KR20130033374A

KR20130033374A - 측량 방법

Info

Publication number: KR20130033374A
Application number: KR1020127031899A
Authority: KR
Inventors: 베른하르트 메츨러
Original assignee: 라이카 게오시스템스 아게
Priority date: 2010-05-10
Filing date: 2011-05-10
Publication date: 2013-04-03
Also published as: AU2011252083B2; CA2793979A1; US9109890B2; CN102834691B; CA2793979C; WO2011141447A1; EP2569596B1; CN102834691A; EP2569596A1; AU2011252083A1; US20130050474A1; KR101455726B1

Abstract

본 발명은 알려진 유형들의 물체들의 그룹에 속하는 물체를 측정하고, 거리들 및 각도들을 측정하는 수단 및 카메라를 갖는 측량 기계(1)에 의해 상기 물체의 상기 유형에 대응하는 물체 표현점을 결정하는 측량 방법으로서, 정의된 각도 범위에 있는 상기 점들에 대해 거리들 및 각도들을 측정하여 물체(21, 27)에 있는 일련의 점들(6e, 6f, 6g)을 결정하는 단계, 상기 점들의 상기 공간적 분포를 분석하고, 그것에 기초하여, 점들(6e)의 제1 그룹에 상기 물체 위에 놓인 관련 점들을 할당하고 상기 물체(21)의 상기 유형을 식별하는 단계, 상기 물체(21)의 이미지를 캡쳐링하는 단계, 이미지 처리 방법을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 물체(21)의 윤곽을 추출하는 단계, 점들의 상기 제1 그룹 및 추출된 상기 윤곽에 기초하여 상기 물체에 적어도 하나의 공간 곡선을 피팅하는 단계, 및 피팅된 공간 곡선으로부터 상기 물체 표현점의 좌표들을 결정하는 단계를 포함하는, 측량 방법에 관한 것이다.

Description

측량 방법{Surveying method}

본 발명은 특히 측량 물체들 및 대응하는 기초 점들을 표현하는 물체 표현점들을 결정할 수 있는 측량 방법에 관한 것이다. 이와 같은 물체 표현점은 예를 들어 빌딩의 코너 지점 또는 마스트(mast) 또는 나무의 중심점일 수 있다.

물체 표현점들의 측량에 있어서, 일반적으로 레인지 폴(range pole) 또는 측량 폴(surveying pole)로도 알려진 수직 폴이 채용된다. 수직 폴은 측량을 위해 사용되고 그것의 상단에 리플렉터(reflector)를 가진 폴이다. 리플렉터는 측량 기계 또는 다른 소스로부터 방출되는 레이저 비임들 또는 광 비임들과 같은 비임들을 측량 기계로 다시 반사시키는 역할을 한다. 수직 폴은 측량될 지점 위에서 수직으로 직각으로 배치되고, 이후 수평각, 수직각 및 사용되는 측량 기계 예컨대 토탈 스테이션으로부터 수직 폴의 상부에 장착되는 리플렉터까지의 거리가 측정된다. 이후 기점(base point)은 측정 좌표들로부터의 수직 높이를 감사하여 얻어진다.

그러나 이러한 방법은, 만약 수직 폴이 점 위에서 직접적으로 그리고 수직으로 배치될 수 있으면, 단지 채용될 수 있다. 그러나, 이러한 방법은 만약 예를 들어 물체 표현점이 빌딩 코너의 기점(basis point), 폴, 마스트, 나무 등의 중심점이면 직접 채용될 수 없다.

이와 같은 경우들에서, 제1 단계에서, 수직 폴은 측정될 물체에 인접하여 배치될 것이다. 도 1a 및 1b는 주택의 코너를 측정하기 위한 일례를 나타낸다.

여기서, 측량 기계로서 사용되는 토탈 스테이션(1)으로부터 수직 폴(2)의 상부 상의 반사기까지의 거리는 측정될 주택의 코너(3)의 거리에 다소 대응한다. 제2 단계에 있어서, 토탈 스테이션(1)은 주택의 코너에 콜리메이트되고(collimate) 수평각 및 수직각이 측정된다. 각도 및 거리 측정들에 기초하여, 물체 표현점의 좌표들이 계산된다.

마스트가 측량되는 다른 예가 도 1c 및 도 1d에 도시된다. 여기서, 거리를 결정하기 위해, 수직 폴(2)은 또한 마스트에 인접하여 배치된다. 토탈 스테이션으로부터 수직폴(2)의 상부 위의 반사기까지의 측정된 거리는 사용된 토탈 스테이션으로부터 마스트의 중심점(4)까지의 거리에 거의 대응한다. 각도 측정을 위해, 토탈 스테이션(1)은 마스트의 중심에 콜리메이트된다. 각도 및 거리 측정치들에 기초하여 물체 표현점의 좌표들이 계산된다.

도 1a 내지 도 1d 및 상기 설명으로부터 이해할 수 있는 것과 같이, 이러한 측량 방법에 의해 문제점들이 발생할 수 있다. 첫째, 측량 결과를 얻기 위해 복수의 수동 단계들이 수행되어야 한다. 이것은 생산성에 대해 부정적인 효과들을 갖는다. 둘째, 수직 폴(2) 및 리플렉터를 각각 배치할 때의 부정확성으로 인해, 얻어진 측정 결과들의 정밀도가 제한된다. 그러므로, 얻어진 측정 결과들의 신뢰성이 완전히 보장될 수 없다.

가능한 해결방법은 물체의 에지에 대해 직접 리플렉터가 없는 측정을 수행하는 것일 수 있다. 물체의 에지는 주택 벽 코너(house wall corner)의 에지로서 이해된다. 그러나, 도 2a로부터 알 수 있는 것과 같이, 이러한 방법은 완전히 신뢰할 수 있는 것이 아니다. 도 2a에서 알 수 있는 것과 같이, 측정 비임(예컨대 레이저 비임)의 부분(5b)은 각각의 에지를 통과할 수 있고 다른 부분(5a)은 에지를 형성하는 벽으로부터 반사된다. 이것은 거리 측정치가 혼란스런 결과(confusing result)를 가져오고 정확한 물체 표현점 데이터도 역시 얻어질 수 없다.

문헌 EP 1 460 377 A2는 물체를 측량하는 방법을 개시한다. 여기서, 측량 기계는 측량될 물체를 향하며 통합 카메라에 의해 이미지가 캡쳐된다. 복수의 템플레이트들(templates)로부터, 사용자는 피측량 물체에 대응하는 것을 선택할 수 있다. 이미지 처리 방법들을 통해, 템플레이트는 캡쳐된 이미지로 식별되고 그 결과에 기초하여, 물체 표현점이 식별된다. 게다가, 측량 기계와 측량될 물체 사이의 거리가 결정된다.

EP 1 460 377 A2에 개시된 방법으로, 복수의 동작 단계들이 사용자에 의해 행해진다. 따라서, 생산성을 증가시키기 위해, 자동화된 방식으로 피측량 물체의 형상 및 유형을 결정할 수 있는 최적화된 측량 방법이 필요하다.

본 발명은 측량 기계, 예컨대 바람직하게는 모터가 달린 토탈 스테이션에 사용하기 위한 측량 방법에 관한 것으로서, 측량 기계에는 이미징 수단, 거리 측정 수단 및 특히 카메라의 이미징 수단의 촬영 방향을 검출하는 각도 측정 수단이 제공된다. 첫째, 물체에 있는 일련의 점들을 결정하기 위한 단계가, - 여기서 일련의 점들은 각도 범위에서 점들에 대한 거리들 및 각도들을 측정하여 5 내지 100개 사이의 점들을 포함할 수 있고, 각도 범위는, 측량 기계의 사용 중, 예컨대 1°와 20°사이에 있을 수 있고 통상적으로 약 4°(즉, 수동 위치결정에 대해 상대적으로 ±2°의 각도 범위)이고,- 실행된다. 더욱이, 각도 범위는 상기 범위에서 변할 수 있다. 각도 범위는 또한 물체까지의 거리 및 물체의 크기에 종속적일 수 있다. 다음에, 특히 측량 기계로부터 연속 점들까지의 거리들로 주어지는 점들의 공간적 분포는 관련 점들의 그룹으로 분할되고 비관련 점들의 그룹으로 분할되고, 여기서 관련 점들은 통상 물체 위에 놓이고 비관련 점들은 배경 물체들 위에 놓인다. 그 후, 관련 점들에 기초하여 물체의 유형이 결정된다. 그 단계에서, 물체가 원형 또는 평면 형상인지 또는 어떤 다른 알려진 물체 유형에 대응하는지가 구분된다. 게다가, 물체의 이미지는 카메라에 의해 캡쳐되고, 여기서 촬영 방향이 알려지고 측정된 점들까지의 각도들과 이미지 사이의 관계가 확립된다. 이러한 이미지로부터, 물체의 윤곽들에 대응하는 에지들은 이미지 처리 방법을 사용하여, 특히 에지 검출에 의해 추출된다. 그 후, 공간 곡선이 제1 그룹의 점들 및 추출된 윤곽에 기초하여 물체에 피팅된다. 그리고, 끝으로, 관심점으로도 불리는 물체 표현점의 좌표들이 피팅된 공간 곡선으로부터 결정된다. 물체 표현점이 각각의 관련 물체 유형마다 정의되기 때문에, 좌표들은 측정 룸(measurement room)에서의 공간 곡선의 정보로부터 유도될 수 있다.

공간 곡선은 물체를 표현하는 곡선으로서 이해되고 상당한 양의 점들(적어도 하나의 점)의 공간 위치들 및 추가의 물체 관련 정보, 예컨대, 물체의 추출된 윤곽들로부터 얻어진다. 이러한 공간 곡선은 측정된 점들에 선을 피팅하여 발생된 정보에 기초하여, 물체의 추출된 윤곽에 의해 평면을 정의하고 평면과의 피트 라인의 교차점에 의해 결정된다.

특히, 이 측량 방법은 측량 기계가 물체에 대략 조준된 후 자동화된 방식으로 실행될 수 있다.

종래의 방법들에 비해, 본 발명의 이점은 측지 측정 수단(geodetic measuring means)에 대한 물체들의 에지들, 코너들 또는 윤곽들의 고정밀도에 있다. 또한, 피측정 물체에 대응하는 하나의 물체 표현점이 결정될 수 있고 점의 좌표들은 물체의 위치를 정의한다. 게다가, 전체 측량 방법은 바람직하게는 자동화된 방식으로 실행되고, 따라서, 측량 기계의 조작자에 대해 물체들에 대한 점들을 정의하고 측정하는 과정들을 단순화한다.

측량 방법의 실행이 일례에 의해 대략 설명되어야 한다. 사람은 측량 기계로 주택의 하나의 에지를 나타내는 코너 지점의 좌표들을 결정하기를 원한다. 그는 주택의 에지 위로 측량 기계를 대략 지향시키고 기계 상 또는 이 기계에 무선으로 연결된 제어기 위의 버튼을 눌러, 자동화된 측량 방법을 기동시킨다. 그 후, 측량 기계는 5°좌측으로 시작 위치로 회전한다. 이 위치로부터 기계는 10°도 수평으로 반대 방향으로 선회하고 동시에 예컨대 1°마다 하나에서 10개의 점들의 주어진 정 밀도를 갖는 일련의 점들까지의 거리들을 측정한다. 선회가 끝나면 직선 위에 대략 놓인 점들의 그룹 및 기하학적 도형(geometric figure)에 대응하지 않는 점들의 다른 그룹이 인식된다. 따라서, 평면 물체가 가정되고 주택 및 그것의 에지의 이미지가 취해진다. 이미지 처리 방법을 이용하여, 주택의 에지가 이미지로부터 추출되고 선이 대략 정렬된 점들에 피팅된다. 피트 라인과 에지의 위치에 대한 정보를 결합하여, 주택의 에지 상에 놓이는 물체 표현점(관심점)이 정확하게 결정된다. 물체 표현점의 이미지 및 좌표들이 측량 기계 및 무선 연결된 콘트롤러에 표시된다.

본 발명에 따른 방법은 특히 단일 물체들 예컨대 벽 코너들, 마스트들 또는 나무들에 대해 적합하다. 일반적으로 물체의 형상 및 유형은, 물체가 평면 형상들로 구성되고 또는 오히려 원통형상을 가지면, 물체에서 측정되는 개개의 점들의 관계로부터 결정될 수 있다. 또한, 이를 위해, 미리 정의된 규칙들 또는 패턴들이 측량 기계의 메모리에 저장될 수 있다.

예를 들어, 일련의 측정된 점들이 직선에 거의 대응한다면, 각각의 물체는 벽, 예컨대 건물 벽인 것으로 결정될 수 있다. 대안으로, 일련의 측정된 점들이 원뿔형 부분, 즉 원형, 타원형, 쌍곡선 또는 포물선에 거의 대응한다면, 측량될 물체는 원통형 또는 원뿔형상을 가지는 것으로 결정될 수 있다.

본 발명에 따르면, 벽 또는 마스트 또는 나무 위에 놓인 일련의 점들에 대략대응하는 피트 라인(예컨대 선, 타원 등)이 계산될 수 있다. 따라서, 측정된 점들의 데이터는 정확한 기하학적 피트 라인 예컨대 선 또는 원추 곡선 또는 더 높은 차수의 곡선으로 변환된다.

또한, 만약 2개의 이웃 점들 사이의 측정된 거리가 미리 정해진 거리를 초과하면, 일련의 점들은 측정된 물체 위에 놓인 제1 그룹의 점들 및 배경에 있는 제2 그룹의 점들로 분할될 수 있다.

또한, 만약 측량 기계로부터 측정된 점까지의 거리 및 측량 기계로부터 이웃하는 측정된 점까지의 거리가 크게 다르면, 즉 거리차의 절대값이 미리 정해진 비만큼 전에 측정된 점들의 거리차를 초과하면, 일련의 점들은 측정된 물체 위에 놓인 제1 그룹의 점들 및 배경에 있는 제2 그룹의 점들로 분할될 수 있다. 또한, 만약 모든 점들이 물체 위에 놓여 있고 거리차를 초과하지 않으면, 제2 그룹의 점들은 빈 그룹이 될 수 있다.

또한, 제1 그룹의 점들에 대략 대응하는 적어도 하나의 피트 라인, 특히 직선 또는 원추 곡선이 계산된다. 적용된 소프트웨어 알고리즘은 얼마나 많은 피트 라인들 그리고 어느 유형의 피트 라인들이 제2 그룹의 점들에 존재하는가를 결정해야 하고, 만약 하나 이상의 피트 라인이 존재한다면, 어느 측정된 점들이 어느 피트 라인에 속하는지를 결정해야 한다. 피트 라인들의 계산을 위해, 소프트웨어 알고리즘들 예컨대 "란삭(Ransac)" 또는 "분할 및 합병(Split-and-Merge)"이 이용될 수 있다. 2개의 방법들은 당업자들에게 잘 알려져 있다.

"란삭(Ransac)"(Random Sample Consensus)은 아웃라이너들을 포함하는데이터의 세트로부터 수학적 모델의 파라미터들을 추정하기 위한 반복법(iterative method)이다. 수학적 모델은 피트 라인, 예를 들어 직선을 표현하고, 데이터의 세트는 측정된 제1 그룹의 점들에 대응한다. 상기 알고리즘은 점들의 전체 세트를 "인라이너들(inliers)"의 세트로, 즉 분포가 모델 파라미터들에 의해 설명될 수 있는 점들 - 이 경우에 특정 직선에 대한 편차가 수 센티미터 범위에 있는 점들 - 및 모델에 맞지 않는 점들인 "아웃라이너들(outliers)"의 세트로 분리한다. 만약 "인라이너들(inliers)"의 수가 점들의 미리 정의된 수를 초과하면, 직선의 모델이 수용된다. 그렇지 않으면, 다른 모델, 예를 들어 타원이 조사된다. 만약 유효 모델(valid model), 예를 들어 직선이 식별되면, 상당한 수의 "아웃라이너들(outliers)"이 남고, 또 이들 점들을 위한 모델, 예를 들어 제2 직선 또는 타원이 추구된다.

"분할 및 합병(Split-and-Merge)"에 있어서, 수학적 모델, 예를 들어 직선이 또한 제1 그룹의 모든 점들에 대해 추정된다. 이후, 직선까지 최대 거리를 갖는 점이 검출된다. 만약 최대 거리가 미리 정의된 임계치, 예를 들어 수 센티미터보다 작으면, 상기 모델이 수용된다. 그렇지 않으면 점들의 세트는 최대 거리를 점에서 2개의 서브세트들로 분리된다. 각각의 서브세트에 대해, 최대 거리가 미리 정의된 임계치 이하로 될 때까지 또는 서브세트 내의 점들의 수가 미리 정의된 최소치보다 적을때까지 상기 과정이 반복된다.

본 발명에 따르면, 얻어진 곡선들은 물체 표현점 또는 기점의 더 정확한 결정을 위해 사용될 수 있다. 본 발명의 견지에서 물체 표현점(관심점)은 알려진 물체 유형들의 물체들 위치를 정확하게 정의하는데 적합한 점이다. 2차원 평면도에 있어서, 벽 코너를 표현하는 이와 같은 점은 수직 코너 에지 위에 놓이는 임의의 점일 수 있다. 마스트 또는 나무에 있어서, 표현점은 물체의 중심을 통하는 수직 축선 위의 임의의 점일 수 있다. 본 발명의 견지에서의 기점은 지표면 위에 놓이는 특정 물체 표현점, 즉 지표면과 수직 코너 에지 또는 나무의 수직 축선과의 교차점이다.

유리하게는, 하나의 평면은 이미지로부터 추출된 에지 및 측량 기계의 위치에 의해 정의될 수 있고, 물체의 물체 표현점은 적어도 하나의 평면과 피트 라인 사이의 교점으로서 결정될 수 있다. 이와 같은 방법은 특히 평면 표면 물체들, 예컨대 개개의 벽들, 빌딩들, 울타리들 또는 생울타리들(hedges)을 측량하는데 적합하다.

대안적으로, 2개의 평면들은 측량 기계의 위치 및 이미지로부터 추출된 2개의 에지들에 의해 각각 정의될 수 있고, 물체의 물체 표현점은 공간 곡선에 대략 대응하고 2개의 평면들의 각각을 접촉하는 타원의 중심으로서 결정될 수 있다. 이와 같은 방법은 특히 원통형 물체들 예컨대 마스트들, 폴들, 나무들, 광고 필라(advertising pillar), 또는 둥근 형상의 빌딩들을 측량하는데 적합하다.

또한, 대안적으로, 물체의 물체 표현점은 이미지 및 측량 기계로부터 추출되는 에지에 의해 정의되는 적어도 평면과 2개의 피트 라인들 사이의 교점으로서 결정될 수 있다. 이와 같은 방법은 특히 측량 기계를 향해 지향되는 코너를 가진 벽 구조들 예컨대 주택들 또는 다른 종류의 빌딩들을 측량하는데 적합하다.

따라서, 윤곽의 추출로 인해, 하나 이상의 평면들을 정의함으로써 물체 표현점인 정확한 교점이 물체들의 모든 가능한 성좌들(constellations)에 대해 결정된다.

또한, 특히, 지표면 위로, 정의된 방향, 특히 수직 하향으로 물체 표현점의 투영에 의해 주어지는 기점은 이미지 처리, 특히 에지 검출에 의해 또는 수동으로 입력되는 또는 수직 폴에 대한 추가 측정에 의해 측정되는 수직 거리에 의해 얻어진다.

또한, 이미지 처리 방법들은 추출된 윤곽과 지표면의 교차 지점을 정의하는데 이용될 수 있고 물체 표현점으로부터의 하향 수직 거리가 계산될 수 있고 그래서 기점을 정의한다. 원통형, 특히 원형 물체들의 경우에, 그것의 반경이 또한 결정될 수 있다.

또한, 특히, 점들이 측량될 물체의 형상을 결정하기 위해 평면 물체 또는 원통형 물체 위에 배치되는지를 결정하기 위해 일련의 점들이 평면 위에 투영될 수 있다. 더욱이, 물체 정의값들, 특히 물체의 반경들 또는 체적이 결정될 수 있다.

또한, 특히, 측량 기계는 토탈 스테이션 또는 디스플레이를 갖는 원격 제어장치를 포함하는 토탈 스테이션일 수 있다.

또한, 특히, 측량 기계의 조작자는 본 발명의 측량 방법을 수동 방식으로 실행할 수 있다.

또한, 특히, 측정된 점들 좌표 데이터는 측량 기계에 의해 정의된 로컬 좌표계로 불릴 수 있다.

또한, 특히, 각도 범위는 수평각 범위일 수 있고, 또는 각도 범위는 수직각 범위일 수 있다. 따라서, 심지어 수평 윤곽들 예컨대 벽 또는 건물의 높이의 결정은 본 발명에 따른 방법에 의해 결정될 수 있다.

본 발명의 추가의 이점들, 목적들 및 특징들은 첨부 도면들과 함께 고려된 현재의 바람직한 실시예들의 상세한 설명으로부터 이해될 수 있을 것이다.

도 1a 내지 1d는 종래 기술의 측량 방법을 나타내고,
도 2a는 다른 종래 기술의 측량 방법을 나타내고,
도 3a는 벽 정면에 배치된 빌딩의 코너를 측량하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 3b는 측량 기계를 향해 지향된 빌딩의 코너를 측량하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 3c는 둥근 부분을 가진 마스트를 측량하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 3d는 사각형 부분을 가진 마스트를 측량하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 4a는 코너에서 물체 표현점을 결정하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 4b는 둥근 형상을 가진 마스트에서 물체 표현점을 결정하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타내고,
도 5는 측량될 물체의 기점(base point)을 결정하기 위한 본 발명에 따른 방법을 나타낸다.

본 발명의 바람직한 실시예들이 도 3 내지 5를 참조하여 설명될 것이다.

도 3a는 벽 요소들(11, 13)에 의해 형성된 코너의 측량을 나타낸다. 토탈 스테이션(1)이 ±2°의 각도 범위에서 그것의 수직 축선을 중심으로 모터에 의해 구동되어 회전하는 동안 일련의 레이저 비임들이 토탈 스테이션(1)으로부터 방출된다. 레이저 비임은 벽 요소(11) 위에 충돌하고 제1의 일련의 점들(6a)을 생성한다.

도면에 있어서, 일련의 점들(6a)은 다수의 개별적인 점들로 구성되고, 후자는 점 표시(point mark; 6a3)로 가리켜진다. 레이저 비임은 벽 요소(11)로부터 반사되어 토탈 스테이션(1)으로 되돌아가고 일련의 점들(6a)의 각 점의 수평 및 수직 각도와 거리, 또는 도출된 좌표들이 저장된다.

벽 요소(11)와 함께 코너를 형성하는 벽 요소(13)는 토탈 스테이션(1)으로부터 보았을 때 보이지 않는 곳에 있으므로, 레이저 비임의 반사는 벽 요소(13)로부터 이루어질 수 없다.

그러나, 하나의 형성 포인트(6a3)에 후속하는 레이저 비임은 벽 요소(11)를 넘어 통과하고 측량될 코너 뒤의 상당히 떨어진 거리에 배치된 벽 요소(15) 위에 충돌한다. 각각의 레이저 비임은 각도 범위가 완성될 때까지 토탈 스테이션(1)으로부터 방출되는 레이저 비임의 반사에 의해 형성되는 제2의 일련의 점들(6b)의 제1 점인 점(6b1)을 형성한다.

제1의 일련의 점들(6a)과 마찬가지로, 벽 요소(15) 위에 형성된 제2의 일련의 점들(6b) 각각의 수평, 수직 각도와 거리, 또는 도출된 좌표들이 저장된다. 저장된 점들의 데이터는 좌표계로 불린다. 좌표계는 로컬 및 고정 좌표계이다. 원점은 토탈 스테이션(1)의 기준점(토탈 스테이션(1)의 스탠딩축(standing axis) 및 틸딩축(tilting axis)의 교점)이고, z-축은 스탠딩축에 평행하고 y-축은 수평 각 써클(horizontal angle circle)의 "0" 의 방향을 향한다.

측정 공정의 완료 후, 얻어진 데이터에 기초하여, 점들은 벽(11) 위에 놓인 제1 그룹의 점들 및 배경에 놓인 제2 그룹의 점들(6b)로 분리된다. 이 경우에, 점들(6a3, 6bl) 간의 거리는 모든 다른 연속점들 사이의 거리들보다 상당히 크다. 제2 그룹(6b)의 점들은 배경에 놓이도록 식별되고 추가의 처리에서 고려되지 않는다. 이러한 분리는, 특히 측량 기계로부터 연속점들까지 거리들로 주어진, 상기 점들의 공간적 분포에 대한 분석에 의해 수행될 수 있다. 대안으로, 상기 점들을 분리하기 위한 공간적 분포에 대한 분석은 추가의 이미지 정보를 이용하여, 특히 상기이미지에서 추출된 에지(edge)의 일 측면 상의 일 세트의 점들 및 다른 측면 상의 다른 세트를 정의하기 위한 이미지 처리를 이용하여, 수행될 수 있다. 또한, 상기 분리는 이미지의 색상 정보에 기초하여 수행될 수 있다. 황색 하우스 벽 상에 놓인 점들 및 상기 벽 옆에서 녹색 숲 배경 상에 놓인 수개 이상의 점들이 있을 수 있다. 상기 점들의 배경 색상들을 분석함으로써, 황색벽 위에 놓인 제1 그룹의 점들 및 벽 위에 놓이지 않지만 녹색 배경 위에 놓이는 제2 그룹의 점들로의 분리가 성공적으로 수행될 수 있다. 공간적 분포 분석에 추가하여 이들 이미지 분리 절차들 중 하나 또는 모두를 이용하면, 분리의 견고성(robustness)이 증가될 수 있고 공간적 분포의 정확성이 확인되거나 거절될 수 있다.

다음 단계에서, 예컨대 "란삭(Ransac)" 알고리즘의 적용에 의해, 제1 그룹의 점들(6a)의 분포를 나타내는 피트 라인(fitted line)이 결정될 수 있다. 조사되는 피트 라인에 대한 제1 수학적 모델은 예를 들어 3D 공간에서의 일직선이다. 이 경우에 제1 그룹(6a)의 점들은 실제로 일직선 상에 놓이므로, 상기 모델이 수용된다. 따라서, 콘트롤러는 하나의 코너를 갖는 벽인 피측량 물체를 결정할 것이고 물체 표현 점은 상기 코너 가장자리를 따르는 하나의 점이다.

제1의 일련의 점들(6a)로부터의 데이터에 기초하여, 3D 공간에서의 피트 라인이 계산되며, 이는 상기 일련의 점들(6a)로 가능한 근사된다.

게다가, 통합 카메라를 이용하여, 토탈 스테이션(1)은 측정될 벽 요소(11) 및 코너의 이미지를 각각 취하고, 프로세서는, 이미지 처리 소프트웨어를 이용하여, 측정될 코너를 나타내는 윤곽(contour)을 결정한다. 이후 상기 에지가 추출된다. 개선된 에지 검출을 위해, 이미지 내의 윤곽선이 상기 점들(6a3; 6bl) 사이에 놓여야 한다는 지식이 관심 영역의 정의를 위해 이용된다. 그 결과, 이미지의 선의 위치가 작은 범위로 제한될 수 있다. 물체의 유형, 예컨대 마스트(mast)임을 알 때, 검출되어야 하는 윤곽선들의 양이 또한 알려진다. 측정된 점들에 기초하여, 이러한 선들의 근사 위치가 얻어질 수 있으며, 그것은 상기 에지 검축의 에지 검출의 견고성(robustness)을 개선시킨다.

공간 곡선은 제1 그룹의 점들 및 추출된 에지 정보에 기초하여 결정된다. 이와 같은 곡선의 결정은 점들 및 윤곽들만을 고려하여(추가의 피팅들 없이) 수행될 수 있고, 따라서, 점들 간의 상대적 위치 및 이 점들에 대한 윤곽들의 상대적 위치에 의해 정의되는 곡선이 얻어질 수 있다. 따라서, 공간 곡선은 무한 곡선(infinite curve)이 아닐 수 있지만, - 물체들의 에지들을 고려할 때 - 예컨대 물체의 중심 또는 빌딩의 에지에 대응하는 적어도 제1 단부를 제공할 수 있다. 특히 상기 공간 곡선은 물체의 윤곽선들에 기초하여 얻어진 평면과 측정된 점들에 대한 피트 라인의 교차 지점에 의해 결정될 수 있다.

도 4a로부터 알 수 있는 것과 같이, 다음 단계로서, 프로세서에 의해 평면(8)이 계산되며, 상기 평면은 측량될 코너의 추출된 에지에 의해 그리고 카메라의 투영 중심(9)에 의해 결정된다. 그 후, 선(7a)이 평면(8)과 교차되고, 따라서, 측량될 에지에 정확히 대응하는 물체 표현점(3)이 결정된다.

또한, 이후 도 5에 도시된 것과 같이, 측량될 코너의 기점(10)은 그것의 수직 좌표 데이터로부터 상기 산출된 지점(3)의 수직 높이 Δ를 감산하여 계산될 수 있으며, 상기 기점은 지표면 상으로 물체 표현점을 정의된 일 방향으로, 특히 연직 하방으로, 투사하는 것에 의해 주어진다. 수직 높이 Δ는 사용자에 의해 수동으로 입력되거나, 또는 이미지 프로세싱을 통해 통해 이미지로부터 결정되거나, 또는 지점(3)의 높이 Δ에 유지되는 수직 폴(pole) 상에서의 추가 측정 단계에 의해 얻어질 수 있다.

토탈 스테이션(1)을 향하는 일 코너를 측량하기에 적합한 다른 실시예가 도 3b에 기초하여 기술될 것이다. 도 3a의 실시예에서와 같이, 제1의 일련의 점들(6c)은 제2 벽 요소(19)와 함께 측량될 코너를 형성하는 제1 벽 요소(17) 위에 형성된다. 제2의 일련의 점들(6d)이 제2 벽 요소(19) 위에 형성된다.

점들은 테이블 또는데이터베이스에 관련 거리들 및 각도들로 저장될 수 있다. 점들의 데이터가 저장된 후, 제어 유닛은 물체 위에 놓인 점들의 그룹(제1 그룹) 및 배경에 있는 상보적 세트의 점들(제2 그룹)을 결정하기 위해 연이은 점들 사이의 거리들을 분석한다. 상당히 큰 거리차가 검출되지 않으므로, 모든 점들은 물체 위에 놓인 점들의 그룹에 할당되고 어떤 점들도 배경 점들의 그룹에 할당되지 않는다.

다음 단계에서, 피트 라인 또는 - 만약 이 경우에서와 같이 하나 이상이 있다면 - 예를 들어 "란삭(Ransac)" 또는 "분할 및 합병(Split-and-Merge)" 알고리즘을 이용하여 상기 그룹의 점들에 가장 잘 맞는 피트 라인이 결정된다.

"란삭(Ransac)" 알고리즘에 있어서, 수학적 모델 예를 들어 직선이 제1 그룹의 점들에 할당된다. 알고리즘은 전체 세트 중 2개의 임의의 점들, 예를 들어 벽(17)에 있는 2개의 점들을 가지고 개시되며 2개의 점들을 통해 직선을 계산할 것이다. 이후, 모든 다른 점들이 피팅된 직선(fitted straight line)에 대해 테스트된다. 알고리즘은 점들(6c)의 서브세트를 '인하라이너들(inliers)'로서 식별하고 벽(19)에 있는 점들을 "아웃라이너들(outliers)"로서 식별할 것이다. 동일한 과정이 반복되지만, 전체 세트 대신에, "아웃라이너들(outliers)"의 세트만이 이용된다. 알고리즘은, 제1 시험으로부터의 "아웃라이너들(outliers)"이 제2 직선을 형성하며 대응 점들을 다른 서브세트(6d)에 할당한다고 식별할 것이다.

도 3a의 측량 방법과 대조적으로, 여기서는 2개 서브세트의 점들(6c, 6d)이 3D 공간에 있는 2개의 각각의 선들을 계산하기 위해 이용된다. 이후, 프로세싱은 도 3a에 도시된 에지의 측량에 대해 이미 기술된 것과 같이 수행된다. 즉, 측량될 코너에 대응하는 이미지에서 에지를 추출한 후, 벽 요소들(17, 19)의 코너에 대응하는 물체 표현점을 결정하기 위해 2개의 선들에 의해 교차되는 평면이 형성된다. 이후, 각각의 기점이 전술한 바와 같이 결정될 수 있다.

원통형 물체 예컨대 마스트(mast), 광고 필라(advertising pillar) 또는 나무를 측량하는데 적합한 다른 실시예가 특히 도 3c 및 도 4b에 기초하여 기술된다. 원통형 물체는 마스트(21)인 것으로 가정될 것이다. 그러나, 이 실시예에 따른 방법은 임의의 원통형 또는 둥근 형상 물체에 적용할 수 있다. 도 3c에서 알 수 있는 것과 같이, 2개의 일련의 점들(6f, 6g)이 마스트(21) 뒤에 위치된 벽(27) 위에 형성되고 하나의 일련의 점들(6e)은 마스트(21) 위에 각각 형성된다. 도 3a의 실시예에 대해 언급한 것과 같이, 시리즈(6f, 6e) 및 시리즈(6e, 6g)의 각각의 인접한 점들 사이의 거리가 각각 미리 정해진 거리를 초과하므로, 상기 그룹의 점들(6f, 6g)은 배경에 놓이는 것으로 식별되고 추가 처리되지 않을 것이다.

그러나, 마스트(21)의 표면 위에 형성된 점들(6e)은 진행중인 계산(ongoing calculation)을 위한 기초로서 이용된다. 피트 라인의 결정을 위해, 다시 "란삭(Ransac)" 알고리즘이 적용될 수 있다. 제1 단계에서, 점들이 직선에 대해 시험된다. 마스트(21)가 원통 형상을 가지며 따라서 점들(6e)이 직선으로 근사될 수 없으므로, 이 모델은 수용되지 않을 것이다. 제2 단계에서 타원이 수학적 모델로서 이용된다. 이 경우에, 알고리즘은 상기 그룹의 점들(6e)로부터 4개의 임의의 점들을 선택하고, 타원을 이들 4개의 점들로 피팅하고, 모든 나머지 점들을 피팅된 타원에 대해 테스트한다. 모든 점들(6e)이 실제로 타원 위에 거의 놓이므로, 이 모델은 수용될 것이다.

이후, 마스트(21)의 윤곽들이 이미지 처리에 의해 이미지에 대해 검출된다. 좌우측 에지는 이미지로부터 에지 검출에 의해 추출되고, 추출된 에지 및 토탈 스테이션(1)의 투영 중심(9)에 기초하여, 2개의 각각의 평면들(8)이 계산된다.

마스트(21)가 원통형상을 가지며 따라서 점들(6e)이 직선에 근사될 수 없으므로, 한편에서는 가능한 한 일련의 점들(6e)에 근사되고 다른 한편에서는 양 평면들(8)(공간 곡선)을 접촉하는 방식으로 2개의 평면들(8) 사이에 피팅되는 타원(7b)이 대신 계산된다. 이후, 타원(7b)의 중심점이 물체 표현점(3)으로서 결정된다. 추가의 물체 정의값들, 특히 마스트의 반경이 중심점 및 평면들로부터 또한 결정될 수 있다. 이후 기점(10)이 도 3a의 실시예에 대해 기술된 것과 같이 결정될 수 있다.

도 3d는 다른 실시예에 따른 사각형 부분을 가진 마스트의 측량 공정을 나타낸다. 도면에서 알 수 있는 것과 같이, 도 3a 및 도 3b의 실시예들에서 이미 적용된 원리들이 조합된다. 즉, 2개의 일련의 점들(6h, 6i)이 벽면들(23, 25) 위에 각각 형성되고, 한편 2개의 이상의 일련의 점들(6j, 6k)은 마스트 뒤에 위치된 벽 위에 형성된다.

전술한 바와 같이, 일련의 점들(6j, 6k)은 추가의 계산으로부터 제외될 것인 데, 그 이유는 일련의 점들(6h, 6i) 중 각각의 최외각 점들에 각각 인접한 점들까지의 거리가 미리 정해진 거리를 초과하기 때문이다. 2개의 나머지의 일련의 점들(6h, 6i)에 의해, 도 3b에서 코너의 것과 유사한 처리가 수행된다.

더욱이, 위에 기술한 토탈 스테이션(1) 대신에, 본 발명에는 디스플레이를 가진 원격 제어장치를 포함하는 토탈 스테이션(1)이 채용될 수 있다. 따라서, 원격 제어장치를 통해, 사용자는 토탈 스테이션(1)이 조준하는 물체 지점이 어느 것인지 제어할 수 있고 위에서 기술한 측량 방법을 수행하는 프로그램을 기동시킬 수 있다.

따라서, 본 발명에 따라, 물체 표현점들을 정확하게 결정하는 신뢰성 있는 방법 및 측량될 다양한 종류의 물체들에 대한 기점들이 개시되었다. 그러나, 본 발명이 그것의 현재 바람직한 실시예들을 참조하여 기재되었지만, 본 발명의 범위는 첨부된 청구항들에 의해서만 정의된다는 것이 이해된다.

Claims

알려진 유형들의 물체들의 그룹에 속하는 물체를 측정하고, 거리들 및 각도들을 측정하는 수단 및 카메라를 갖는 측량 기계(1)에 의해 상기 물체의 상기 유형에 대응하는 물체 표현점을 결정하는 측량 방법으로서,
정의된 각도 영역 내의 점들에 대한 거리들 및 각도들을 측정하는 것에 의해 물체(11, 15; 17, 19; 21; 23, 25; 27)에서 일련의 점들(6a, 6b; 6c, 6d; 6e, 6f, 6g; 6h, 6i, 6j, 6k)을 결정하는 단계,
상기 점들의 공간적 분포를 분석하고, 상기 분석에 기초하여, 상기 물체(11, 15; 17, 19; 21; 23, 25)의 유형을 식별하며, 상기 물체 위에 놓인 관련 점들을 제1 그룹의 점들(6a; 6c, 6d; 6e; 6h, 6i)에 할당하는 단계,
상기 물체(11, 15; 17, 19; 21; 23, 25)의 이미지를 캡쳐링하는 단계,
이미지 처리 방법을 이용하여 상기 이미지로부터 상기 물체(11, 13, 15; 17, 19; 21; 23, 25)의 윤곽을 추출하는 단계,
상기 제1 그룹의 점들 및 추출된 상기 윤곽에 기초하여 상기 물체에 적어도 하나의 공간 곡선을 피팅하는 단계, 및
피팅된 공간 곡선으로부터 상기 물체 표현점(3)의 좌표들을 결정하는 단계를 포함하는, 측량 방법.
제1항에 있어서,
상기 측량 기계를 상기 물체로 대략적으로 조준하는 단계, 및
자동화된 방식으로 상기 측량 방법을 실행하는 단계를 더 포함하는, 측량 방법.
제1항 또는 제2항에 있어서,
상기 일련의 점들(6a, 6b)은 거리들 분석 및/또는 소프트웨어 알고리즘들에 의해, 특히 "분할 및 합병(Split and Merge)" 및/또는 "란삭(Ransac)" 방법으로, 추측건대 상기 물체 위에 놓여 있는 적어도 관련 제1 그룹의 점들 및 특히 상기 배경에 놓여 있는 제2 그룹의 점들(6b)로 분할되고 상기 제1 그룹의 점들(6a)에 대응하는 적어도 하나의 피트 라인(7a)이 계산되는, 측량 방법.
제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 일련의 점들(6c, 6d)은 거리들 분석 및/또는 소프트웨어 알고리즘들에 의해, 특히 "분할 및 합병" 및/또는 "란삭(Ransac)" 방법으로, 관련 점들(6c)의 적어도 제1 그룹 및 관련 점들(6d)의 제2 그룹으로 분할되고, 적어도 2개의 피트 라인이 계산되고, 상기 하나의 피트 라인은 점들(6c)의 상기 제1 그룹에 대응하고 상기 제2 피트 라인은 상기 제2 그랍의 점들(6d)에 대응하는, 측량 방법.
제1항 내지 제4항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 추출된 윤곽 및 상기 측량 기계(1)의 점(9)에 의해 평면(8)이 정의되고, 물체 표현점(3)이 상기 평면(8)과 상기 피트 라인(7a) 사이의 교점으로서 결정되는, 측량 방법.
제1항 내지 제 5항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측량 기계(1)의 상기 하나의 점(9) 및 상기 추출된 윤곽에 의해 2개의 평면들(8, 8)이 정의되고, 특히 상기 물체는 마스트(mast)이고 상기 윤곽은 2개의 직선들을 포함하고, 물체 표현점(3)은 상기 2개의 평면들 사이의 상기 공간 곡선(7b)에 대응하여 결정되는, 측량 방법.
제1항 내지 제 6항 중 어느 한 항에 있어서,
물체 표현점은 적어도 하나의 평면 사이의 교점으로서 결정되고, 상기 평면은 상기 추출된 윤곽 및 상기 측량 기계, 및 2개의 피트 라인들에 의해 정의되는, 측량 방법.
제1항 내지 제 7항 중 어느 한 항에 있어서,
지표면 쪽으로 정의된 방향에서 특히 수직 아래를 향해 상기 물체 표현점의 투영에 의해 주어진 기점(10)은 이미지 처리, 특히 에지 검출에 의해 유도되고, 또는 수직 거리 Δ을 이용하여 결정되고, 상기 수직 거리 Δ는 수동으로 입력되고 또는 수직 폴(perpendicular pole; 2)에 대한 추가의 측정으로부터 얻어지는, 측량 방법.
제1항 내지 제 8항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 일련의 점들(6a, 6b; 6c, 6d; 6e, 6f, 6g; 6h, 6i, 6j , 6k)은 상기 점들이 평면 물체 또는 원통형 물체 위에 배치되는가 또는 물체 위에 배치되지 않는가를 결정하기 위해 평면 위로 투영되는, 측량 방법.
제1항 내지 제 9항 중 어느 한 항에 있어서,
물체 정의값들이 결정되고 특히 원통형 물체의 반경이 계산되는, 측량 방법.
제1항 내지 제10항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 측량 기계는 토탈 스테이션(total station; 1) 또는 디스플레이를 갖는 원격 제어장치를 포함하는 토탈 스테이션(1)인, 측량 방법.
제1항 내지 제11항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 물체 표현점의 상기 좌표 데이터는 상기 측량 기계(1)에 의해 정의되는 로컬 좌표계로 불리는, 측량 방법.
제1항 내지 제12항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 일련의 점들(6a; 6c, 6d; 6e; 6h, 6i)은 5 내지 100개 사이의 점들을 포함하는, 측량 방법.
거리 측정 유닛, 각도 결정 유닛, 카메라 및 청구항 제1항 내지 제13항 중 어느 한 항에 대응하는 측량 방법을 실행하기 위한 제어 유닛을 포함하는, 특히 토탈 스테이션에서의, 측량 기계로서,
상기 측량 방법은 자동화된 방식으로 실행되는, 측량 기계.