER STUDIO)와 호환가능한 FBX 파일을 제공함으로써 제공함으로써 실제로 측정차량으로 모든 구간을 운행하여 데이터를 확보하는 것은, 정확도 확보 시 상대적으로 적은 시간, 인력 및 장비를 최소화하는 경제적인 효과가 있다. First, the desired database (DB) can be extracted from the multi-agent driving simulation data generation process and the Scanner Studio program capable of autonomous driving simulation to be used for this, and implemented by making it compatible with the Scanner Studio program. By providing FBX files compatible with SCANER STUDIO through a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data, securing data by actually driving all sections with a measurement vehicle ensures accuracy. There is an economic effect of minimizing relatively little time, manpower, and equipment when securing.
둘째, 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 솔루션을 선정하기 위한 검증 절차와 효율적인 솔루션을 제공하는 효과가 있다.Second, it has the effect of providing a verification procedure and efficient solution for selecting the multi-agent driving simulation data generation process and the solution to be used.
셋째, 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 솔루션을 선정하기 위한 검증 절차, 즉 시뮬레이션에 대해서 산재되어 있는 멀티 에이전트 간의 통합적인 프로세스를 제공하고 각 에이전트의 특성을 활용하도록 하기 위한 통합 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스 제공 시스템을 제공할 수 있는 효과가 있다.Third, the verification procedure for selecting the driving simulation data generation process and the solution to be used for it, that is, the generation of integrated multi-agent driving simulation data to provide an integrated process between the multi-agents scattered across the simulation and utilize the characteristics of each agent. It has the effect of providing a process provision system.
도 1은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템의 기본 개념을 설명하기 위한 도면.
도 2는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 데이터 호환성 확인을 위한 모델의 실시예를 보여주는 도면.
도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 지형 데이터 구현 결과와, 지형과 도로 및 교량 데이터 구현 결과의 실시예를 보여주는 도면.
도 5는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 이용되는 BIM Tool 데이터 추출 프로세스의 실시예를 설명하기 위한 도면.
도 6은 RoadXML plug-in for Visual Studio를 보여주는 도면.
도 7은 Civil3D를 이용한 도로설계 및 메타데이터 추출을 보여주는 도면.
도 8은 NET 프레임웍을 이용하여 Civil 3D Raw 데이터의 변환/정제 상세 아키텍쳐를 설명하기 위한 도면.
도 9는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 FBX Converting 핵심 알고리즘 개발 프로그램 프로세스의 개념을 보여주는 도면.
도 10은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템의 실시예를 보여주는 도면.
도 11은 도 10의 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 Python단 프로세스를 보여주는 도면.
도 12 내지 도 14는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 좌표값 호환성 해결의 실시예를 설명하기 위한 도면.
도 15 내지 도 17은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 Scale 호환성 해결의 실시예를 설명하기 위한 도면.
도 18 및 도 19는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 선택트리 추출 후 FBX 생성을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram illustrating the basic concept of a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figure 2 is a diagram showing an embodiment of a model for checking data compatibility in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figures 3 and 4 are diagrams showing examples of terrain data implementation results and terrain and road and bridge data implementation results in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figure 5 is a diagram illustrating an embodiment of the BIM Tool data extraction process used in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figure 6 is a diagram showing the RoadXML plug-in for Visual Studio.
Figure 7 is a diagram showing road design and metadata extraction using Civil3D.
Figure 8 is a diagram illustrating the detailed architecture of conversion/refining of Civil 3D Raw data using the NET framework.
Figure 9 is a diagram showing the concept of the FBX Converting core algorithm development program process in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figure 10 is a diagram showing an embodiment of a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figure 11 is a diagram showing the Python stage process in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data of Figure 10.
12 to 14 are diagrams illustrating an embodiment of resolving coordinate value compatibility in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
15 to 17 are diagrams illustrating an embodiment of solving scale compatibility in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
Figures 18 and 19 are diagrams to explain FBX creation after selection tree extraction in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면에 의하여 상세히 설명하면 다음과 같다.A preferred embodiment of the present invention will be described in detail with the accompanying drawings as follows.
아울러, 본 발명에서 사용되는 용어는 가능한 한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어를 선택하였으나, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며 이 경우는 해당되는 발명의 설명부분에서 상세히 그 의미를 기재하였으므로, 단순한 용어의 명칭이 아닌 용어가 가지는 의미로서 본 발명을 파악하여야 함을 밝혀두고자 한다. 또한 실시예를 설명함에 있어서 본 발명이 속하는 기술 분야에 익히 알려져 있고, 본 발명과 직접적으로 관련이 없는 기술 내용에 대해서는 설명을 생략한다. 이는 불필요한 설명을 생략함으로써 본 발명의 요지를 흐리지 않고 더욱 명확히 전달하기 위함이다. In addition, the terms used in the present invention are general terms that are currently widely used as much as possible, but in certain cases, there are terms arbitrarily selected by the applicant, and in this case, the meaning is described in detail in the description of the relevant invention, so it is a simple term. We would like to make it clear that the present invention should be understood by the meaning of the term, not by its name. In addition, when describing the embodiments, description of technical content that is well known in the technical field to which the present invention belongs and that is not directly related to the present invention will be omitted. This is to convey the gist of the present invention more clearly without obscuring it by omitting unnecessary explanation.
도 1은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템의 기본 개념을 설명하기 위한 도면이다.1 is a diagram for explaining the basic concept of a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템의 기본 개념은 도 1에 나타낸 바와 같은데, 본 발명은 자율차량과 기존 일반차량이 상호작용에 따른 주행행태와 주행 안전성 분석을 위해 Multi Agent 주행 시뮬레이션을 통해 도로 인프라 안전성을 평가하고자 한다. 이때에 사용되는 프로그램은 SCANeR STUDIO(이하, SCANeR™)라는 프로그램으로 자율주행 시뮬레이션이 가능하다. The basic concept of the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention is as shown in Figure 1. The present invention uses Multi Agent to analyze driving behavior and driving safety according to the interaction between autonomous vehicles and existing general vehicles. We aim to evaluate road infrastructure safety through driving simulation. The program used at this time is called SCANeR STUDIO (hereinafter referred to as SCANeR™), which enables autonomous driving simulation.
SCANeR™에서 주행 시뮬레이션을 수행하기 위해서는 도로가 필요한데 도로를 생성하기 위해 작업자가 일일이 수작업으로 도로를 생성해야 한다. 실제로 시뮬레이션 및 결과 분석보다 도로생성을 위한 작업시간이 더 많이 소요되며, 생성된 도로는 실제 도로 설계기준에 적합한 것인지에 대한 확인이 어렵고 장시간 반복작업에 의한 휴먼에러가 발생 할 가능성이 높다. In order to perform driving simulation in SCANeR™, a road is required, but to create the road, the operator must manually create the road one by one. In fact, it takes more work time to create a road than to simulate and analyze the results, and it is difficult to check whether the generated road meets the actual road design standards, and there is a high possibility that human error will occur due to repetitive work over a long period of time.
그러나 본 발명에서는 실제 도로에서 자율주행 차량이 주행 가능한지에 대한 검토와 도로 인프라 안전성에 대한 평가를 수행하므로 실제 설계요소가 반영된 도로에서 시뮬레이션을 수행하는 것이 중요하다. 이에 대하여 실제 설계된 도로 데이터를 SCANeR™에서 불러들여 사용 가능하다면 도로생성 시간을 단축시켜 보다 원활하고 정확한 분석이 될 것으로 판단된다. However, since the present invention examines whether autonomous vehicles can drive on actual roads and evaluates road infrastructure safety, it is important to perform simulation on roads that reflect actual design elements. In relation to this, if actually designed road data can be loaded and used in SCANeR™, it is believed that road creation time will be shortened, resulting in smoother and more accurate analysis.
본 발명에서는 주행 시뮬레이터 프로그램인 SCANeR™에서 네트워크 구현 시 3D 형상으로 구현되고, 도로 또한 BIM Tool을 이용하여 3D로 모델링이 가능하므로 설계조건을 반영한 도로를 생성하고, 데이터를 SCANeR™에 제공하고자 한다. In the present invention, when the network is implemented in SCANeR™, a driving simulator program, it is implemented in a 3D shape, and roads can also be modeled in 3D using BIM Tools, so we intend to create roads that reflect design conditions and provide data to SCANeR™.
일반적으로 도로설계용 소프트웨어는 AutoDesk사의 Civil 3D나 Bentley사의 Open road 제품이 대표적으로 활용되고 있고, 구조물 설계를 위한 소프트웨어는 AutoDesk사의 Revit, Nemetschek사의 Allplan, Tekla사의 Tekla Structure 같은 툴들이 사용되고 있는데, 국내 에서는 AutoDesk사의 프로그램이 가장 활용율이 높으므로 본 발명에서는 AutoDesk사의 프로그램을 이용하여 프로그램을 개발하고자 한다.In general, AutoDesk's Civil 3D and Bentley's Open road products are typically used as road design software, and tools such as AutoDesk's Revit, Nemetschek's Allplan, and Tekla's Tekla Structure are used as software for structure design. In Korea, Since AutoDesk's program has the highest utilization rate, the present invention seeks to develop a program using AutoDesk's program.
도 2는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 데이터 호환성 확인을 위한 모델의 실시예를 보여주는 도면이고, 도 3 및 도 4는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 지형 데이터 구현 결과와, 지형과 도로 및 교량 데이터 구현 결과의 실시예를 보여주는 도면이며, 도 5는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 이용되는 BIM Tool 데이터 추출 프로세스의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.Figure 2 is a diagram showing an embodiment of a model for checking data compatibility in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention, and Figures 3 and 4 are diagrams showing the generation of multi-agent driving simulation data according to the present invention. It is a diagram showing an example of the results of terrain data implementation in a file conversion system, and the results of terrain and road and bridge data implementation, and Figure 5 shows the BIM Tool used in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention. This is a diagram to explain an embodiment of the data extraction process.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 데이터 호환성 확인을 위한 모델의 실시예는 도 2에 나타낸 바와 같은데, Multi-agent 주행 시뮬레이션 데이터 사용 호환성 분석을 위한 사전 테스트 설계요소를 반영하여 도로를 생성하고, 생성된 도로를 SCANeR™에 제공하였다.An embodiment of the model for checking data compatibility in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention is shown in Figure 2, reflecting pre-test design elements for analysis of compatibility for using multi-agent driving simulation data. A road was created, and the generated road was provided to SCANeR™.
데이터는 ①구조물인 터널 데이터, ②지형, ③지형과 함께 도로와 교량이 있는 데이터, ④도로와 교량만 있는 데이터 총 4개의 데이터를 제공하였다. A total of four types of data were provided: ① tunnel data, which is a structure, ② terrain, ③ data with roads and bridges along with terrain, and ④ data with only roads and bridges.
SCANeR™에서 받아들일 수 있는 파일 형식은 ive 또는 fbx인 것으로 확인되어, 이 중 AutoDesk사의 프로그램에서 제공 가능한 fbx파일로 전환하여 제공하였다. 도 2는 BIM 데이터로, 제공한 데이터는 시뮬레이션을 위한 도로가 아닌 데이터 호환성 확인을 위한 데이터로 터널만 제공한 경우, 터널의 크기 조절, 경사 조절 등이 SCANeR™에서 가능한지에 대한 여부를 확인하고자 하였다. It was confirmed that the file formats that can be accepted by SCANeR™ are ive or fbx, so it was converted to an fbx file that can be provided by AutoDesk's program. Figure 2 is BIM data, and the data provided was not for roads for simulation, but for checking data compatibility. When only tunnels were provided, we wanted to check whether adjusting the size and slope of the tunnel was possible in SCANeR™. .
지형에 도로와 교량을 얹은 데이터의 경우, 데이터가 SCANeR™에서 생성됨과 주행 가능성 여부를 확인하고자 하였다. 그러나 호환성 분석 결과 지형은 보이지 않았고 도로만 생성됨을 확인하여, 지형없이 도로와 교량만 다시 작성하여 제공하여 데이터 가공 여부를 확인하고자 하였다.In the case of data showing roads and bridges on topography, we wanted to confirm that the data was generated in SCANeR™ and whether it was drivable. However, as a result of the compatibility analysis, it was confirmed that the terrain was not visible and only roads were created, so we attempted to check whether the data was processed by rewriting and providing only the roads and bridges without the terrain.
데이터를 제공하여 사전 테스트를 수행한 결과, SCANeR™에서 활용 가능하다는 fbx 형식의 파일을 생성하여 제공하였으나, 결론적으로 BIM 데이터와 SCANeR™는 서로 데이터 호환이 불가능하였다.As a result of conducting a preliminary test by providing data, an fbx format file that could be used in SCANeR™ was created and provided, but in conclusion, BIM data and SCANeR™ were not data compatible with each other.
지형의 경우 도 3과 같이 전혀 구현되지 않음을 확인할 수 있었으며, 터널과 도로, 교량의 경우, SCANeR™에서 형상은 도 4에서와 같이 구현되었으나 좌표값이 설정되어있지 않아 전혀 다른 지점에 생성되어 실질적으로 시뮬레이션에 사용은 불가능하여, 상호 데이터 호환성에 대한 분석이 필요함을 알 수 있었다. In the case of terrain, it was confirmed that it was not implemented at all as shown in Figure 3, and in the case of tunnels, roads, and bridges, the shape was implemented in SCANeR™ as shown in Figure 4, but the coordinate values were not set, so they were created at a completely different point, making them virtually invisible. Therefore, it was impossible to use it for simulation, and it was found that analysis of mutual data compatibility was necessary.
본 발명에서는 Multi-agent 주행 시뮬레이션 데이터 생성 프로세스와 이에 사용될 솔루션을 선정하기 위해 가능한 많은 종류의 산업 표준 소프트웨어를 검증하였으며, 검증 절차를 통해 가장 효율적인 솔루션 조합을 도출할 필요가 있었고, SCANeR™의 데이터 형식과 도로망 및 지도 데이터 입력 방식을 분석하고, AutoDesk사의 Civil 3D에서 내보낼 수 있는 데이터 형식을 분석하여 변환 로직을 분석하였다.In the present invention, in order to select the multi-agent driving simulation data generation process and the solution to be used, we verified as many types of industry standard software as possible, and it was necessary to derive the most efficient solution combination through the verification process, and the data format of SCANeR™ We analyzed the road network and map data input method, and analyzed the data format that can be exported from AutoDesk's Civil 3D to analyze the conversion logic.
사전 테스트 결과, 도로와 구조물은 원점은 다르지만 형상은 구현되었으나 지형은 전혀 구현되지 않음을 확인하였다. 이는 SCANeR™와 Civil 3D에서 지도 데이터를 받아들이는 형식이 다르기 때문인 것으로 판단되었다.As a result of the preliminary test, it was confirmed that the road and structure had different origins, but the shape was realized, but the terrain was not realized at all. This was determined to be due to the different formats for accepting map data in SCANeR™ and Civil 3D.
즉 SCANeR™에서는 지형을 RoadXML 형식으로 받아들이는데 Civil 3D에서는 LandXML형식으로 받아들인다. 이에 따라 본 발명에서는 SCANeR™에서 사용되는 데이터(RoadXML) 형식을 지원하기 위하여 가능한 솔루션을 다음 표 1, 2와 같이 정의하였으며, 각 솔루션별 지원요소에 대한 검증 작업을 수행한 결과 현실적으로 사용가능한 프로세스를 도출하였다.In other words, SCANeR™ accepts the terrain in RoadXML format, while Civil 3D accepts it in LandXML format. Accordingly, in the present invention, in order to support the data (RoadXML) format used in SCANeR™, possible solutions were defined as shown in Tables 1 and 2 below, and as a result of verifying the support elements for each solution, a realistically usable process was identified. Derived.
표 1은 검토 솔루션 목록이고, 표 2는 메타베이스로 활용가능한 지원요소 및 대응되는 도구정보이다.Table 1 is a list of reviewed solutions, and Table 2 is a list of support elements and corresponding tool information that can be used as a metabase.
도 6은 RoadXML plug-in for Visual Studio를 보여주는 도면이고, 도 7은 Civil3D를 이용한 도로설계 및 메타데이터 추출을 보여주는 도면이다.Figure 6 is a diagram showing the RoadXML plug-in for Visual Studio, and Figure 7 is a diagram showing road design and metadata extraction using Civil3D.
지도/도로망 Data추출 프로세스는 우선, SCANeR™의 데이터 형식을 분석하고 도로망 및 지도 데이터 입력 방식을 분석하였다. SCANeR™의 메타정보를 분석하여 이를 RDBMS(relational data base management system 관계형 데이터베이스 관리 시스템)의 메타베이스로 정의하며 각 요소 및 속성에 대한 검증 프로세스를 작용하고 전체 설계요소 분석 및 이에 대한 형상관리 도구로 사용(RoadXML Plugin for Visual Studio)하였다. 이를 도 6에서 보여주고 있다.The map/road network data extraction process first analyzed the data format of SCANeR™ and the road network and map data input method. Analyzes the meta information of SCANeR™ and defines it as a metabase of RDBMS (relational data base management system), performs a verification process for each element and attribute, and uses it as a configuration management tool for analyzing overall design elements and related configurations ( RoadXML Plugin for Visual Studio). This is shown in Figure 6.
RoadXML 변환/정제 순서는 다음과 같다.The RoadXML conversion/refinement sequence is as follows.
① Plug-in을 통해 메타데이터를 RoadXML 형식으로 읽어들인 파일(XML)① File (XML) with metadata read in RoadXML format through plug-in
② XLT를 이용하여 Parsing(정제)된 XML 스키마② XML schema parsed (refined) using XLT
③ Parsing 완료 메시지 ③ Parsing completion message
또한, Civil 3D에서 내보낼 수 있는 데이터 형식을 분석하였다. Civil 3D를 이용하여 도로망 설계 정보를 병합하고, 병합된 정보에서 도출된 설계정보를 Native DWG 형식으로 내보내기 하였을 때 시간, 비용대비 가장 효율적으로 데이터를 추출할 수 있었다.Additionally, we analyzed the data formats that can be exported from Civil 3D. When road network design information was merged using Civil 3D and the design information derived from the merged information was exported in native DWG format, data could be extracted most efficiently in terms of time and cost.
도 7에 나타낸 Civil3D를 이용한 도로설계 및 메타데이터 추출을 위한 작업순서는 다음과 같다.The work order for road design and metadata extraction using Civil3D shown in Figure 7 is as follows.
① 지형 상황에 대한 2D 정렬① 2D alignment for terrain situation
② 3D 지형으로 도로 진행정보 투영② Projection of road progress information onto 3D terrain
③ 절단면 프로파일링③ Cut surface profiling
④ 단면 및 위쪽 고도 정보 바인딩④ Binding cross section and top elevation information
⑤ 절단 및 제방 정보 바인딩⑤ Binding cutting and embankment information
도 8은 NET 프레임웍을 이용하여 Civil 3D Raw 데이터의 변환/정제 상세 아키텍쳐를 설명하기 위한 도면이다.Figure 8 is a diagram to explain the detailed architecture of conversion/refining of Civil 3D Raw data using the NET framework.
본 발명에서는 SCANeR™에서 받아들일 수 있는 파일 형식 중, fbx는 Civil 3D에서 직접 내보내기는 불가능하고 Navisworks, Blender 등 추가적인 도구를 이용하여 앞 단계의 프로파일 데이터에 텍스처와 기타 메타정보를 주입하여 이를 *.fbx 형식으로 내보내기 할 수 있었으며 이를 시뮬레이터 스키마에 최적화 시키는 테스트가 필요함을 확인하였다. NET 프레임웍을 이용하여 Civil 3D Raw 데이터의 변환/정제 상세 아키텍쳐는 도 8과 같은데,In the present invention, among the file formats acceptable to SCANeR™, fbx cannot be exported directly from Civil 3D, and textures and other meta information are injected into the profile data of the previous step using additional tools such as Navisworks and Blender, and this is *. It was possible to export it in fbx format, and it was confirmed that a test was needed to optimize it for the simulator schema. The detailed architecture of conversion/refinement of Civil 3D Raw data using the NET framework is shown in Figure 8.
① Civil 3D/Navisworks 등을 활용하여 Export된 파일을 읽어 들인 RAW Scan Data를 Smart Processor에 적재한다.① Load the RAW Scan Data read from the exported file using Civil 3D/Navisworks, etc. into the Smart Processor.
② 적재된 파일의 1차 필터링(정제/DB적재)을 수행한 후, Metabase Server(스키마 서버)로 업로드 한다.② After performing primary filtering (refining/DB loading) of the loaded files, upload them to the Metabase Server (schema server).
③ Metabase Server에서 의미론적(Semantics) 유의성을 가지는 데이터로 2차 필터링 한 후 Plug-in을 이용하여 RoadXML 데이터로 변환한다.③ After secondary filtering in the Metabase Server to data with semantic significance, it is converted to RoadXML data using a plug-in.
④ 변환된 Data를 RoadXML 사양 정보에 맞춰 직렬화 재변환(Serialization Refactoring)을 수행한다.④ Serialization refactoring is performed on the converted data according to the RoadXML specification information.
이상에서 설명한 것과 같이 SCANeR™에서 받아들일 수 있는 파일 형식 중, AutoDesk사의 프로그램을 이용하여 내보내기 가능한 파일 형식인 fbx를 이용하여 데이터를 제공하여 상호호환성을 확인한 결과 지형을 제외한 도로, 교량 및 터널에 대한 형상은 구현되었으나 지도, 지형에 대한 데이터는 구현이 되지 않음을 확인하였다. 이에 대하여 BIM Tool과 Multi- agent 주행 시뮬레이션 데이터 상호호환을 위하여 도로 Profile 추출은 Civil3D 도구를 이용하여 설계·수행하고 이를Native .DWG 파일로 내보내 Navisworks 등의 도구를 이용하여 병합하는 것이 시간, 비용 가장 효율적인 프로세스인 것으로 판단되었다. 그리고 지도 Data의 .FBX 형식 추출은 Navisworks를 활용하여 3D 폴리라인 매핑 하는 것이 가장 효율적인 데이터 추출 프로세스인 것으로 판단되었으며, 설계에 사용된 모든 메타정보는 RoadXML 스키마를 저장, 출력할 수 있는 별도의 메타베이스를 작성하였다. As explained above, among the file formats accepted by SCANeR™, data was provided using fbx, a file format that can be exported using AutoDesk's program, and intercompatibility was confirmed. As a result, only roads, bridges, and tunnels, excluding terrain, were confirmed. It was confirmed that the shape was implemented, but the map and terrain data were not implemented. In this regard, for interoperability between BIM tools and multi-agent driving simulation data, road profile extraction is designed and performed using Civil3D tools, exported as native .DWG files, and merged using tools such as Navisworks, which is the most time- and cost-effective. It was judged to be a process. In addition, 3D polyline mapping using Navisworks was judged to be the most efficient data extraction process for extracting map data in .FBX format, and all meta information used in design was stored in a separate metabase that can store and output RoadXML schema. Written.
이와같이 Multi-agent 주행 시뮬레이션 데이터 사용 호환성 분석을 수행하고, 알고리즘 개발을 통해 최종적으로 Multi-agent 주행 시뮬레이션 사용가능 데이터 생성 프로그램을 설명하기로 한다.In this way, we will perform a compatibility analysis for the use of multi-agent driving simulation data and develop an algorithm to ultimately describe a data generation program that can be used for multi-agent driving simulation.
도 9는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 FBX Converting 핵심 알고리즘 개발 프로그램 프로세스의 개념을 보여주는 도면이고, 도 10은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템의 실시예를 보여주는 도면이고, 도 11은 Python단 프로세스이다.Figure 9 is a diagram showing the concept of the FBX Converting core algorithm development program process in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention, and Figure 10 is a diagram showing the file conversion for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention. This is a diagram showing an embodiment of the system, and Figure 11 is a Python-level process.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템은 도 10에 나타낸 바와 같이, 클라이언트 PC(100), 웹 서버(200), 오토데스크 API 서버(300) 및 파이선 서버(FBXPyConvertor)(400)를 포함하여 구성된다.As shown in FIG. 10, the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention includes a client PC 100, a web server 200, an Autodesk API server 300, and a Python server (FBXPyConvertor) 400. ) and consists of.
우선 FBX 온라인 뷰어 프로세스를 간략하게 설명하면, ① FBX파일을 웹서버에 업로드 하고, ② Autodesk API 서버에 접속하여 인증을 실행하고 인증 성공 시 Access Token을 반환하며, ③ 반환 받은 Access Token으로 Autodesk API 서버에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드 하고, ④ Autodesk API 서버에 업로드 된 파일을 온라인 뷰어에 로드 될 수 있도록 임시로 포맷 변환(FBX -> SVF)한 후, ⑤ 온라인 뷰어(Autodesk Forge Viewer)에 반환 받은 파일의 urn(Uniform Resource Names)을 넘겨 온라인 뷰어를 로드한다.First, to briefly explain the FBX online viewer process, ① upload the FBX file to the web server, ② connect to the Autodesk API server, perform authentication, and return an Access Token when authentication is successful, ③ use the returned Access Token to access the Autodesk API server. Access to create a bucket and upload the FBX file, ④ temporarily convert the format (FBX -> SVF) so that the file uploaded to the Autodesk API server can be loaded into the online viewer, and then ⑤ click the online viewer (Autodesk Forge Viewer) Load the online viewer by passing the urn (Uniform Resource Names) of the returned file.
여기서 클라이언트 PC(100)는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 생성하는 작업자들의 PC로 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 FBX 파일로 웹 서버(200)에 업로드 한다.Here, the client PC 100 is a PC of workers who generate multi-agent driving simulation data and uploads the multi-agent driving simulation data to the web server 200 as an FBX file.
웹 서버(200)는 Windows 프로그램 개발 및 실행 환경이 구비된 네트웍을 통해 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 FBX 파일하여 업로드 받는 서버이다.The web server 200 is a server that uploads multi-agent driving simulation data as an FBX file through a network equipped with a Windows program development and execution environment.
오토데스크 API 서버(300)는 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 인증 성공 시 Access Token을 웹 서버(200)에 반환하며, 반환 받은 Access Token으로 웹 서버(200)는 Autodesk API 서버(300)에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드 한다. 그에 따라 업로드된 FBX 파일을 온라인 뷰어에 로드될 수 있도록 포맷변환(FBV에서 SVF)되고, 클라이언트 PC(100)로 온라인 뷰어(FBX 뷰어)를 로드 한다.The Autodesk API server 300 performs authentication for the FBX file uploaded to the web server 200 and returns an Access Token to the web server 200 when authentication is successful, and the web server 200 uses the returned Access Token. Connect to the Autodesk API server (300), create a bucket, and upload the FBX file. Accordingly, the uploaded FBX file is format converted (FBV to SVF) so that it can be loaded into the online viewer, and the online viewer (FBX viewer) is loaded onto the client PC 100.
파이선 서버(FBXPyConvertor)(400)는 온라인 뷰어(FBX 뷰어)가 로드된 클라이언트 PC(100)로부터의 FBX 파일을 웹서버(200)로부터 받아 좌표 보정, 스케일 보정 및 로테이션 보정을 하고, 웹 서버(200)를 통해 FBX 파일을 클라이언트 PC(100)로 반환한다.The Python server (FBXPyConvertor) 400 receives the FBX file from the client PC 100 on which the online viewer (FBX viewer) is loaded, performs coordinate correction, scale correction, and rotation correction, and performs coordinate correction, scale correction, and rotation correction on the web server 200. ) returns the FBX file to the client PC (100).
그리고 도 11은 도 10의 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 Python단(파이선 서버(FBXPyConvertor)(400)) 프로세스를 보여주는 도면인데, And Figure 11 is a diagram showing the Python stage (Python server (FBXPyConvertor) 400) process in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data of Figure 10.
운영환경 MS Windows, NET Framework 4.8 이상, Python 3.7이고, Operating environment: MS Windows, NET Framework 4.8 or higher, Python 3.7,
사전 설치 환경은 FBX Python API(python 3.7로 제공됨)이며, The preinstalled environment is the FBX Python API (shipped as python 3.7),
제공 SW는 FBX Converter.exe : C#으로 제작된 FBX파일 조작을 위한 UI 및 명령 실행 파일The provided SW is FBX Converter.exe: UI and command executable file for manipulating FBX files created in C#.
FBXPyConverter : FBX Pytheon API 호출을 위한 Python script files이다. FBXPyConverter: Python script files for calling the FBX Python API.
그리고 동작 방식은, FBX API가 Python으로 제공되어 C#에서 Python을 호출하기 위해서 Pythonnet_py37-win이 필요하며, FBX Converter.exe에 포함되어 있다.And the way it works is that the FBX API is provided in Python, so Pythonnet_py37-win is required to call Python from C#, and is included in FBX Converter.exe.
또한, .C#과 제공된 FBX Python API와는 메모리 공유 구조가 달라 이를 호환하기 위해 중간에 FBXPyConverter script로 Wrapper를 생성하여 FBX Converter.exe ↔ FBXPyConverter ↔ FBX Python API의 구조를 가지고 있다.In addition, the memory sharing structure is different from .C# and the provided FBX Python API, so to be compatible, a wrapper is created with the FBXPyConverter script in the middle, so it has the structure of FBX Converter.exe ↔ FBXPyConverter ↔ FBX Python API.
도 12 내지 도 14는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 좌표값 호환성 해결의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.Figures 12 to 14 are diagrams to explain an embodiment of resolving coordinate value compatibility in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 좌표값 호환성 해결의 실시예는 도 12 내지 도 14에 나타낸 바와 같은데, Python 기반 원본 FBX 파일에서 FBXPyConverter를 호출하여 X, Y, Z 의 좌표값의 기준이 되는 원점을 보정하여 변환시켜 좌표값 호환성 해결하는 실시예를 보여주고 있다, An embodiment of resolving coordinate value compatibility in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention is shown in Figures 12 to 14, where FBXPyConverter is called from the Python-based original FBX file to convert X, Y, and Z. It shows an example of resolving coordinate value compatibility by correcting and converting the origin, which is the standard for coordinate values.
도 15 내지 도 17은 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 Scale 호환성 해결의 실시예를 설명하기 위한 도면이다.15 to 17 are diagrams to explain an embodiment of scale compatibility resolution in a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 Scale 호환성 해결의 실시예는 도 15 내지 도 17에서와 같은데, Python 기반으로 Scene의 Unit(단위)를 변경할 수 있고 Scale을 변경할 수 있도록 하는 실시예를 보여주고 있다.An embodiment of solving scale compatibility in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention is as shown in Figures 15 to 17, and is based on Python so that the unit of the scene can be changed and the scale can be changed. An example is shown.
도 18 및 도 19는 본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 선택트리 추출 후 FBX 생성을 설명하기 위한 도면이다.Figures 18 and 19 are diagrams to explain FBX creation after selection tree extraction in the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention.
본 발명에 따른 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템에서 선택트리 추출 후 FBX 생성은 온라인 뷰어(Autodesk Forge Viewer)에서 선택트리에 있는 FBX 파일을 읽어온 후 Pytheon 라이브러리를 C# .NET에서 호출하여 FBX 파일로 구현하는 실시예를 보여주고 있다.In the file conversion system for generating multi-agent driving simulation data according to the present invention, FBX is created after extracting the selection tree by reading the FBX file in the selection tree from an online viewer (Autodesk Forge Viewer) and then calling the Python library in C# .NET. It shows an example implemented as an FBX file.
이상과 같은 예로 본 발명을 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 예들에 국한되는 것이 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다. 따라서 본 발명에 개시된 예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 예들에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다. Although the present invention has been described with the above examples, the present invention is not necessarily limited to these examples, and various modifications may be made without departing from the technical spirit of the present invention. Accordingly, the examples disclosed in the present invention are not intended to limit the technical idea of the present invention but are for illustrative purposes, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these examples. The scope of protection of the present invention shall be interpreted in accordance with the claims below, and all technical ideas within the equivalent scope thereof shall be construed as being included in the scope of rights of the present invention.
100 : 클라이언트 PC 200 : 웹 서버
300 : 오토데스크 API 서버 400 : 파이선 서버(FBXPyConvertor)100: Client PC 200: Web Server
300: Autodesk API Server 400: Python Server (FBXPyConvertor)
Claims (6)
네트웍을 통해 상기 클라이언트 PC(100)로부터 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터를 FBX 파일로 업로드 받는 웹 서버(200);
상기 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 업로드된 FBX 파일을 온라인 뷰어에 로드될 수 있도록 포맷변환하여 상기 클라이언트 PC(100)로 로드하는 API 서버(300); 및
상기 클라이언트 PC(100)로부터의 FBX 파일을 상기 웹서버(200)로부터 받아 좌표 보정, 스케일 보정 및 로테이션 보정을 하고, 상기 웹 서버(200)를 통해 FBX 파일을 클라이언트 PC(100)로 반환하는 파이선 서버(400);를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템.
A client PC 100, which is a PC of workers that generates multi-agent driving simulation data;
A web server (200) that receives multi-agent driving simulation data as an FBX file from the client PC (100) through a network;
an API server 300 that authenticates the FBX file uploaded to the web server 200, converts the format of the uploaded FBX file so that it can be loaded on an online viewer, and loads it on the client PC 100; and
Python receives the FBX file from the client PC 100 from the web server 200, performs coordinate correction, scale correction, and rotation correction, and returns the FBX file to the client PC 100 through the web server 200. A file conversion system for generating multi-agent driving simulation data, comprising a server 400.
상기 API 서버(300)는 상기 웹 서버(200)에 업로드된 FBX 파일에 대한 인증을 실행하고 인증 성공 시 Access Token을 상기 웹 서버(200)에 반환하며, 반환 받은 Access Token으로 상기 웹 서버(200)는 API 서버(300)에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드하는 것을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템.
According to paragraph 1,
The API server 300 performs authentication for the FBX file uploaded to the web server 200, returns an Access Token to the web server 200 when authentication is successful, and uses the returned Access Token to authenticate the FBX file uploaded to the web server 200. ) is a file conversion system for generating multi-agent driving simulation data, characterized by connecting to the API server 300 to create a bucket and uploading an FBX file.
상기 온라인 뷰어에 대한 프로세스는,
상기 FBX파일을 상기 웹서버(200)에 업로드 하고,
상기 API 서버(300)에 접속하여 인증을 실행하며, 상기 인증 성공 시 Access Token을 반환하며,
상기 반환받은 Access Token으로 상기 API 서버(300)에 접속하여 bucket을 생성하고 FBX 파일을 업로드 하고,
상기 API 서버(300)에 업로드된 파일을 온라인 뷰어에 로드 될 수 있도록 임시로 포맷 변환한 후, 온라인 뷰어에 반환받은 파일의 urn을 넘겨 온라인 뷰어를 로드하는 것임을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템.
According to paragraph 1,
The process for the online viewer is,
Upload the FBX file to the web server 200,
Connects to the API server 300 and performs authentication, and returns an Access Token when the authentication is successful.
Connect to the API server 300 with the returned Access Token to create a bucket and upload the FBX file,
Generation of multi-agent driving simulation data, characterized in that the file uploaded to the API server 300 is temporarily formatted so that it can be loaded into the online viewer, and then the urn of the returned file is passed to the online viewer to load the online viewer. A file conversion system for .
상기 FBX 파일의 포맷 변환은 SVF 파일 포맷으로 변환하는 것임을 특징으로 하는 멀티 에이전트 주행 시뮬레이션 데이터 생성을 위한 파일 변환 시스템.
According to paragraph 1,
A file conversion system for generating multi-agent driving simulation data, characterized in that the format conversion of the FBX file is converted to SVF file format.
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Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090126149A (en) | 2008-06-03 | 2009-12-08 | 포스데이타 주식회사 | System for simulating traffic flow |
| KR100955086B1 (en) | 2008-11-03 | 2010-04-28 | 한국건설기술연구원 | Eco driving simulators |
| KR20160105011A (en) * | 2015-02-27 | 2016-09-06 | 재단법인 씨윗코리아 | System for generating driving environment model for driving simulation |
| KR102260738B1 (en) * | 2020-11-16 | 2021-06-07 | 주식회사 플링크 | Method for dynamically providing layout during web application runtime based on api and system using the same |
| KR102328987B1 (en) * | 2021-09-07 | 2021-11-19 | 코너스톤테크놀러지 주식회사 | File sharing system and method based on web |
| KR20220091212A (en) | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 재단법인 지능형자동차부품진흥원 | Movable monitoring apparatus for field-based evaluation of autonomous driving |
| KR20220109526A (en) | 2021-01-28 | 2022-08-05 | 경북대학교 산학협력단 | System and method for predicting danger during driving of vehicle |
-
2022
- 2022-11-01 KR KR1020220143864A patent/KR102587503B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090126149A (en) | 2008-06-03 | 2009-12-08 | 포스데이타 주식회사 | System for simulating traffic flow |
| KR100955086B1 (en) | 2008-11-03 | 2010-04-28 | 한국건설기술연구원 | Eco driving simulators |
| KR20160105011A (en) * | 2015-02-27 | 2016-09-06 | 재단법인 씨윗코리아 | System for generating driving environment model for driving simulation |
| KR102260738B1 (en) * | 2020-11-16 | 2021-06-07 | 주식회사 플링크 | Method for dynamically providing layout during web application runtime based on api and system using the same |
| KR20220091212A (en) | 2020-12-23 | 2022-06-30 | 재단법인 지능형자동차부품진흥원 | Movable monitoring apparatus for field-based evaluation of autonomous driving |
| KR20220109526A (en) | 2021-01-28 | 2022-08-05 | 경북대학교 산학협력단 | System and method for predicting danger during driving of vehicle |
| KR102328987B1 (en) * | 2021-09-07 | 2021-11-19 | 코너스톤테크놀러지 주식회사 | File sharing system and method based on web |
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