KR20140063266A - The automate road mapping method using observed field data - Google Patents

The automate road mapping method using observed field data Download PDF

Info

Publication number
KR20140063266A
KR20140063266A KR1020120130430A KR20120130430A KR20140063266A KR 20140063266 A KR20140063266 A KR 20140063266A KR 1020120130430 A KR1020120130430 A KR 1020120130430A KR 20120130430 A KR20120130430 A KR 20120130430A KR 20140063266 A KR20140063266 A KR 20140063266A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
road
vehicle
section
curve
standard deviation
Prior art date
Application number
KR1020120130430A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR101456556B1 (en
Inventor
윤덕근
성정곤
이준석
박재홍
Original Assignee
한국건설기술연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국건설기술연구원 filed Critical 한국건설기술연구원
Priority to KR1020120130430A priority Critical patent/KR101456556B1/en
Publication of KR20140063266A publication Critical patent/KR20140063266A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101456556B1 publication Critical patent/KR101456556B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/002D [Two Dimensional] image generation
    • GPHYSICS
    • G01MEASURING; TESTING
    • G01CMEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
    • G01C11/00Photogrammetry or videogrammetry, e.g. stereogrammetry; Photographic surveying

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Radar, Positioning & Navigation (AREA)
  • Remote Sensing (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Road Repair (AREA)

Abstract

The objective of the present invention is to provide a method for automatically mapping a road, capable of: automatically acquiring a road width and locations and types of a median strip, a guardrail and a road sign, etc. by using a laser in the process of mapping a road shape; and using the acquired data in a CAD. The method for automatically mapping a road using observation data includes the steps of: acquiring a posture of a vehicle and a location of a road and road information through a sensor unit installed in the vehicle that drives the road; extracting a horizontal alignment, a vertical inclination and a horizontal inclination of the road by using the acquired location information and posture information of the vehicle and classifying the shapes of the horizontal alignment, the vertical inclination and the horizontal inclination of the road into a straight section and a curvilinear section; linearly arranging the horizontal alignment, the vertical inclination and the horizontal inclination of the road by using a measuring value, from which a noise is removed, and latitude and longitude coordinate values of the vehicle in the location information of the vehicle measured in every measurement unit distance, namely, by using the measuring value from which the noise is removed for the road to be measured, and the latitude and longitude coordinate values of the vehicle measured at each measurement point; performing an object modeling through the rotary laser scan data analysis by combining with the road information acquired by the sensor unit based on the calculated straight section, circular curvilinear section and easement curvilinear section by each location of the vehicle, a length of the section, and the radius of curvature; and mapping the road based on the object modeling result according to the designed mapping regulation.

Description

실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법{The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data}[0001] The present invention relates to an automatic road mapping method using road data,

본 발명은 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법에 관한 것으로, 특히 도로조사를 위한 이동수단(이하 ‘차량’ 이라함)에 부착된 (Global Positioning System), IMU(Inertial Measurement Unit), 카메라, 레이저를 이용하여 도로시설물을 실측하고 그 실측자료를 이용하여 도로의 종평면도, 횡단도, 시설물도의 도면을 자동으로 제작하는 자동 도면화 방법에 관한 것이다.(Global Positioning System), an IMU (Inertial Measurement Unit), a camera, a laser, and the like, which are attached to moving means for road investigation The present invention relates to a method of automatically producing drawings of a road surface, a cross section, and a road map of a road using actual data of the road facilities using the road data.

국토의 효율적인 이용 등의 목적을 위해서는 도로 기하구조 정보를 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 그리고 현재까지 국내외의 도로안전성 분석 연구 수행에 있어서 도로 기하구조 정보는 대부분 도면을 이용하여 분석하였다.It is very important to accurately grasp road geometry information for the purpose of efficient use of the land. And so far, most of the road geometry information has been analyzed by using the drawings in conducting national and international road safety analysis studies.

그러나 현재 모든 도로에 도면이 존재하는 것은 아니며, 현재 국내의 도로대장 전산화율은 약 70% 정도이며 지방도 등에서는 도면이 없는 구간이 대부분인 실정이다. 또한 도면이 존재하는 구간에도 도로 선형 개량이나 덧씌우기 공사 등으로 인해 도면과 실제 도로의 기하구조 정보가 다른 경우가 존재한다. However, there are no drawings on all roads at present, and the rate of computerization of roads in Korea is about 70% at present. Most of the roads do not have drawings in local roads. Also, there may be a case where the geometrical information of the road and the actual road are different due to the improvement of the road alignment or the overlay construction in the section where the drawings exist.

따라서 도로에 대한 도면이 없는 경우에는 직접 측량자가 도로 현장에 나가서 현장에서 도로선형정보를 취득해야 한다. 그리고 이렇게 취득한 정보를 토대로 도로의 도면화 작업을 수행하게 된다. 도로의 도면화를 위한 전통적 방법으로는 토탈스테이션이나 GPS를 사용한 노선측량방법과 항공사진 측량 방법이 있으나 이는 비용과 시간적인 측면에 어려움이 있어 모든 도로에 도면화 작업을 수행하지 못하고 있는 실정이다. Therefore, if there is no drawing on the road, the direct surveyor must go to the road site to obtain the road linear information on site. Then, the road drawing process is performed based on the acquired information. Route surveying method and aerial photographing method using total station or GPS are used as the conventional method for drawing the road, but it is difficult to perform drawing work on all roads because of cost and time difficulties.

이처럼 도면이 없는 구간에 대하여 다시 측량용역을 발주하여 도로대장을 위한 도면을 만드는 작업은 많은 비용과 노력이 필요하다. In this way, it is costly and effortful to re-order surveying services for the sections without drawings and to make drawings for the road register.

최근에는 도면화를 자동화하기 위하여 차량에 각종 센서를 부착하여 측량하는 모바일 매핑 시스템(Mobile Mapping System; MMS)을 이용하는 연구가 활성화되고 있다.In recent years, studies using a mobile mapping system (MMS) for measuring various sensors attached to a vehicle have been actively conducted in order to automate detailing.

그러나 MMS 시스템은 고가의 상용 레이저 시스템을 사용하며, 데이터 용량이 큰 포인트클라우드를 저장하였다가 수작업에 의한 후처리로 이것을 이용하여 벡터라이징하는 작업을 수행하고 있어서, 비용과 시간이 많이 드는 단점이 있다. 또한 MMS 시스템은 도로의 선형이나, 단순히 도로 시설물의 위치, 종류 등을 확인하는 수준으로 도로를 자동으로 도면화하지 못하고 있다. 즉, MMS 차량을 이용하여 도로 시설물의 위치를 갱신하고 도면화하는 작업은 위치측정 관련 센서, 레이저 센서, 동기화 센서 등 관련 센서를 통합하고 자동으로 데이터를 취득하고, 이를 도면으로 제작하고 출력하는 복잡한 과정이 발생됨에 따라 현재의 기술로는 자동화가 사실상 어려운 상태이다. 따라서 도로의 자동 도면화 시스템은 아직 많은 연구가 필요한 상태이다.However, the MMS system uses an expensive commercial laser system, stores a point cloud having a large data capacity, and performs a vectorizing operation by using it as a post-processing after manual operation, which is costly and time consuming . In addition, the MMS system can not automatically map roads to a level that confirms the linearity of roads, or simply the location and type of road facilities. In other words, the task of updating and detailing the location of the road facilities using the MMS vehicle integrates related sensors such as position measurement related sensors, laser sensors, synchronization sensors, etc., and automatically acquires data, With the process occurring, automation is virtually difficult with current technology. Therefore, it is necessary to carry out a lot of studies on the automatic drawing system of roads.

따라서 본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 도로형상의 도면화 과정에서 레이저를 이용하여 실측된 실측 데이터를 취득하고 이를 CAD 기반위에서 작동하는 자동 도면화하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made in order to solve the above-mentioned problems, and it is an object of the present invention to provide a method of automatically acquiring actual data measured using a laser in the process of drawing a road shape, .

본 발명의 다른 목적은 레이저센서를 이용하여 필요한 도로폭 데이터만 위치와 함께 자동으로 저장하여 선형화하고, 이러한 데이터를 자동으로 도면화하는 방법을 제공하는데 있다.It is another object of the present invention to provide a method of automatically storing and linearizing necessary road width data together with a position using a laser sensor, and automatically drawing such data.

본 발명의 또 다른 목적은 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 취득하고 이를 CAD 기반위에서 작동하는 자동 도면화하는 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.It is another object of the present invention to provide a method of automatically acquiring the position and type of a road width and a center separator, a guard rail, a road sign, and the like, and operating the CAD on the basis of CAD.

상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법의 특징은 (A) 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득하는 단계와, (B) 상기 취득된 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분하는 단계와, (C) 노이즈가 제거된 측정값을 측정단위거리마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용하여 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 산출하는 단계와, (D) 상기 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 센서부를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행하는 단계와, (E) 상기 수행된 개체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 도로의 도면화 작업이 수행되는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of automatically drawing a road using actual measurement data according to the present invention, comprising the steps of: (A) (B) extracting a plane linear shape, a longitudinal gradient, and a transverse gradient of the road using the acquired vehicle position information and vehicle attitude information, A step of dividing the shape of the slope and the transverse slope into a straight line and a curved line section; and (C) a step of dividing the noise-removed measured value by the vehicle position information measured at each unit distance, , A straight line segment classified by using a noise-removed measurement value for the measurement target road, a vehicle hardness coordinate value at each measurement point, and a vehicle latitude coordinate value, and a straight line segment according to the curve segment Calculating a length of a curved section, a curved section of the curved section and a curved section of the curved section and a radius of curvature of the curved section, (D) calculating a linear section, a curved section, Performing object modeling based on rotational laser scan data analysis in combination with the road information acquired through the sensor unit based on the length and the radius of curvature of each section, And the step of drawing the road is carried out according to the specification of the drawing.

바람직하게 상기 (A) 단계는 상행 및 하행을 모두 주행한 양방향 편도 데이터를 이용하여 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 도로의 중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 측정된 도로폭을 취득하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the step (A), the central line of the road is generated by synchronizing the coordinates using bidirectional one-way data traveling both uphill and downhill, and the coordinates to the left and right boundaries are calculated while extracting the center line of the generated road And the measured road width is acquired.

바람직하게 상기 (A) 단계는 주행 중에 센서부를 통해 측정거리단위마다 각 측정점에서 측정된 헤딩값을 차량 자세정보로 취득하는 것을 특징으로 한다.Preferably, in the step (A), a heading value measured at each measurement point is acquired as vehicle attitude information for each measurement distance unit through the sensor unit during driving.

바람직하게 상기 (A) 단계는 차량이 주행하는 과정에서 측정거리 단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (A) is a step of acquiring, as vehicle position information, the hardness coordinate value and the latitude coordinate value of the vehicle measured at each measurement point for each measurement distance unit in the course of travel of the vehicle.

바람직하게 상기 (B) 단계는 차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 도로의 평면선형을 추출하고, 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 도로의 종단경사를 추출하며, 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 도로의 횡단경사를 추출하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B) extracts a plane linear shape of the road using a heading value of the vehicle, extracts an end slope of the road using the ellipsoid height among the vehicle position information, roll value of the road is used to extract the cross slope of the road.

바람직하게 상기 (B) 단계는 (B1) 상기 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하는 단계와, (B2) 노이즈가 제거된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 미리 정의된 표준편차를 기준으로 직선 및 곡선부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B) includes the steps of: (B1) removing noise by using the moving average value from the positional information of the acquired vehicle or the attitude information of the vehicle; (B2) And judging a straight line and a curved line based on a predefined standard deviation in the information.

바람직하게 상기 이동 평균값은 측정값의 개수를 스팬(span)으로 정하고, 해당 스팬에 대해 각각의 측정값에 의해 산출되는 것을 특징으로 한다.Preferably, the moving average value is determined by setting the number of measured values as a span, and calculating the moving average value by each measurement value for the span.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B2) includes comparing a heading value with which the noise is removed to a heading standard deviation, and if the heading standard deviation is less than or equal to the heading standard deviation, the curve is determined as a straight line.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B2) includes the steps of: comparing an end slope calculated using the ellipsoid height of the noise-removed GPS data with a standard deviation of an end slope; and if the standard deviation is less than or equal to the standard deviation of the end slope, , And if it is larger than the standard deviation, it is determined as a curved portion.

바람직하게 상기 (B2) 단계는 노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하는 단계와, 상기 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (B2) includes the steps of: comparing a transverse gradient calculated using the noise-removed roll value with a standard deviation of a transverse gradient; and if the standard deviation is less than or equal to the standard deviation of the transverse gradient, And if it is larger, it is judged as a curved portion.

바람직하게 상기 (C) 단계는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 세분하여 곡률반경을 취득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (C) further comprises the step of dividing the curve section into a curved section and a relaxation curve section to obtain a curvature radius.

바람직하게 상기 (E) 단계는 작성되는 도면이 일정거리 단위의 종평면도와 횡단도인 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (E) is a longitudinal plan view and a cross-sectional view of a predetermined distance unit.

바람직하게 상기 (E) 단계는 (E1) 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나는지 판단하는 단계와, (E2) 상기 판단결과, 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 이어 붙이는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (E) includes the steps of: (E1) determining whether the range of the road linearity is out of the range; and (E2) if the range of the road linearity is out of the range, cutting the cut point at a cut point, and attaching the cut point to one of the cut points.

바람직하게 상기 (E1) 단계는 도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하는 단계와, 상기 구해진 dY 및 dX이 도곽의 가로축적 길이인 X 및 세로 축척 길이인 Y과 각각 비교하는 단계와, 상기 비교결과, dY > X, dX > Y 중 적어도 하나이면, 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어난 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the step (E1) includes the steps of: obtaining dY, which is a width in a direction of a cut section of a road center line, and dX in a direction perpendicular thereto, and a step of obtaining dY and dX, And determining that the drawing of the road is out of the range of the curve if at least one of dY > X and dX > Y is satisfied.

바람직하게 상기 도로 정보는 도로폭, 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판의 위치와 종류를 포함하는 것을 특징으로 한다.Preferably, the road information includes a road width, a median separator, a guard rail, and a position and type of a road sign.

이상에서 설명한 바와 같은 본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법은 다음과 같은 효과가 있다.As described above, the method of automatic road drawing using actual measurement data according to the present invention has the following effects.

첫째, 도면이 없는 도로의 경우 도로조사차량의 주행 조사만으로 도로 도면을 손쉽게 제작할 수 있어, 현재 도면이 존재하지 않은 도로에 대해서도 손쉽게 도면화할 수 있어 도로의 유지관리 등 국토의 효율적인 이용이 가능하다.First, in the case of a road without drawings, it is possible to easily produce a road drawing only by running a road survey vehicle, and it is possible to easily design a road that does not have a current drawing, thus enabling efficient use of the land including maintenance of the road.

둘째, 실측을 통해 취득된 실측자료를 이용하면 도로관리자는 도로교통 안전점검을 위한 기초자료로 활용이 가능하며, 또한 도로의 계획과 유지관리를 위한 기초자료로 활용이 가능하다.Second, using the actual data obtained through actual measurements, road managers can be used as basic data for safety inspection of road traffic, and can be used as basic data for planning and maintenance of roads.

셋째, 도로조사를 위한 이동수단(이하 ‘차량’ 이라함)에 부착된 저가의 레이저 센서를 통해 이동하면서 필요한 도로폭 데이터만을 위치와 함께 자동으로 저장하고 선형화하여 도면화 작업을 수행함으로써, 도로의 도면화 작업에 발생되는 비용과 시간을 획기적으로 줄일 수 있다.Third, only necessary road width data is automatically stored and linearized while moving through a low-priced laser sensor attached to a moving means for road investigation (hereinafter referred to as 'vehicle'), It is possible to drastically reduce the time and cost incurred in the detailing work.

도 1 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위해 도로를 주행하는 이동수단의 실시예
도 2 는 도 1의 센서부에서 취득한 도로폭의 자료를 나타낸 취득화면
도 3 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위한 CAD 상의 도면화 메뉴와 기능을 나타낸 도면
도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 5 는 도 4에서 구분된 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도
도 6 은 본 발명에 따른 도면화 결과로 만들어진 도로의 종평면도
도 7 은 본 발명에 따른 도면화 결과로 만들어진 도로의 횡단면도
도 8 은 도로 구간의 도면이 도곽을 벗어나는지 판단하기 위한 개념도
FIG. 1 is a view showing an embodiment of a moving means for traveling on a road for road automatic drawing using measured data according to the invention
Fig. 2 is an explanatory view showing an acquisition screen showing data of the road width acquired from the sensor unit of Fig.
Fig. 3 is a diagram showing a CAD drawing menu and a function for road automatic drawing using actual measurement data according to the invention
4 is a flowchart for explaining a road automatic drawing method using actual measurement data according to an embodiment of the present invention.
FIG. 5 is a flowchart for explaining a method of dividing a curve section divided in FIG. 4 into a circular curve section and a relaxation curve section
Fig. 6 is a longitudinal sectional view of a road made as a result of the drawing according to the present invention
7 is a cross-sectional view of a road made as a result of the drawing according to the present invention
8 is a conceptual diagram for determining whether the road section is out of the way

본 발명의 다른 목적, 특성 및 이점들은 첨부한 도면을 참조한 실시예들의 상세한 설명을 통해 명백해질 것이다.Other objects, features and advantages of the present invention will become apparent from the detailed description of the embodiments with reference to the accompanying drawings.

본 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법의 바람직한 실시예에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 설명하면 다음과 같다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예는 본 발명의 개시가 완전하도록 하며 통상의 지식을 가진자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 따라서 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.A preferred embodiment of a road automatic detailing method using actual measurement data according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided to let you know. Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and are not intended to represent all of the technical ideas of the present invention. Therefore, various equivalents It should be understood that water and variations may be present.

도 1 은 발명에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화를 위해 도로를 주행하는 이동수단의 실시예이다.Fig. 1 is an embodiment of a moving means for driving a road for automatic road drawing using actual data according to the invention.

도 1과 같이, 도로를 주행하는 차량(10)과, 상기 차량(10)에 부착되어 도로 주변을 촬영하는 카메라부(미도시)와, 차량(10)에 부착되어 도로에 대한 정보를 측정하는 센서부(20)를 포함한다. 참고로 도로에 대한 정보는 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 포함한다.(Not shown) attached to the vehicle 10 and photographing the periphery of the road as shown in Fig. 1, a camera 10 attached to the vehicle 10 for measuring information about the road And a sensor unit 20. For reference, information on roads includes locations and types of road widths and median separators, guard rails, and road signs.

이때, 센서부(20)로는 GPS, IMU 등을 통해 차량이 주행하는 도로의 위치 및 차량의 자세를 취득하는 위치취득 센서부와, 레이저 스캐너와 레이저스캐너 동기화 장치 등을 통해 차량이 주행하는 도로의 폭을 측정하는 도로폭 측정 센서부와, 리얼타임 모듈, DMI 센서 등을 통해 상기 카메라부를 통해 촬영된 영상의 촬영시점의 이미지와 촬영당시의 좌표를 동기화하는 동기화부로 구성된다. 도 2 는 도 1의 센서부에서 취득한 도로폭의 자료를 나타낸 취득화면으로, 도로의 폭 정보와, 현재시간, 위치, 차량의 자세 및 도로의 이미지 정보를 포함한다. At this time, the sensor unit 20 includes a position acquisition sensor unit for acquiring the position of the road and the posture of the vehicle on which the vehicle travels via GPS, IMU, etc., And a synchronization unit for synchronizing an image at a shooting time point of the image photographed through the camera unit with coordinates at the time of shooting through a real time module, a DMI sensor, or the like. Fig. 2 is an acquisition screen showing data of the road width acquired by the sensor unit of Fig. 1, and includes road width information, current time, position, vehicle posture, and road image information.

상기 센서부(20)에서 도로폭 측정 센서부는 레이저 센서로 구성되며, 측정시에만 밖으로 돌출하여 측정하도록 구성된다. 그리고 상기 레이저 센서는 차량 후면의 좌우편에 각각 설치되며, 180도의 스캔영역을 초당 약 5섹션의 데이터로 측정한다. 일반적으로 레이저 포인트클라우드는 1시간을 취득하면 수십 기가바이트의 큰 용량이지만 필요한 데이터만 위치정보와 함께 저장하고 나머지는 버리는 구조로 3MB/km 정도의 용량으로 가능하다. 그리고 측정되는 도로폭은 스캐너의 패턴을 분석하여 도로의 연석이나 가드레일, 중앙분리대 유무를 측정하였으며 도로의 단차를 이용하여 임계값 이상으로 변동이 있으면 도로폭으로 인식을 하였다. 본 발명에서는 연석의 높이를 고려하여 20cm 이상의 단차가 있거나 급격한 하향 경사가 있을 때를 도로폭의 경계로 인식하였다.The road width measurement sensor unit in the sensor unit 20 is constituted by a laser sensor, and is configured to protrude and measure only at the time of measurement. The laser sensors are installed on the left and right sides of the rear surface of the vehicle, respectively, and measure a scan area of 180 degrees with about five sections per second. Generally, a laser point cloud is a large capacity of several tens of gigabytes for one hour, but it is possible to store 3MB / km of the required data only with the location information and discard the rest. The measured road width was analyzed by the pattern of the scanner to measure the curb, guardrail, and median of the road. In the present invention, considering the height of the curb, when there is a step of 20 cm or more, or when there is a sudden downward slope, it is recognized as the boundary of the road width.

또한 상기 위치취득 센서부는 200Hz의 데이터 로깅이 가능하며, 차량의 거리계(DMI ; Distance Measurement Instrument)의 트리거 신호를 이용하여 특별한 후처리가 없이도 정밀하게 1m 마다의 위치 정보를 실시간으로 로깅이 가능하다. 그리고 GPS의 위치 보정을 위해서 SBAS(Satellite Based Augmentation System, 위성기반 오차보정시스템)을 사용하였으며 실시간으로 RMSE(Root Mean Square Error) 1m 이내의 측정이 가능하였다.In addition, the position acquisition sensor unit can perform data logging of 200 Hz, and can precisely log positional information every 1 m in real time without using any special post-processing by using a trigger signal of a vehicle distance meter (DMI; Distance Measurement Instrument). The satellite based augmentation system (SBAS) was used to correct the position of the GPS and the measurement of RMSE (Root Mean Square Error) within 1m was possible in real time.

이와 같이 본 발명에서는 도로선형에 대한 정보를 측정할 수 있는 센서부(20)를 탑재한 차량(10)을 실제 측정대상 도로에 주행시켜서 취득한 실측자료를 이용하여 도로의 도면화를 수행한다. As described above, according to the present invention, the roads are drawn using actual measurement data obtained by running the vehicle 10 equipped with the sensor unit 20 capable of measuring information on the road alignment on the actual measurement target road.

도 4 는 본 발명의 실시예에 따른 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 4 is a flowchart for explaining a road automatic detailing method using actual measurement data according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하여 설명하면, 먼저 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 카메라부 및 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득한다(S10). 이때, 도로 정보는 도로폭과 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판 등의 위치와 종류를 포함한다.Referring to FIG. 4, first, a posture of a vehicle, a position of a road and road information are acquired through a camera unit and a sensor unit installed on a moving means (hereinafter referred to as a 'vehicle') running on the road (S10). At this time, the road information includes the position and kind of the road width and the center separator, the guard rail, the road sign, and the like.

상기 도로폭을 측정하는 방법에 있어서, 주행하는 차량이 오른쪽 차선만을 이용할 수 있는 점을 감안하여, 상행 및 하행을 모두 주행하여 각각 양방향 편도 데이터를 이용하여 측정한다. 그리고 동기화부를 통해 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 중심선에 대하여 1m씩의 도로중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 전체 도로폭을 측정한다.In the method for measuring the road width, taking into consideration that only the right lane can be used for a vehicle that is traveling, both the up and down directions are run and the two-way one way data are used for the measurement. Then, the center line of the road is generated through synchronization of the coordinates through the synchronization unit, and the center line of 1m is extracted from the generated center line, and the coordinates to the left and right boundaries are calculated to measure the entire road width.

또한, 차량의 자세를 측정하는 방법은 차량에 설치된 센서부를 통해서, 차량이 주행하면서 차량에 발생하는 헤딩과 롤, 그리고 피치의 정보를 연속적으로 수집하게 된다. 참고로, 차량에 서로 직교하는 3개 축(x,y,z)을 상정하였을 때, 차량의 중심에 차량의 주행방향으로 연장되는 x축을 중심으로 회전하게 되는 것을 롤(roll)이라고 하고, 상기 롤링의 x축과 동일 평면에서 서로 직교하는 y축을 중심으로 회전하게 되는 것을 피치(pitch)라고 하며, 상기 x축 및 y축 모두에 대해 연직한 z축을 중심으로 회전하게 되는 것을 헤딩(heading)이라고 한다.The method of measuring the attitude of the vehicle continuously collects information on the heading, roll, and pitch generated in the vehicle while the vehicle is running through the sensor unit installed in the vehicle. For reference, when three mutually orthogonal axes (x, y, z) are assumed on a vehicle, a roll is referred to as being rotated around the x-axis extending in the direction of travel of the vehicle at the center of the vehicle, It is referred to as " pitch ", which rotates around a y-axis orthogonal to each other in the same plane as the x-axis of rolling, and a head that rotates about a vertical z-axis with respect to both the x- do.

이러한 차량 자세정보 중에서도 특히 헤딩이 매우 유용하게 이용될 수 있는데, 앞서 언급한 것처럼, 헤딩은 z축을 중심으로 회전하는 것으로서, 차량이 주행하면서 좌, 우로 움직이는 것을 나타내며, 이러한 헤딩의 측정값(이하, ‘H값’이라함)은 정북방향을 기준으로 측정된 각도값으로 나타낼 수 있다. 예를 들어, 차량에 대한 H값이 185도라면 차량의 주행 방향이 z축을 기준으로 정북으로부터 시계방향으로 185도 돌아가 있다는 것을 의미한다. 그리고 차량이 주행하면서 H값이 변화되지 아니하고 일정하다면 차량은 직선 주행하는 것이고, 측정된 H값이 측정단위거리마다 달라진다면 좌회전 또는 우회전하면서 주행하는 것이다. 즉, 측정거리단위마다 취득한 H값이 185도, 186도 및 187도로 순차적으로 증가하는 형태로 변화된다면, 이는 차량이 주행 방향에서 우회전하는 것으로 판단될 수 있으며, 반대로 측정거리단위마다 취득한 H값이 187도, 186도 및 185도의 순서로 점차 감소되는 것으로 측정된다면, 이는 차량이 주행 방향에서 좌회전하는 것으로 판단될 수 있다. 특히 H값이 증가하거나 감소하되, 그 변화율 즉, 측정거리단위마다 취득한 H값 간의 차이가 일정하다면 차량은 “원곡선 구간”을 주행하는 것이 될 것이고, H값의 변화율이 증가한다면 급격하게 도로의 평면선형에서의 곡률이 감소하는 “완화곡선 구간”을 주행하는 것이 될 것이며, H값의 변화율이 감소한다면 도로의 평면선형에서의 곡률이 점차로 증가하는 “완화곡선 구간”을 주행하는 것이라 판단될 수 있다. 이와 같이 차량이 주행하는 과정에서 측정거리단위마다 각 측정점에서 차량의 H값을 차량 자세정보로서 취득한다.Among these vehicle attitude information, particularly, the heading can be very usefully utilized. As mentioned above, the heading rotates around the z-axis and indicates that the vehicle is moving left and right as it travels. Quot; H value ") can be represented by an angle value measured based on the north-north direction. For example, if the H value for the vehicle is 185 degrees, it means that the running direction of the vehicle is 185 degrees clockwise from the north side with respect to the z axis. If the H value is not changed while the vehicle is traveling, the vehicle is traveling straight. If the measured H value is different for each unit of measurement, the vehicle travels left or right. That is, if the obtained H value per unit of measurement distance is changed in the form of sequentially increasing to 185 degrees, 186 degrees and 187 degrees, it can be judged that the vehicle is turning right in the traveling direction, and conversely, 187 degrees, 186 degrees and 185 degrees, it can be judged that the vehicle is turning left in the running direction. In particular, if the H value increases or decreases but the difference between the obtained H values for each measurement distance unit is constant, the vehicle will run on the "curved section", and if the rate of change of the H value increases, A relaxation curve section in which the curvature in the planar linear shape decreases and a decrease in the H value can be judged to run in the " relaxation curve section " in which the curvature gradually increases in the plane linearity of the road have. As described above, the H value of the vehicle is acquired as the vehicle attitude information at each measurement point for each measurement distance unit in the process of traveling the vehicle.

그리고 차량의 위치를 측정하는 방법은 차량이 주행하는 과정에서 측정거리 단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득한다.The method for measuring the position of the vehicle acquires, as the vehicle position information, the hardness coordinate value and the latitude coordinate value of the vehicle measured at each measurement point for each measurement distance unit in the process of traveling the vehicle.

이어 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분한다(S20). 이때, 도로의 평면선형은 차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 추출하고, 도로의 종단경사는 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 추출하며, 도로의 횡단경사는 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 추출한다. Next, the shape of the horizontal line, the end slope, and the slope of the road are divided into the straight line and the curve line by extracting the plane linear shape, the longitudinal slope and the transverse slope of the road using the vehicle position information and the vehicle attitude information ). At this time, the plane linear shape of the road is extracted by using the heading value of the vehicle attitude information, and the longitudinal slope of the road is extracted by using the ellipsoidal height among the position information of the vehicle, and the transverse slope of the road is a roll ) Values.

한편, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하기 위해서는 상기 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하여야 한다. 즉, 차량의 차로 변경, 노변 장애물로 인한 운전자의 회피운전, 기타 운전자가 인식하지 못하는 동안에 일어나는 사행 운동 등으로 인하여 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보가 변화될 수 있다. 이러한 이유에서 취득된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 비정상적인 노이즈를 제거하는 작업을 수행할 필요가 있는 것이다. 따라서 상기 노이즈 제거작업은 결국, 측정된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에 따른 값을 그래프로 그렸을 때, 뾰족하게 튀는 형상의 그래프를 매끄러운 그래프로 변화시키는 스무딩(smoothing) 작업을 수행하되, 실제 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 보다 정확하게 판정할 수 있도록 하는 것이다.On the other hand, in order to extract the plane linear shape, the end slope, and the slope of the road, the noise should be removed using the moving average value from the positional information of the acquired vehicle or the attitude information of the vehicle. That is, the positional information of the vehicle or the attitude information of the vehicle may be changed due to the change of the vehicle, the avoidance of the driver due to the roadside obstacle, or the meandering motion that occurs while the driver is not aware. For this reason, it is necessary to perform an operation of removing abnormal noise from the acquired position information of the vehicle or the attitude information of the vehicle. Therefore, when the noise removal operation is performed, a smoothing operation is performed to change the graph of the pointed shape to a smooth graph when the value of the measured vehicle position information or the vehicle attitude information is plotted as a graph, It is possible to more accurately determine the plane linearity, the terminal slope, and the transverse slope of the road.

본 발명에서는 이동평균을 구함으로써 측정된 값에 대한 스무딩 작업을 수행한다. 구체적으로 스무딩 작업을 수행하게 될 측정값의 개수를 “스팬(span)”으로 정하여, 해당 스팬에 대해 각각의 측정값에 대한 이동평균값을 구하게 되는 것이다. 이와 같이 측정값의 이동평균값으로 그려지는 그래프는 스무딩 작업전에 측정값에 의한 그래프보다 부드러운 곡선이 된다. In the present invention, a smoothing operation is performed on a measured value by obtaining a moving average. Specifically, the number of measurement values to be subjected to the smoothing operation is determined as " span ", and a moving average value for each measured value is obtained for the span. In this way, the graph drawn as the moving average value of the measured value becomes a smoother curve than the graph obtained by the measured value before the smoothing operation.

일 실시예로서, 측정된 측정값 중 헤딩값(이하 ‘H값’으로함)의 이동평균값은 다음 수학식 1에 의해 구하게 된다. 여기서 스팬은 홀수 정수값이다. In one embodiment, the moving average value of the head value (hereinafter, referred to as 'H value') of the measured values is obtained by the following equation (1). Where span is an odd integer value.

Figure pat00001
Figure pat00001

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

Figure pat00002
은 Hn의 이동평균값을 의미한다.In the above equation (1), H denotes the measured H value, H n denotes the n-th H value, span denotes the span described above, and is an odd integer value. It is an integer rounded down,
Figure pat00002
Means the moving average value of H n .

예를 들어, 측정대상 도로를 총 n개 구간으로 분할하게 되면, 각 구간의 시점에서 측정된 H값은 각각 H0, H1, H2, H3,..., Hk,..., Hn이 될 것인데, 스팬을 5로 정했다면, 이동평균값은 각각 아래의 수학식 2 내지 수학식 6과 같이 표현할 수 있다.For example, if the measurement target road is divided into n sections, the H values measured at the beginning of each section are H 0 , H 1 , H 2 , H 3 ,. , H n . If the span is set to 5, the moving average value can be expressed by the following Equations (2) to (6), respectively.

Figure pat00003
Figure pat00003

Figure pat00004
Figure pat00004

Figure pat00005
Figure pat00005

Figure pat00006
Figure pat00006

Figure pat00007
Figure pat00007

이와 같이 H값이 이동평균값을 구하여 스무딩 작업을 수행함에 있어서는 스팬이 커질수록 노이즈의 제거가 잘 이루어져서, 이동평균값에 의한 그래프는 최초 H값에 의한 그래프보다 불규칙한 것이 줄어들고 부드러운 선으로 그려지는 효과를 발휘하게 되지만 애초에 측정되었던 H값의 특징이 잘 나타나지 않게 되는 문제가 있다. 예를 들어, 측정된 H값이 총 18개이고 각각의 H값이 각각 1, 3, 5, 7, 9,7,5, 3, 1, 1, 3, 5, 7, 9, 7, 5, 3, 1인 경우, 스팬을 9로 설정하여 이동평균을 계산하게 되며, 애초 H값이 각각 1, 3, 5, 7인 경우가 이동평균값 4.6으로 바뀌게 되어 애초 H값과는 상당한 차이를 보이게 된다.In this way, when the moving average value of H value is obtained and the smoothing operation is performed, noise can be removed more effectively as the span becomes larger. Thus, the moving average value graph is less irregular than the initial H value graph, However, there is a problem that the characteristic of the H value which was measured at the beginning is not displayed well. For example, the measured H values are 18 in total and the H values are 1, 3, 5, 7, 9,7,5, 3, 1, 1, 3, 5, 7, 9, 3, and 1, the moving average is calculated by setting the span to 9, and when the H values are 1, 3, 5, and 7 respectively, the moving average value is changed to 4.6, which is significantly different from the H value .

이와 같이 측정된 값에서 이동평균값을 구하여 노이즈를 제거하는 스무딩 작업을 수행함에 있어서는, 이동평균값의 계산에 사용되는 스팬의 적정값을 결정해야 하는데, 적정 스팬을 결정함에 있어서, 본 발명에서는 표준편차를 이용한다. In performing the smoothing operation for obtaining the moving average value from the measured values and removing the noise, it is necessary to determine an appropriate value of the span used for calculating the moving average value. In determining the appropriate span, in the present invention, .

이러한 표준편차는 측정된 값을 비정상적인 노이즈로 볼 것인지, 아니면 적절한 측정치로 볼 것인지의 기준이 되는 것이다. 참고로 상기 표준편차는 관리자에 의해 미리 정의되는 값으로써, H값의 표준편차는 0.025값으로 정의되고, 종단경사의 표준편차는 0.1값으로 정의되며, 횡단경사의 표준편차는 0.06값으로 정의된다.These standard deviations are based on whether the measured value is viewed as abnormal noise or as an appropriate measurement value. For reference, the standard deviation is a value defined in advance by the administrator. The standard deviation of the H value is defined as 0.025, the standard deviation of the end slope is defined as 0.1, and the standard deviation of the slope is defined as 0.06 .

이렇게 정의된 표준편차를 측정된 값과 비교하여, 표준편차보다 작으면 직선으로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 즉, 노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하고, 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 또한, 노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하고, 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다. 또한, 노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하고, 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단한다.The standard deviation thus defined is compared with the measured value. If the standard deviation is smaller than the standard deviation, it is determined to be a straight line. If the standard deviation is larger than the standard deviation, the curve is judged. That is, the heading value obtained by removing the noise is compared with the heading standard deviation, and if it is equal to or smaller than the heading standard deviation of the comparison result, the straight line section is determined. Also, if the standard deviation of the terminal slope is compared with the standard deviation of the terminal slope calculated by using the ellipsoid height of the noise-removed GPS data, if the standard deviation is less than or equal to the standard deviation of the terminal slope, . In addition, the cross slope calculated by using the noise-removed roll value is compared with the standard deviation of the transverse slope. When the comparison result is equal to or smaller than the standard deviation of the transverse slope, the straight slope is determined.

이에 따라, 본 발명에서는 차량으로부터 측정되고 노이즈가 제거된 측정값(헤딩값, 타원체고, 롤값)을 이용하여 측정거리단위에 해당하는 각 구간별로 각각 직선구간인지 아니면 곡선구간인지를 판정하게 되고, 이에 의해 전체 측정 대상 도로의 전구간에 대해 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분할 수 있게 된다. Accordingly, in the present invention, it is determined whether each section corresponding to the measurement distance unit is a straight line section or a curved section by using measured values (heading value, ellipsoid height, and roll value) This makes it possible to distinguish the shape of the plane line, the end slope, and the slope of the road from the entire measurement target road to the straight line and the curve section.

이어, 상기 헤딩값, 타원체고 및 롤값에 대해 노이즈가 제거된 후에는 노이즈가 제거된 측정값을 측정단위거리마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용한 선형배치 작업을 수행하게 된다(S30). 즉, 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 취득한다.Next, after the noise is eliminated for the heading value, the ellipsoid height and the roll value, the noise-removed measurement value is calculated from the vehicle position information measured for each measurement unit distance using a linear coordinate system using the vehicle's longitude coordinate value and the vehicle's latitude coordinate value (S30). That is to say, the length of the straight line segment, the length of the curve segment, and the length of the straight line segment classified by using the noise-removed measurement values for the measurement target road, the vehicle hardness coordinate value and the vehicle latitude coordinate value at each measurement point, Classification of the curved and relaxation curve segments of the curve segments and the radius of curvature of the segments of the curve segments are obtained.

이때, 직선구간의 길이는 표준편차에 따라 구분된 직선구간에 대해서는 직선구간의 전체 길이 즉, 직선구간으로 판정된 구간의 개수에 측정거리단위를 곱하거나, 또는 직선구간으로 판정된 구간 전부에 대해 측정거리단위를 합산하게 되면 직선구간의 길이를 알 수 있게 된다. 또한 곡선구간에 대해서도 곡선구간으로 판정된 구간의 개수에 측정거리단위를 곱함으로써 곡선구간의 길이를 알 수 있다. In this case, the length of the straight line section is calculated by multiplying the total length of the straight section, that is, the number of sections determined as the straight section by the measurement distance unit, or the whole section determined as the straight section, By summing the measurement distance units, the length of the straight line segment can be known. Also for the curve section, the length of the curve section can be determined by multiplying the number of sections determined as the curve section by the measurement distance unit.

한편, 본 발명에서는 다음과 같은 과정을 통해 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 더 세분할 수 있게 되며, 원곡선 구간의 곡률반경을 알 수 있게 된다. In the present invention, the curved section can be further subdivided into the curved section and the relaxed curved section through the following procedure, and the curvature radius of the curved section can be known.

상기 곡선구간은 원곡선과 완화곡선으로 이루어지는데, 완화곡선은 차량이 직선구간에서 원의 원주에 해당하는 원곡선구간으로 진입할 때 운전자가 쉽게 적응할 수 있도록 설치되는 구간으로서, 곡선구간은 결국 완화곡선-원곡선-완화곡선의 순서로 이루어지게 된다. 즉, 완전한 원의 원주에 해당하는 원곡선의 전후로 완화곡선이 존재하게 되는 것이다. 또한 곡선 구간은 2개의 직선구간 사이에 위치하게 된다. 따라서 평면상에 2개의 직선구간과 곡선구간을 도시하게 되면 곡선구간 전후에 있는 2개의 직선구간을 연장하게 되면 2개의 직선구간이 교차하는 교차점(IP)이 존재하게 되는데, 이러한 교차점(IP)을 이용하여 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선으로 구분하게 되고, 원곡선 구간의 길이 및 원곡선 구간의 곡률반경을 구하게 된다.The curve section consists of a circle curve and a relaxation curve. The relaxation curve is a section installed so that the driver can easily adapt when the vehicle enters the circle curve section corresponding to the circumference of the circle in the straight section, Curve-circle curve-relaxation curve. That is, a relaxation curve exists before and after the circle curve corresponding to the complete circle circumference. In addition, the curve section is located between two straight line sections. Therefore, when two straight line segments and two curved line segments are shown on a plane, when two straight line segments extending before and after the curve segment are extended, an intersection point (IP) where two straight line segments intersect exists. The curved section is divided into a circular curve section and a relaxation curve, and the length of the circular section and the radius of curvature of the circular section are obtained.

도 5 는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분하는 방법을 설명하기 위한 흐름도로서, 구체적으로 측정대상 도로에 대해 차량을 주행시켜 취득한 측정단위거리 마다의 차량의 위치정보에서는 각 측정단위거리 마다의 측정점에서의 경도좌표값(Xn)과 위도좌표값(Yn)을 알고 있으므로, 이를 이용하여 측정대상 도로에 대해 곡선구간의 전후에 존재하는 직선구간 각각에 대해 직선방정식의 회귀식을 산출한다(S101). 이때, 곡선구간은 직선구간 사이에 위치하게 되므로, 직선구간-곡선구간-직선구간의 순서로 측정대상 도로의 평면선형이 형성되어 있는 상태에서는 곡선구간이 시작되기 전에 존재하는 직선구간을 제 1 직선구간이라고 하고, 곡선구간이 후속하여 존재하는 직선구간을 제 2 직선구간이라고 할 수 있다. 그리고 제 1 직선구간에 대해 측정거리 단위마다 측정된 차량의 경도좌표값(Xn)과 위도좌표값(Yn)을 이용하여 회귀식에 의해 제 1 직선구간의 직선방정식을 구하고, 제 2 직선구간에 대해서도 이와 마찬가지로 제 2 직선구간의 직선방정식을 구하게 된다.5 is a flowchart for explaining a method of dividing a curve section into a circle curve section and a relaxation curve section. Specifically, in the vehicle position information for each measurement unit distance obtained by running the vehicle with respect to the measurement target road, (X n ) and the latitude coordinate value (Y n ) at the measurement point for each measurement point are known, a regression equation of the linear equation is obtained for each of the straight line sections existing before and after the curve section with respect to the measurement target road (S101). In this case, since the curved section is located between the straight sections, the straight section existing before the curved section starts is defined as the first straight line in the state where the plane linear shape of the measurement target road is formed in the order of the straight section, And a straight line section in which a curved section is present is referred to as a second straight line section. Then, the linear equation of the first straight line section is obtained by the regression equation using the hardness coordinate value (X n ) and the latitude coordinate value (Y n ) of the vehicle measured for each measurement distance unit for the first straight line section, Likewise, the linear equation of the second straight line section is obtained for the section.

이와 같이 상기 S101단계를 통해 제 1 직선구간의 직선방정식과 제 2 직선구간의 직선방정식을 구하게 되면, 두 개의 제 1 직선구간의 연장선과 제 2 직선구간의 연장선이 교차하는 점이 바로 교차점(IP)이 되며, 측정대상 도로에 대한 제 1 직선구간과 제2 직선구간에 대한 상기 교차점(IP)의 경도 좌표값(X1)과 위도좌표값(Y1)을 구하게 된다(S102). 그리고 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정단위 거리마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 3개의 측정점을 추출한다(S103). 이때, 3개의 측정점은 상기 S302단계에서 구한 상기 교차점(IP)과 가장 근접한 것으로 추출하는 것이 바람직하다.If the straight line equation of the first straight line section and the straight line equation of the second straight line section are found through step S101, the point at which the extension line of the two first straight line sections and the extension line of the second straight line section intersect is the intersection IP, And the hardness coordinate value X 1 and the latitude coordinate value Y 1 of the intersection IP with respect to the first straight line section and the second straight line section with respect to the measurement target road are obtained at step S 102. In step S103, three measurement points are extracted from the measurement points determined as the curve sections through the planar linear analysis operation among the measurement points for each measurement unit distance of the measurement target road obtained in the running process of the road. At this time, it is preferable that the three measurement points are extracted to be closest to the intersection IP obtained in step S302.

일반적으로 3개 점의 경도좌표값과 위도좌표값을 알고 있는 경우에는 3개의 점을 지나가는 원의 중심에 대한 경도좌표값과 위도좌표값을 알 수 있게 된다. 따라서 Generally, when three coordinate values of the longitude and latitude coordinates are known, the hardness coordinate value and latitude coordinate value of the center of the circle passing through three points can be known. therefore

아래의 수학식 7 및 수학식 8을 이용하여 상기 S103단계에서 추출한 3개 측정점에 대한 경도좌표값과 위도좌표값에 의해, 3개 측정점을 모두 지나가는 원의 중심점에 대한 경도좌표값(Xm)과 위도좌표값(Ym)을 산출한다(S104).(X m ) with respect to a center point of a circle passing through all three measurement points, by using the hardness coordinate value and the latitude coordinate value of the three measurement points extracted in step S103 using the following equations (7) and (8) And the latitude coordinate value Y m (S104).

Figure pat00008
Figure pat00008

Figure pat00009
Figure pat00009

위의 수학식 7 및 수학식 8에서 Xa와 Ya는 각각 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정단위거리 마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 추출된 3개의 측정점 중 하나의 측정점에 대한 경도좌표값(Xa)과 위도좌표값(Ya)이다. 또한 Xb와 Yb 역시 각각 3개의 측정점 중 또 다른 점에 대한 경도좌표값(Xb)과 위도좌표값(Yb)이고, Xc와 Yc 도 각각 3개의 측정점 중 나머지 다른 하나의 점에 대한 경도좌표값(Xc)과 위도좌표값(Yc)이다.In (7) and equation (8) above, X a and Y a is through a horizontal alignment analysis from the measurement point of the measurement for each target road measurement unit distance obtained in the running process of the road extracted from the measurement points is determined as a curve section 3, respectively longitude coordinates for a single measurement point of the two measurement points is a value (X a) and latitude coordinate values (Y a). X b and Y b (X b ) and latitude coordinate value (Y b ) for another point out of three measurement points, and X c and Y c (X c ) and the latitude coordinate value (Y c ) for the other one of the three measurement points, respectively.

상기 S104단계를 통해 산출된 원의 중심점에 대한 경도좌표값(Xm)과 위도좌표값(Ym)과, 상기

Figure pat00010
, 또는
Figure pat00011
의 3개 중 어느 한 점 사이의 거리를 계산함으로써, 상기 S105단계를 통해 산출된 경도좌표값(Xm)과 위도좌표값(Ym)을 원의 중심으로 하고, 도로의 주행 과정에서 취득한 측정대상 도로의 측정단위거리 마다의 측정점 중에서 평면선형분석 작업을 통해 곡선구간으로 판정된 측정점에서 추출된 3개의 측정점을 지나는 원의 반지름 R을 산출한다(S105).The hardness coordinate value (X m ) and the latitude coordinate value (Y m ) of the center point of the circle calculated in step S104,
Figure pat00010
, or
Figure pat00011
By the calculation of the distance between two of the one point, the longitude coordinate values (X m) and latitude coordinate (Y m) are calculated through the S105 step to the center of the circle, and the measurement obtained in the running process of the road The radius R of the circle passing through the three measurement points extracted from the measurement point determined as the curve section is calculated from the measurement points per unit distance of the target road (S105).

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

Figure pat00012
을 각각 연산한다(S107).Subsequently, the longitude coordinate values (X m) and latitude coordinate (Y m) to have the horizontal alignment analysis from the measurement point of the measurement unit for each distance of the object to be measured road obtained in the running process of the road from the center of the circle is calculated through the S104 step The distance to the remaining measurement point determined as the curve section is calculated through operation (S106). If the calculated distance is expressed as OP, the distance OP between each of the points calculated in step S106 and the difference between the calculated radius R
Figure pat00012
Respectively (S107).

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

Figure pat00013
의 평균값을 연산한다(S108). 이와 같이 상기 S108단계를 통해 연산된
Figure pat00014
의 평균값을 미리 정한 기준 반경오차 임계값과 비교하여(S109), 원곡선 구간인지 아니면 완화곡선 구간인지를 판단하게 된다. 즉, 상기 S107단계를 통해 연산된
Figure pat00015
의 평균값이 미리 정한 기준 반경오차 임계값 이하인 경우에는 오차가 적은 것이므로 원곡선 구간으로 판정하게 된다(S110). 그리고 만일 상기 S107단계를 통해 연산된
Figure pat00016
의 평균값이 미리 정한 기준 반경오차 임계값을 초과하게 되면 완화곡선 구간으로 판정하게 된다(S111).And a measurement point for each measurement unit distance of the road to be measured obtained in the course of running of the road. A point closest to the intersection IP obtained through the above-described step S102,
Figure pat00013
(S108). As described above,
Figure pat00014
(S109), and determines whether it is a circular curve section or a relaxation curve section. That is, in step S107,
Figure pat00015
Is smaller than a predetermined reference radial error threshold value, it is determined to be a circular curve section because the error is small (S110). If it is determined in step S107 that
Figure pat00016
Is determined as the relaxation curve section (S111).

이와 같은 방법을 통해서 본 발명에서는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 구분할 수 있게 되고, 원곡선 구간의 길이를 알게 되며, 원곡선 구간의 곡률반경, 즉 상기 S105단계에 의해 구해진 원의 반지름 R을 원곡선 구간의 곡률반경으로 알 수 있게 된다. 원곡선 구간의 길이는 원곡선 구간으로 판정된 측정단위거리를 모두 합산하면 산출 할 수 있다.According to the present invention, the curved section can be divided into a curved section and a relaxation curved section, and the length of the curved section is known. The radius of curvature of the curved section, that is, the radius of the circle obtained in step S105 R can be known by the radius of curvature of the circular curve section. The length of the circle curve section can be calculated by summing all of the measurement unit distances determined as the circle curve section.

그리고 이렇게 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 상기 센서부(20)를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행한다(S40). 이때, 상기 도로 정보는 레이저와 카메라를 이용하여 도로폭과 함께 도로 주변의 중앙분리대, 가드레일, 교통 표지판 등을 포함하며, 상기 객체 모델링 과정에서 이러한 추가 정보들 중 적어도 하나 이상을 결합하여 모델링하게 된다. Then, based on the calculated straight line section, circle curve section, relaxation curve section, length of each section, and radius of curvature of each vehicle position, it is combined with the road information acquired through the sensor section 20, (S40). ≪ / RTI > At this time, the road information includes a median separator, a guardrail, a traffic sign, etc. along with a road width using a laser and a camera, and at least one of the additional information is modeled by combining the additional information in the object modeling process do.

그리고 수행된 개체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 자동으로 도로의 도면화 작업이 수행된다(S50). 이때 작성되는 도면은 50m 마다의 종평면도와, 20m 마다의 횡단도 등으로 작성된다. 본 발명에서는 Proj라는 오픈 소스 프로그램을 이용한 DLL(Dynamic Link Library)을 이용하여 캐드(CAD) 상에서 바로 GPS의 WGS84좌표계를 GRS80의 TM중부좌표계로 좌표변환을 실시했으며, 다음 표 1과 같은 파라미터를 사용하여 Proj상에서 일괄적으로 좌표계 변환을 할 수 있다.In step S50, the road modeling process is automatically performed according to the designation rules of the object modeling performed. The drawings prepared at this time are prepared with a longitudinal plan view for every 50 m and a transverse view for every 20 m. In the present invention, coordinate conversion of WGS84 coordinate system of GPS directly to TM central coordinate system of GRS80 is performed directly on a CAD (CAD) using a dynamic link library (DLL) using an open source program called Proj. So that coordinate system conversion can be performed collectively on the proj.

Figure pat00017
Figure pat00017

이러한 과정을 통하여 선형정보, 종단정보, 시설물 정보 등의 파일을 지정하면, 이를 통하여 종평면도, 횡단도 등의 도면화가 실행되어, 도 6, 도 7과 같이 종평면도 및 횡단도가 자동으로 작성되게 된다. Through such a process, files such as linear information, termination information, and facility information are designated, and detailed plan drawings such as a longitudinal plan view and a transverse diagram are executed to automatically create a longitudinal plan view and a transverse diagram as shown in Figs. 6 and 7 do.

도 8은 일정거리 단위로 도면을 자르는 방법으로 일정 구간의 도로형상이 도곽안으로 들어오는지 판단하는 과정이다. FIG. 8 is a process for determining whether a road shape of a predetermined section enters a road by cutting a figure by a predetermined distance unit.

도 8을 참조하여 설명하면, 500m 단위로 도면을 제작한다면 IP 500부터 IP 1000까지의 500m 구간을 잘라서 500m 단위도면을 생성할 때 도 8처럼 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 가운데를 잘라서 이어 붙여야 한다. 이때 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어나는 판단은 수학식 9에서 나타내고 있는 것과 같이, 도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하여 이것이 도곽의 가로축적 길이인 X, 세로 축척 길이인 Y보다 큰지를 파악한다.Referring to FIG. 8, if a 500-meter-wide drawing is produced, a 500-m-long section from 500 to 1000 is cut out to generate a 500-meter-wide drawing. When the range of the road- do. At this time, as shown in Equation (9), it is possible to obtain dY, which is the width in the direction of the cut section of the road center line, and dX in the direction perpendicular thereto, as shown in Equation (9) Is larger than Y, which is the vertical scale length.

Figure pat00018
Figure pat00018

위의 조건을 만족하면 도면이 도곽을 벗어나게 되어 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 표현하게 한다.
If the above condition is satisfied, the drawing is cut out at the cut point at the point where the drawing is out of the drawing and the drawing is made to be in a drawing.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명의 기술적 분야의 통상의 지식을 가진자라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It will be apparent to those skilled in the art that various modifications may be made without departing from the scope of the present invention. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.

Claims (15)

(A) 도로를 주행하는 이동수단(이하 ‘차량’이라함)에 설치된 센서부를 통해 차량의 자세, 도로의 위치 및 도로 정보를 취득하는 단계와,
(B) 상기 취득된 차량의 위치정보 및 차량의 자세정보를 이용하여 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사를 추출하여, 도로의 평면선형, 종단경사, 횡단경사의 형상을 직선구각과 곡선구간으로 구분하는 단계와,
(C) 노이즈가 제거된 측정값을 측정단위거리마다 측정된 차량 위치정보 중에서 차량의 경도 좌표값 및 차량의 위도 좌표값을 이용하여 측정대상 도로에 대해 노이즈가 제거된 측정값과, 각 측정점에서의 차량 경도좌표값 및 차량 위도좌표값을 이용하여 분류된 직선구간과 곡선구간에 따른 직선구간의 길이, 곡선구간의 길이, 곡선구간의 원곡선구간과 완화곡선구간의 분류 및 원곡선 구간의 곡률반경을 산출하는 단계와,
(D) 상기 산출된 차량 위치별 직선구간, 원곡선 구간, 완화곡선 구간 및 각 구간의 길이, 곡률반경을 기본으로 하여, 센서부를 통해 취득된 도로 정보와 결합하여 회전식 레이저 스캔 자료 분석에 의한 객체 모델링을 수행하는 단계와,
(E) 상기 수행된 개체 모델링 결과를 설계된 도면화 규정에 따라 도로의 도면화 작업이 수행되는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
(A) acquiring a posture of a vehicle, a position of a road and road information through a sensor unit provided on a moving means (hereinafter referred to as " vehicle "
(B) extracting a plane linear shape, a longitudinal gradient, and a transverse gradient of the road using the acquired vehicle position information and vehicle attitude information to calculate a shape of the road's plane linear, longitudinal, and transverse inclined, ; And
(C) a noise-removed measurement value, which is obtained by removing noise from the measurement target road by using the vehicle's longitude coordinate value and the vehicle's latitude coordinate value from the vehicle position information measured at each measurement unit distance, The length of a straight line segment according to a straight line segment and a curve segment classified using the vehicle hardness coordinate value and the vehicle latitude coordinate value, the length of the curve segment, the classification of the circle curve segment and the relaxation curve segment and the curvature Calculating a radius,
(D) Based on the calculated straight line section, the curved line section, the relaxation curve section, the length of each section, and the radius of curvature of each vehicle position, the road information acquired through the sensor section is combined with the object Performing modeling,
(E) a step of drawing the road according to the designation specification of the object modeling result, the road modeling being performed; and (E) the road automation detailing method using the actual measurement data.
제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
상행 및 하행을 모두 주행한 양방향 편도 데이터를 이용하여 좌표의 동기화를 통해 도로의 중심선을 생성하고, 그 생성된 도로의 중심선을 추출하면서 좌우편 경계까지의 좌표를 산출하여 측정된 도로폭을 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method of claim 1, wherein the step (A)
The center line of the road is generated through synchronization of coordinates using bidirectional one-way data traveling both uphill and downhill, and the coordinates to the left and right boundaries are calculated while extracting the center line of the generated road to obtain the measured road width A method of road automatic documentation using actual data.
제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
주행 중에 센서부를 통해 측정거리단위마다 각 측정점에서 측정된 헤딩값을 차량 자세정보로 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method of claim 1, wherein the step (A)
And a heading value measured at each measurement point is acquired as vehicle attitude information for each measurement distance unit through the sensor unit during traveling.
제 1 항에 있어서, 상기 (A) 단계는
차량이 주행하는 과정에서 측정거리 단위마다의 각 측정점에서 측정된 차량의 경도좌표값 및 위도좌표값을 차량 위치 정보로서 취득하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method of claim 1, wherein the step (A)
And a road coordinate value and a latitude coordinate value of the vehicle measured at each measurement point for each measurement distance unit in the course of traveling of the vehicle are acquired as vehicle position information.
제 1 항에 있어서, 상기 (B) 단계는
차량의 자세정보 중 헤딩값을 사용하여 도로의 평면선형을 추출하고, 차량의 위치정보 중 타원체고를 이용하여 도로의 종단경사를 추출하며, 차량의 자세정보 중 롤(roll)값을 사용하여 도로의 횡단경사를 추출하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
2. The method of claim 1, wherein step (B)
A road surface linearity is extracted by using the heading value of the vehicle attitude information. Extracting the slope of the road by using the ellipsoid height among the vehicle position information is performed. Using the roll value of the vehicle attitude information, A method of road automatization using measured data, characterized in that a transverse gradient is extracted.
제 5 항에 있어서, 상기 (B) 단계는
(B1) 상기 취득한 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 이동 평균값을 이용하여 노이즈를 제거하는 단계와,
(B2) 노이즈가 제거된 차량의 위치정보 또는 차량의 자세정보에서 미리 정의된 표준편차를 기준으로 직선 및 곡선부를 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
6. The method of claim 5, wherein step (B)
(B1) removing noise by using the moving average value from the acquired position information of the vehicle or the attitude information of the vehicle;
(B2) judging a straight line and a curved line portion based on a predefined standard deviation in the position information of the vehicle from which noises are removed or the posture information of the vehicle.
제 6 항에 있어서,
상기 이동 평균값은 측정값의 개수를 스팬(span)으로 정하고, 해당 스팬에 대해 각각의 측정값에 의해 산출되는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method according to claim 6,
Wherein the moving average value is determined by determining a number of measured values as a span and is calculated by each measurement value for the span.
제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
노이즈를 제거한 헤딩값을 헤딩 표준편차와 비교하는 단계와,
상기 비교결과 헤딩 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
7. The method of claim 6, wherein step (B2)
Comparing the noise-removed heading value with a heading standard deviation;
And if the heading standard deviation is equal to or smaller than the heading standard deviation, it is determined to be a straight line section, and if it is larger than the standard deviation, the curve section is determined.
제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
노이즈가 제거된 GPS 데이터의 타원체고를 이용하여 산출된 종단경사를 종단경사의 표준편차와 비교하는 단계와,
상기 비교결과 종단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
7. The method of claim 6, wherein step (B2)
Comparing an end slope calculated using the ellipsoid height of the noise-removed GPS data with a standard deviation of an end slope,
Wherein the curve is determined to be a straight line if the comparison result is equal to or smaller than the standard deviation of the terminal slope and a curve if the standard deviation is greater than the standard deviation.
제 6 항에 있어서, 상기 (B2) 단계는
노이즈가 제거된 롤값을 이용하여 산출된 횡단경사를 횡단경사의 표준편차와 비교하는 단계와,
상기 비교결과 횡단경사의 표준편차보다 같거나 작으면 직선부로, 표준편차보다 크면 곡선부로 판단하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
7. The method of claim 6, wherein step (B2)
Comparing the transverse slope calculated using the noise-removed roll value with the standard deviation of the transverse slope,
Wherein the curve is judged to be a straight line if the comparison result is equal to or smaller than the standard deviation of the transverse gradient and a curve if the standard deviation is larger than the standard deviation.
제 1 항에 있어서,
상기 (C) 단계는 곡선구간을 원곡선 구간과 완화곡선 구간으로 세분하여 곡률반경을 취득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step (C) further comprises the step of dividing the curve section into a curved section and a relaxation curve section to obtain a curvature radius.
제 1 항에 있어서,
상기 (E) 단계는 작성되는 도면이 일정거리 단위의 종평면도와 횡단도인 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the step (E) is a longitudinal plan view and a cross-sectional view of a predetermined distance unit.
제 12 항에 있어서, 상기 (E) 단계는
(E1) 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나는지 판단하는 단계와,
(E2) 상기 판단결과, 도로선형의 범위가 도곽을 벗어나게 되면 도곽과 만나는 점에서 도면을 컷 포인트(cut point)에서 잘라서 한 도면으로 이어 붙이는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
13. The method of claim 12, wherein step (E)
(E1) judging whether the range of the road linear shape deviates from the curve;
(E2) Cutting the figure at a cut point at a point where it meets the curve when the range of the road linear shape deviates from the curve as a result of the determination, and attaching the cut line to a viewpoint Automatic scheduling method.
제 13 항에 있어서, 상기 (E1) 단계는
도로 중심선의 단위구간을 자른 도면의 방향으로 폭인 dY와 그 직각방향으로 dX를 구하는 단계와,
상기 구해진 dY 및 dX이 도곽의 가로축적 길이인 X 및 세로 축척 길이인 Y과 각각 비교하는 단계와,
상기 비교결과, dY > X, dX > Y 중 적어도 하나이면, 도로의 도면이 도곽 범위를 벗어난 것으로 판단하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
14. The method of claim 13, wherein the step (E1)
A step of obtaining dY, which is a width in the direction of the cut section of the unit section of the road center line, and dX in the direction perpendicular thereto,
Comparing the obtained dY and dX with a horizontal accumulation length X and a vertical accumulation length Y,
And determining that the drawing of the road is out of the range of the road if dY> X and dX> Y as a result of the comparison.
제 1 항에 있어서,
상기 도로 정보는 도로폭, 중앙분리대, 가드레일, 도로표지판의 위치와 종류를 포함하는 것을 특징으로 하는 실측자료를 이용한 도로 자동 도면화 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the road information includes a road width, a median separator, a guard rail, and a position and type of a road sign.
KR1020120130430A 2012-11-16 2012-11-16 The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data KR101456556B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120130430A KR101456556B1 (en) 2012-11-16 2012-11-16 The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120130430A KR101456556B1 (en) 2012-11-16 2012-11-16 The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20140063266A true KR20140063266A (en) 2014-05-27
KR101456556B1 KR101456556B1 (en) 2014-11-12

Family

ID=50891314

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120130430A KR101456556B1 (en) 2012-11-16 2012-11-16 The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101456556B1 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160057174A (en) * 2014-11-13 2016-05-23 한국건설기술연구원 Measuring Method of Standard Road Width using Laser Scanner and Image
KR20160060275A (en) * 2014-11-20 2016-05-30 현대엠엔소프트 주식회사 Method of providing high-precision vector map
KR20190044281A (en) * 2017-10-20 2019-04-30 경희대학교 산학협력단 Filtering device and filtering method of marine data acquired through LIDAR sensor
CN111105500A (en) * 2019-10-31 2020-05-05 青岛小鸟看看科技有限公司 Safe region drawing method and device under virtual reality scene and virtual reality system
KR20200110120A (en) * 2019-03-15 2020-09-23 주식회사 스트리스 A system implementing management solution of road facility based on 3D-VR multi-sensor system and a method thereof
WO2020189909A3 (en) * 2019-03-15 2020-11-12 주식회사 스트리스 System and method for implementing 3d-vr multi-sensor system-based road facility management solution
KR102487449B1 (en) * 2021-09-07 2023-01-11 포티투닷 주식회사 Method for anotating data-set to generate local map and server performing this

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106898032A (en) * 2017-01-19 2017-06-27 天津市市政工程设计研究院 A kind of vertical sighting distance analysis method based on AutoCAD

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002054911A (en) 2000-08-08 2002-02-20 Sunway:Kk Evaluating method for road condition
KR20030056284A (en) * 2001-12-28 2003-07-04 한국전자통신연구원 Method and system for extraction a road institution body information using a vehicles
KR101180415B1 (en) * 2011-09-29 2012-09-07 신명유아이주식회사 system for Constructing road ledger using MMS

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160057174A (en) * 2014-11-13 2016-05-23 한국건설기술연구원 Measuring Method of Standard Road Width using Laser Scanner and Image
KR20160060275A (en) * 2014-11-20 2016-05-30 현대엠엔소프트 주식회사 Method of providing high-precision vector map
KR20190044281A (en) * 2017-10-20 2019-04-30 경희대학교 산학협력단 Filtering device and filtering method of marine data acquired through LIDAR sensor
KR20200110120A (en) * 2019-03-15 2020-09-23 주식회사 스트리스 A system implementing management solution of road facility based on 3D-VR multi-sensor system and a method thereof
WO2020189909A3 (en) * 2019-03-15 2020-11-12 주식회사 스트리스 System and method for implementing 3d-vr multi-sensor system-based road facility management solution
CN111105500A (en) * 2019-10-31 2020-05-05 青岛小鸟看看科技有限公司 Safe region drawing method and device under virtual reality scene and virtual reality system
CN111105500B (en) * 2019-10-31 2023-09-22 青岛小鸟看看科技有限公司 Safe area drawing method and device in virtual reality scene and virtual reality system
KR102487449B1 (en) * 2021-09-07 2023-01-11 포티투닷 주식회사 Method for anotating data-set to generate local map and server performing this

Also Published As

Publication number Publication date
KR101456556B1 (en) 2014-11-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101456556B1 (en) The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data
EP3673407B1 (en) Automatic occlusion detection in road network data
CN108181635B (en) Laser point cloud classification method for cross crossing analysis of power transmission line
US8351704B2 (en) Method of capturing linear features along a reference-line across a surface for use in a map database
US8958980B2 (en) Method of generating a geodetic reference database product
EP3343172A1 (en) Creation and use of enhanced maps
JP2020500290A (en) Method and system for generating and using location reference data
CN114845924B (en) Method for the on-site and real-time collection and processing of geometric parameters of a railway line
US20130103305A1 (en) System for the navigation of oversized vehicles
JP7471481B2 (en) Information processing device, information processing method, and program
KR20160121452A (en) Railway facilities information generation system and method
JP5194452B2 (en) Road data generation method, apparatus and program
CN116858195B (en) Existing railway measurement method based on unmanned aerial vehicle laser radar technology
CN113744393A (en) Multi-level slope landslide change monitoring method
US11468593B2 (en) Method and system for creating ground control point within spatial area
CN114631040A (en) Apparatus and method for autonomously locating a mobile vehicle on a railway track
CN116129137A (en) Tunnel point cloud feature processing method, device, equipment and storage medium
Gonçalves et al. Planar projection of mobile laser scanning data in tunnels
Kertész et al. Photogrammetric pavement detection system
RU178696U1 (en) MOBILE LABORATORY FOR MONITORING AN AIRDROM COVERAGE OF THE TAKEOFF
CN113137949B (en) Simple and convenient measuring method for middle piles and cross sections of highway based on functional difference
CN114119605B (en) Railway engineering equipment and peripheral environment deformation comparative analysis method
Abedin et al. Identification of Road Distresses and Traffic Condition Through Smartphone
Habib et al. LiDAR-based mobile mapping system for lane width estimation in work zones
Altyntsev Relative Adjustment of Mobile Laser Scanning Data in Different Scenes

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181002

Year of fee payment: 5