KR20180024736A - Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof - Google Patents

Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof Download PDF

Info

Publication number
KR20180024736A
KR20180024736A KR1020160111504A KR20160111504A KR20180024736A KR 20180024736 A KR20180024736 A KR 20180024736A KR 1020160111504 A KR1020160111504 A KR 1020160111504A KR 20160111504 A KR20160111504 A KR 20160111504A KR 20180024736 A KR20180024736 A KR 20180024736A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
power line
data
train power
train
line
Prior art date
Application number
KR1020160111504A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
이원춘
Original Assignee
현대엠엔소프트 주식회사
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 현대엠엔소프트 주식회사 filed Critical 현대엠엔소프트 주식회사
Priority to KR1020160111504A priority Critical patent/KR20180024736A/en
Publication of KR20180024736A publication Critical patent/KR20180024736A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10—Services
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/02—Systems using the reflection of electromagnetic waves other than radio waves
    • G01S17/06—Systems determining position data of a target
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00—Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"

Abstract

The present invention relates to a method for managing a railroad power line using a mobile mapping system and an apparatus thereof. The method comprises the following steps. A mobile mapping system (MMS) acquires raw data on a railroad environment while a railroad is in operation. Next, a LiDAR Aerial Survey (LAS) data generating unit generates three-dimensional LAS data, which is cloud data of a point having spatial coordinates of x-axis, y-axis, and z-axis, from the raw data. Then, a power line shape generating unit extracts a point corresponding to the railroad power line from the point included in the three-dimensional LAS data, and generates railroad power line shape data.

Description

모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법 및 그 장치{METHOD FOR MANAGING RAILROAD POWER LINE USING MOBILE MAPPING SYSTEM AND APPARATUS THEREOF}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a method and apparatus for managing a train power line using a mobile mapping system,

본 발명은 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법 및 그 장치에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 모바일 맵핑 시스템을 통해 취득한 MMS 데이터를 기반으로 열차전력선의 형상을 생성하고 그 상태를 모니터링하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법 및 그 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for managing a train power line using a mobile mapping system, and more particularly, to a mobile mapping system for generating a shape of a train power line based on MMS data acquired through a mobile mapping system, And more particularly, to a method and apparatus for managing a train power line.

모바일 맵핑 시스템(Mobile Mapping System; MMS)은 차량 등의 이동체와, 라이다와 같은 영상 취득 센서 및 GPS/INS와 같은 측위 센서 등의 관측 시스템을 통합하여 교통시설물, 지형지물 등에 대한 지리정보를 취득하는 이동형 관측 시스템이다. 이러한 모바일 맵핑 시스템은 공간정보의 최신성을 빠르게 확보할 수 있는 수단으로 각광받고 있다.The Mobile Mapping System (MMS) integrates mobile objects such as vehicles and observation systems such as image acquisition sensors such as Lada and positioning sensors such as GPS / INS to acquire geographical information on traffic facilities, Is a mobile observation system. Such a mobile mapping system is attracting attention as a means of quickly securing the latestness of spatial information.

모바일 맵핑 시스템은 주로 항공기에 장착되어 디지털 항공 사진 촬영 및 항공 레이저 측량과 같은 분야에 이용됨으로써 국토공간정보 구축에 활용되거나, 차량에 장착되어 주행 도로 및 노변에 대한 지리 정보를 취득함으로써 도로시설물에 대한 유지 보수 시스템으로 활용되고 있으나, 열차에 탑재되어 철도 환경을 유지 보수하는 시스템으로 활용되는 사례는 상대적으로 적은 실정이다.The mobile mapping system is mainly used in aircraft such as digital aerial photographing and airborne laser surveying to be used for construction of national land space information or to acquire geographical information about roads and roads mounted on vehicles, Although it is used as a maintenance system, there are relatively few cases where it is used as a system to maintain and maintain the railroad environment installed on trains.

철도 환경에 있어서, 철도차량에 전력을 공급하기 위한 전력선에 대한 유지 및 보수는 인력에 의한 현지조사 및 측량작업으로 수행되고 있으며, 이 과정에서 인위적인 측량 오차가 발생하거나 및 사고 발생의 위험이 따르는 문제점이 존재한다. 특히, 열차전력선의 수직하중 및 외기온도의 상승으로 인한 장력 감소를 원인으로 발생하는 전력선 처짐 현상은 전력선의 가선 및 교체시 대형 사고를 유발하는 요인이 될 수 있으나, 전력선을 체계적으로 관리하는 시스템은 부족한 실정이다.In the railway environment, maintenance and repair of power lines for supplying electric power to railway vehicles is performed by field survey and survey work by manpower. In this process, an artificial surveying error occurs and a problem Lt; / RTI > Especially, the power line deflection caused by the decrease of the tension caused by the increase of the vertical load and the outside temperature of the train power line may cause a large accident when the power line is switched or replaced. However, It is in short supply.

본 발명은 전술한 문제점을 해결하기 위해 창안된 것으로서, 본 발명의 일 측면에 따른 목적은 열차전력선의 유지 및 보수를 위한 인력 소모를 제거하고, 전력선 처짐 현상으로 인한 사고 발생 위험성을 제거하기 위해 열차전력선의 형상을 자동으로 생성하고 그 상태를 모니터링하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법 및 그 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to provide a railway electric power transmission system, which eliminates human power consumption for maintenance and repair of a train power line, A method and apparatus for managing a train power line using a mobile mapping system for automatically generating a shape of a power line and monitoring the state thereof.

본 발명의 일 측면에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법은 모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System)이, 주행중인 철도 환경에 대한 원시데이터(raw data)를 취득하는 단계, LAS(LiDAR Aerial Survey) 데이터 생성부가, 상기 원시데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계로서, 상기 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 포인트의 클라우드 데이터인, 단계, 및 전력선 형상 생성부가, 상기 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.A method for managing a train power line using a mobile mapping system according to an aspect of the present invention includes a step of acquiring raw data for a railroad environment in which a mobile mapping system (MMS) Dimensional LAS data is cloud data of a point having spatial coordinates of x-axis, y-axis, and z-axis, and generating a power line shape creation And extracting a point corresponding to a train power line from points included in the 3D LAS data to generate train power line shape data.

본 발명에 있어 상기 모바일 맵핑 시스템은 레이저 스캐너 및 측위센서를 포함하고, 상기 원시데이터는 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트 및 측위센서에 의해 측정된 위치좌표를 포함하며, 상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계는, 상기 LAS 데이터 생성부가, 상기 측위센서에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하는 단계, 및 상기 LAS 데이터 생성부가, 상기 주행경로 데이터를 이용하여 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환하여 상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the mobile mapping system includes a laser scanner and a position sensor, and the raw data includes a laser point acquired by the laser scanner and position coordinates measured by a position sensor, and the 3D LAS data Wherein the generating of the LAS data includes generating the LAS data based on the position coordinates measured by the positioning sensor, and the LAS data generating unit generating the LAS data by the laser scanner And converting the relative coordinates of the acquired laser point into three-dimensional absolute coordinates to generate the three-dimensional LAS data.

본 발명에 있어 상기 측위센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System)/INS(Inertial Navigation System) 통합 센서를 포함하고, 상기 주행경로 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 LAS 데이터 생성부는, 상기 GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 상기 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 상기 주행경로 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the positioning sensor includes a global navigation satellite system (GNSS) / integrated navigation system (INS) sensor, and in the step of generating the traveling route data, the LAS data generation unit The traveling path data is generated by performing position correction using the positional change measured by the INS with respect to the position coordinates.

본 발명에 있어 상기 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계는, 상기 전력선 형상 생성부가, 상기 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할하는 단계, 상기 전력선 형상 생성부가, 상기 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 단계, 상기 전력선 형상 생성부가, 상기 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 상기 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 단계, 및 상기 전력선 형상 생성부가, 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 상기 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of generating the train power line shape data may include the steps of: dividing the three-dimensional LAS data into voxel grids having predetermined predetermined intervals; Determining a reference line of each of the voxel grids by filtering out points included in each of the voxel grids to remove a noise point; and the power line shape generating unit calculates a line attribute of each of the plurality of reference lines, Extracting a reference line corresponding to a train power line from each of the reference lines by comparing the reference attributes with each other based on points included in a reference line corresponding to the train power line; And generating the train power line shape data, respectively .

본 발명은 상기 기준 라인을 각각 결정하는 단계에서, 상기 전력선 형상 생성부는, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 것을 특징으로 한다.In the step of determining the reference lines, the power line shape generating unit may determine the reference lines of the respective voxel grids by using RANSS algorithm consensus (RANSAC).

본 발명에 있어 상기 라인 속성 및 상기 전력선 기준 속성은, 상기 기준 라인의 3차원 위치 속성 및 상기 열차전력선의 3차원 위치 속성을 각각 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the line attribute and the power line reference attribute may include a three-dimensional location attribute of the reference line and a three-dimensional location attribute of the train power line, respectively.

본 발명에 있어 상기 전력선 기준 속성은 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입에 따라 각각 설정되어 있고, 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 단계에서, 상기 전력선 형상 생성부는 상기 전력선 타입별로 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line reference attribute is set according to a power line type including a catenary line, a bundle line, a feeder line, and a protective line, and in the step of extracting a reference line corresponding to the train power line, And a reference line corresponding to the train power line is extracted for each power line type.

본 발명은 전력선 분석부가, 상기 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The power line analysis unit may further include monitoring the state of the train power line based on the train power line shape data and predetermined reference data.

본 발명에 있어 상기 기준데이터는 열차전력선의 기준 선형이미지를 포함하고, 상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는, 상기 전력선 분석부가, 상기 열차전력선의 형상데이터의 단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성하는 단계, 및 상기 전력선 분석부가, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치좌표, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the reference data includes a reference linear image of a train power line, and the step of monitoring the state of the train power line includes a step of generating a train power line linear image as a cross-sectional view of the shape data of the train power line And the power line analysis unit calculate the distance difference between the train power line image and the reference linear image in the z axis direction of the superposed image data, the train power line linear image and the reference linear image, the position coordinates of the train power line, And displaying the train power line management information including at least one of the dates on which the raw data for the power line is acquired.

본 발명은 상기 디스플레이하는 단계에서, 상기 전력선 분석부는, 상기 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 한다.The present invention is characterized in that, in the displaying step, the power line analyzing unit displays accumulated train power line management information for each day when the raw data is acquired.

본 발명에 있어 상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는, 상기 전력선 분석부가, 상기 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 상기 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율을 산출하고, 상기 변화율에 근거하여 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of monitoring the state of the train power line may include a step of monitoring the state of the train power line, wherein the power line analysis unit calculates a rate of change of a maximum value of a distance difference in the z axis according to a date on which the raw data is acquired based on the accumulated train power line management information And determining a repair time of the train power line by predicting a time required for the maximum value of the z-axis direction distance difference to reach a preset reference value based on the change rate.

본 발명에 있어 상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는, 상기 전력선 분석부가, 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the step of monitoring the state of the train power line may further include a step of outputting a maintenance warning if the power line analysis unit determines that the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value.

본 발명의 일 측면에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치는 주행중인 철도 환경에 대한 원시데이터(raw data)를 취득하는 모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System), 상기 원시(raw)데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성하는 LAS 데이터 생성부로서, 상기 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 포인트의 클라우드 데이터인, LAS 데이터 생성부, 및 상기 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성하는 전력선 형상 생성부를 포함하는 것을 특징으로 한다.A train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an aspect of the present invention includes a mobile mapping system (MMS) for acquiring raw data on a railroad environment in operation, A three-dimensional LAS data generating unit for generating three-dimensional LAS data, the three-dimensional LAS data including an LAS data generating unit, which is cloud data of a point having spatial coordinates of x axis, y axis and z axis, And generating a train power line shape data by extracting a point corresponding to the train power line from the point where the train power line is formed.

본 발명에 있어 상기 모바일 맵핑 시스템은 레이저 스캐너 및 측위센서를 포함하고, 상기 원시데이터는 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트 및 측위센서에 의해 측정된 위치좌표를 포함하며, 상기 LAS 데이터 생성부는, 상기 측위센서에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하고, 상기 주행경로 데이터를 이용하여 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환하여 상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the mobile mapping system includes a laser scanner and a position sensor, wherein the raw data includes a laser point acquired by the laser scanner and position coordinates measured by the position sensor, Dimensional coordinates of the laser point acquired by the laser scanner are converted into three-dimensional absolute coordinates by using the traveling path data to generate traveling path data based on the position coordinates measured by the positioning sensor, And generates data.

본 발명에 있어 상기 측위센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System)/INS(Inertial Navigation System) 통합 센서를 포함하고, 상기 LAS 데이터 생성부는, 상기 GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 상기 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 상기 주행경로 데이터를 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the positioning sensor includes a Global Navigation Satellite System (GNSS) / Integrated Navigation System (INS) sensor, and the LAS data generation unit is configured to generate the LAS data based on the position coordinates measured by the INS And the traveling path data is generated by performing position correction using the position change.

본 발명에 있어 상기 전력선 형상 생성부는, 상기 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할하고, 상기 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하며, 상기 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 상기 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하고, 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 상기 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line shape generating unit may divide the three-dimensional LAS data into voxel grids having predetermined intervals, filter out points included in each of the voxel grids to remove noise points, A line attribute of each of the reference lines is compared with a predetermined power line reference attribute to extract a reference line corresponding to a train power line among the reference lines, And generates train power line shape data for each of the voxel grids based on points included in the corresponding reference lines.

본 발명에 있어 상기 전력선 형상 생성부는, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line shape generation unit determines a reference line of each of the voxel grids using a RANSAC (Random Absolute Consensus) algorithm.

본 발명에 있어 상기 라인 속성 및 상기 전력선 기준 속성은, 상기 기준 라인의 3차원 위치 속성 및 상기 열차전력선의 3차원 위치 속성을 각각 포함하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the line attribute and the power line reference attribute may include a three-dimensional location attribute of the reference line and a three-dimensional location attribute of the train power line, respectively.

본 발명에 있어 상기 전력선 기준 속성은 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입에 따라 각각 설정되어 있고, 상기 전력선 형상 생성부는, 상기 전력선 타입별로 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line reference attribute is set according to a power line type including a catenary line, a bundle line, a feed line, and a protective line, and the power line shape generating unit extracts a reference line corresponding to the train power line for each power line type .

본 발명은 상기 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링하는 전력선 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.The present invention further includes a power line analysis unit for monitoring the state of the train power line based on the train power line shape data and predetermined reference data.

본 발명에 있어 상기 기준데이터는 열차전력선의 기준 선형이미지를 포함하고, 상기 전력선 분석부는, 상기 열차전력선의 형상데이터의 단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성하고, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치좌표, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the reference data includes a reference linear image of a train power line, and the power line analysis unit generates a train power line linear image as a cross-sectional view of shape data of the train power line, and the train power line linear image and the reference linear image , The date on which the zigzag distance difference of the train power line linear image and the reference linear image, the position coordinates of the train power line, and the date on which the raw data for the train power line is obtained, Information is displayed.

본 발명에 있어 상기 전력선 분석부는, 상기 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line analysis unit may display accumulated train power line management information for each day when the raw data is acquired.

본 발명에 있어 상기 전력선 분석부는, 상기 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 상기 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율을 산출하고, 상기 변화율에 근거하여 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line analysis unit may calculate a rate of change of the maximum value of the z-axis direction distance difference according to the date on which the raw data is acquired, based on the accumulated train power line management information, The repair time of the train power line is determined by predicting the time required for the maximum value of the direction distance difference to reach the preset reference value.

본 발명에 있어 상기 전력선 분석부는, 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the power line analysis unit outputs a maintenance warning when the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a predetermined reference value.

본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 열차전력선의 형상을 자동으로 추출함으로써 정확한 전력선 형상 정보의 확보 및 이를 통해 지도 제작상의 정확도를 향상시킬 수 있는 효과를 달성할 수 있다.According to an aspect of the present invention, the present invention can achieve the effect of securing precise power line shape information by automatically extracting the shape of a train power line, and thereby improving accuracy in map making.

또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 열차전력선의 형상 및 위치 정보에 대한 체계적인 이력 관리가 가능하고, 이를 통해 전력선에 대한 보수가 필요한 시기를 예측하도록 함으로써 전력선 상태 이상으로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있다. According to an aspect of the present invention, the present invention can systematically manage a history of shape and position information of a train power line, and predict a time required for repair of a power line, thereby preventing an accident caused by a power line condition .

또한, 본 발명의 일 측면에 따르면, 본 발명은 전력선 처짐 현상을 효과적으로 방지하여 전력선의 고속집전특성 향상에도 기여할 수 있으며, 열차전력선의 유지 및 관리를 위한 인력 소모를 저감시킬 수 있는 효과를 달성할 수 있다.In addition, according to one aspect of the present invention, the present invention can effectively prevent the power line deflection phenomenon, contribute to improvement of the high-speed current collecting characteristic of the power line, and can reduce manpower consumption for maintenance and management of the train power line .

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치를 설명하기 위한 블록구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치의 3차원 LAS 데이터에서 전력선 타입별로 구분된 열차전력선을 나타낸 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치에서 열차전력선 형상데이터를 생성하는 과정을 나타낸 위한 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치에서 열차전력선 관리정보를 디스플레이한 결과를 나타낸 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치의 세부 구성을 나타낸 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.1 is a block diagram illustrating a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a train power line classified by power line type in three-dimensional LAS data of a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating a process of generating train power line shape data in a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a result of displaying train power line management information in a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram illustrating a detailed configuration of a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 7 is a flowchart illustrating a method for generating three-dimensional LAS data in a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a flowchart specifically illustrating a step of generating train power line shape data in a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.
9 is a flowchart illustrating a method for monitoring a state of a train power line in a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법 및 그 장치의 실시예를 설명한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로, 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.Hereinafter, a method for managing a train power line using a mobile mapping system and an embodiment of the apparatus according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In this process, the thicknesses of the lines and the sizes of the components shown in the drawings may be exaggerated for clarity and convenience of explanation. In addition, the terms described below are defined in consideration of the functions of the present invention, which may vary depending on the intention or custom of the user, the operator. Therefore, definitions of these terms should be made based on the contents throughout this specification.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치를 설명하기 위한 블록구성도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치의 3차원 LAS 데이터에서 전력선 타입별로 구분된 열차전력선을 나타낸 예시도이며, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치에서 열차전력선 형상데이터를 생성하는 과정을 나타낸 위한 예시도이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치에서 열차전력선 관리정보를 디스플레이한 결과를 나타낸 예시도이다.FIG. 1 is a block diagram illustrating a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram of a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. 3 is a diagram illustrating a process of generating train power line shape data in a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. FIG. 4 is a diagram illustrating a result of displaying train power line management information in a train power line management apparatus using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 1 내지 도 4를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치는 모바일 맵핑 시스템(100), LAS(LiDAR Aerial Survey) 데이터 생성부(200), 전력선 형상 생성부(300), 및 전력선 분석부(400)를 포함할 수 있고, 모바일 맵핑 시스템(100)은 레이저 스캐너(110) 및 측위센서(130)를 포함할 수 있다.1 to 4, an apparatus for managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention includes a mobile mapping system 100, a LAS (LiDAR Aerial Survey) data generation unit 200, And a power line analysis unit 400. The mobile mapping system 100 may include a laser scanner 110 and a position sensor 130. [

모바일 맵핑 시스템(100)은 열차에 탑재되어 주행중인 철도 선로 및 열차전력선을 포함하는 철도 환경에 대한 원시데이터(raw data, MMS data)를 주기적으로 취득할 수 있다. 원시데이터는 레이저 스캐너(110)에 의해 취득된 레이저 포인트 및 측위센서(130)에 의해 측정된 위치좌표를 포함한다.The mobile mapping system 100 can periodically acquire raw data (MMS data) on a railroad environment including a railway line and a train power line, which are mounted on a train and are running. The raw data includes the laser point acquired by the laser scanner 110 and the position coordinate measured by the position sensor 130. [

보다 구체적으로, 모바일 맵핑 시스템(100)의 레이저 스캐너(110)는 다수의 레이저 포인트를 주변에 발사하고, 어떤 객체에 반사되어 돌아오는 시간 및 강도에 근거하여 대상체까지의 거리 및 형상을 측정함으로써 레이저 포인트 데이터를 취득할 수 있다. 레이저 포인트 데이터는 레이저 스캐너(110)를 기준으로 하는 상대좌표를 갖는 레이저 포인트 클라우드로서, 후술할 후처리 과정을 통하여 3차원 절대좌표를 갖는 레이저 포인트로 변환될 수 있다. 레이저 스캐너(110)는 레이저 포인트 데이터를 취득하기 위해 라이다 센서(LiDAR: Light Detection And Ranging Sensor)로 구성될 수 있다.More specifically, the laser scanner 110 of the mobile mapping system 100 measures the distance and shape to the object based on the time and intensity of the returning of a plurality of laser points to an object, Point data can be acquired. The laser point data is a laser point cloud having relative coordinates based on the laser scanner 110, and can be converted into a laser point having three-dimensional absolute coordinates through a post-processing process described later. The laser scanner 110 may be configured with a Light Detection and Ranging Sensor (LiDAR) to acquire laser point data.

모바일 맵핑 시스템(100)의 측위센서(130)는 열차에 탑재된 모바일 맵핑 시스템(100)의 위치정보, 즉 위치 좌표를 취득할 수 있다. 측위센서(130)는 GNSS(Global Navigation Satellite System) 및 INS(Inertial Navigation System) 중 하나 이상을 포함할 수 있다. GNSS는 4개 이상의 위성으로부터 시각 정보를 포함하는 신호를 수신하고, 수신한 신호를 이용하여 열차의 이전 및 현재 좌표 측정치를 계산할 수 있다. INS 센서는 3축 자이로센서 및 3축 가속도 센서로 구성된 관성 센서를 이용하여 열차의 좌표 변화량을 측정할 수 있다. 측위센서(130)는 보다 정밀한 위치좌표를 취득하기 위해 GNSS/INS 통합 센서로 구성함이 바람직하다.The positioning sensor 130 of the mobile mapping system 100 can acquire positional information, i.e., positional coordinates, of the mobile mapping system 100 mounted on the train. The positioning sensor 130 may include at least one of a Global Navigation Satellite System (GNSS) and an Inertial Navigation System (INS). The GNSS can receive signals containing time information from four or more satellites and use the received signals to calculate previous and current coordinates measurements of the train. The INS sensor can measure the coordinate change of train by using inertial sensor composed of 3-axis gyro sensor and 3-axis acceleration sensor. The positioning sensor 130 is preferably configured as a GNSS / INS integrated sensor to obtain more precise position coordinates.

LAS 데이터 생성부(200)는 모바일 맵핑 시스템(100)에 의해 취득된 철도 환경에 대한 원시데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성할 수 있다. 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 레이저 포인트의 클라우드 데이터이다.The LAS data generation unit 200 may generate the 3D LAS data from the raw data for the railroad environment acquired by the mobile mapping system 100. [ The three-dimensional LAS data is cloud data of laser points having spatial coordinates of x-axis, y-axis and z-axis.

보다 구체적으로, LAS 데이터 생성부(200)는 측위센서(130)에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하고, 생성된 주행경로 데이터와 레이저 스캐너(110)에 의해 취득된 레이저 포인트를 통합하는 후처리 과정을 통해 3차원 LAS 데이터를 생성할 수 있다. 즉, 레이저 포인트는 레이저 스캐너(110)를 기준으로 하는 상대좌표를 갖는 레이저 포인트의 클라우드이기 때문에, 주행경로 데이터를 이용하여 레이저 스캐너(110)에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환함으로써 3차원 LAS 데이터를 생성할 수 있다.More specifically, the LAS data generation unit 200 generates travel route data based on the position coordinates measured by the position sensor 130, and generates the travel route data based on the generated travel route data and the laser point obtained by the laser scanner 110 Dimensional LAS data can be generated through post-processing that integrates the three-dimensional LAS data. That is, since the laser point is a cloud of the laser point having the relative coordinates based on the laser scanner 110, the relative coordinates of the laser point acquired by the laser scanner 110 using the travel path data is referred to as three- The three-dimensional LAS data can be generated.

이때, 주행경로 데이터는 측위센서(130)에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 생성되기 때문에, 측위센서(130)를 통한 위치 측정의 정확도에 따라 주행경로 데이터의 정밀도가 결정된다. 모바일 맵핑 시스템(100)을 탑재한 열차는 개활지 뿐만 아니라 터널과 같이 GNSS에 의한 위치좌표 수신이 불가능한 차폐구간도 이동하기 때문에, GNSS만을 통해 위치좌표를 측정하게 되면 위치 정확도가 떨어지게 된다. 따라서 본 실시예에서는 GNSS와 INS가 통합된 GNSS/INS 통합 센서를 사용하여 정밀한 위치좌표를 취득한다. INS는 3차원 가속도를 계산하여 위치 변화량을 측정하기 때문에 GNSS에 의한 위치좌표 수신이 불가능한 지역에서도 정확한 위치좌표를 취득할 수 있다. 이에 따라, GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 정밀한 주행경로 데이터를 생성할 수 있다.At this time, since the traveling route data is generated based on the position coordinates measured by the positioning sensor 130, the accuracy of the traveling route data is determined according to the accuracy of the position measurement through the positioning sensor 130. [ Since the train equipped with the mobile mapping system 100 moves not only the open space but also the shielding section which can not receive the position coordinates by the GNSS like the tunnel, the position accuracy is degraded if the position coordinates are measured only through the GNSS. Therefore, in this embodiment, accurate position coordinates are obtained using a GNSS / INS integrated sensor in which GNSS and INS are integrated. Since the INS measures the amount of position change by calculating the 3D acceleration, accurate position coordinates can be obtained even in a region where the position coordinate reception by the GNSS is not possible. Accordingly, accurate travel route data can be generated by performing position correction using the positional change measured by the INS with respect to the position coordinates measured by the GNSS.

본 실시예에서는 모바일 맵핑 시스템(100) 및 LAS 데이터 생성부(200)를 분리된 구성으로 설명하지만, 실시예에 따라서는 LAS 데이터 생성부(200)가 모바일 맵핑 시스템(100)에 포함된 통합된 구성으로 구현될 수 있다. 즉 모바일 맵핑 시스템(100)이, 레이저 스캐너(110)를 통해 레이저 포인트를 취득하고, 측위센서(130)를 통해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하며, 주행경로 데이터를 이용하여 레이저 스캐너(110)에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환함으로써 3차원 LAS 데이터를 생성하는 통합된 구성일 수도 있다. 또한 모바일 맵핑 시스템(100) 및 LAS 데이터 생성부(200)가 포함된 별도의 구성(예: 데이터 취득 및 변환부)을 마련하여 원시데이터를 취득하고 3차원 LAS 데이터를 생성할 수도 있다.Although the mobile mapping system 100 and the LAS data generation unit 200 are described as separate components in the present embodiment, the LAS data generation unit 200 may be integrated into the mobile mapping system 100, Configuration. That is, the mobile mapping system 100 acquires the laser point through the laser scanner 110, generates the traveling route data based on the position coordinates measured through the positioning sensor 130, Dimensional LAS data by converting the relative coordinates of laser points acquired by the scanner 110 into three-dimensional absolute coordinates. The mobile mapping system 100 and the LAS data generation unit 200 may be provided with a separate configuration (e.g., a data acquisition and conversion unit) to acquire raw data and generate three-dimensional LAS data.

전력선 형상 생성부(300)는 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성할 수 있다. 열차전력선 형상데이터는 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트 중에서 열차전력선에 해당하는 포인트의 집합으로 정의된다. 이하 열차전력선 형상데이터를 생성하는 과정을 구체적으로 설명한다.The power line shape generation unit 300 may extract the point corresponding to the train power line from the points included in the three-dimensional LAS data to generate the train power line shape data. The train power line shape data is defined as a set of points corresponding to the train power line among the points included in the three-dimensional LAS data. Hereinafter, the process of generating the train power line shape data will be described in detail.

전력선 형상 생성부(300)는 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할할 수 있다. 상기 분할 작업은 대용량 3차원 LAS 데이터에 대한 세그먼테이션(segmentation)을 통해 후술할 기준 라인을 효율적으로 결정하기 위한 것으로서, 복셀 그리드는 3차원 공간에서 정규 그리드(regular grid)의 값을 표현하는 요소(element)를 의미하고, 2차원 공간에서 정규 그리드의 값을 표현하는 픽셀에 대응될 수 있다.The power line shape generating unit 300 may divide the three-dimensional LAS data into voxel grids having predetermined predetermined intervals. The division operation is for efficiently determining a reference line to be described later through segmentation of large-capacity three-dimensional LAS data. The voxel grid is an element for expressing the value of a regular grid in a three- ), And may correspond to a pixel representing a value of a regular grid in a two-dimensional space.

상기 일정 간격은 1m 로 설정하는 것이 바람직하나, 이에 한정되지 않는다. 또한, 전력선 형상 생성부(300)는 3차원 LAS 데이터를 일정 간격의 복셀 그리드로 분할하기 위한 분할 알고리즘을 제공할 수 있다.The predetermined interval is preferably set to 1 m, but is not limited thereto. In addition, the power line shape generation unit 300 may provide a partitioning algorithm for dividing the three-dimensional LAS data into voxel grids at regular intervals.

전력선 형상 생성부(300)는 분할된 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정할 수 있다. 즉, 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트 중에서 열차전력선에 해당할 수 있는 특정 라인에 피팅될 수 있는 포인트들만 추출하고, 추출된 포인트에 근거하여 기준 라인을 결정할 수 있다. 전력선 형상 생성부(300)는 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 노이즈 포인트를 제거하고 열차전력선에 해당할 수 있는 특정 라인에 피팅될 수 있는 포인트들만 추출하여 기준 라인을 결정할 수 있다.The power line shape generating unit 300 may determine the reference lines of the respective voxel grids by filtering the points included in the divided voxel grids and removing the noise points. That is, it is possible to extract only points that can be fitted to a specific line corresponding to the train power line among the points included in each voxel grid, and to determine the reference line based on the extracted points. The power line shape generating unit 300 can remove the noise point using the RANDS SAmple Consensus (RANSAC) algorithm and can determine the reference line by extracting only points that can be fitted to a specific line that corresponds to the train power line.

전력선 형상 생성부(300)는 결정된 각 기준 라인이 열차전력선에 해당하는지 검증하는 작업을 수행한다. 구체적으로, 결정된 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출할 수 있다. 즉 전력선 형상 생성부(300)는, 추출된 각 기준 라인으로부터, 해당 기준 라인에 포함된 포인트의 3차원 위치좌표에 의해 기준 라인의 3차원 위치 속성을 추출할 수 있으며, 미리 설정된 전력선 기준 속성(3차원 전력선 위치 속성)과 추출된 라인 속성을 비교하여, 해당 기준 라인이 열차전력선에 해당하는지 여부를 판단할 수 있다. 하기 표 1은 추출되는 라인 속성과 전력선 기준 속성, 및 그 산출 방법을 나타낸 일 예시이다.The power line shape generating unit 300 performs a task of verifying whether each determined reference line corresponds to a train power line. Specifically, a line attribute calculated for each determined reference line, and a predetermined power line reference attribute are compared with each other, and a reference line corresponding to a train power line can be extracted from each reference line. That is, the power line shape generating unit 300 can extract the three-dimensional positional attribute of the reference line from the extracted reference lines by the three-dimensional positional coordinates of the points included in the reference line, The three-dimensional power line position attribute) and the extracted line attributes to determine whether the corresponding reference line corresponds to the train power line. Table 1 below is an example showing line attribute, power line reference attribute, and calculation method of extracted line attribute.

속성property 특성characteristic DensityDensity 각 Voxel에 포함된 포인트의 개수로 계산Calculated by the number of points contained in each voxel ResidualResidual 각 Voxel에 포함된 포인트와 기준 라인의 잔차The points included in each Voxel and the residuals of the reference line VerticalityVerticality z축 방향에 대한 기준 라인의 각도The angle of the reference line with respect to the z-axis direction Relative AngleRelative Angle 철도 선로와 기준 라인 간의 평면상의 상대적 각도The relative angle of the plane between the railway track and the reference line Relative HeightRelative Height 철도 선로와 기준 라인 간의 높이 차이Height difference between railway track and reference line Relative xRelative x 철도 선로와 기준 라인 중점 간의 x축 방향 차이Difference in x-axis direction between railroad track and reference line center point Reletive yReletive y 철도 선로와 기준 라인 중점 간의 y축 방향 차이Difference in y-axis direction between railway track and reference line center point

라인 속성 및 전력선 기준 속성은 상기 표 1의 속성 중 하나 이상을 포함할 수 있으며, 다만 상기 표 1은 본 발명에 따른 실시예에서 라인 속성 및 전력선 기준 속성으로 사용될 수 있는 파라미터의 일 예시일뿐 상기한 속성에 한정되지 않는다.The line attribute and the power line reference attribute may include one or more of the attributes of Table 1 above. However, Table 1 is only an example of a parameter that can be used as the line attribute and the power line reference attribute in the embodiment of the present invention. Attribute.

또한, 전력선 형상 생성부(300)에는 표 1에 기재된 라인 속성을 산출하기 위한 수학식 또는 함수가 미리 설정되어 있을 수 있으며, Relative Angle, Relative Height, Relative x 및 Relative y를 산출하기 위한 철도 선로의 기준 좌표가 미리 설정되어 있을 수 있다.In addition, the power line shape generating unit 300 may be provided with a mathematical expression or a function for calculating the line attribute described in Table 1, and may be configured to calculate the line attribute of the railway line for calculating Relative Angle, Relative Height, Relative x, The reference coordinates may be preset.

전력선 형상 생성부(300)는 각 기준 라인에 대하여 추출된 라인 속성이 전력선 기준 속성에 부합하는지 여부를 판단하여, 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출할 수 있다.The power line shape generating unit 300 may determine whether the extracted line attribute for each reference line meets the power line reference attribute and extract a reference line corresponding to the train power line from each reference line.

이때, 전력선 형상 생성부(300)는 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입별로 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출할 수 있다. 열차전력선은 상기한 전력선 타입별로 설치되는 위치 및 형상이 상이하기 때문에, 전력선 타입별로 기준 라인을 추출함으로써 후술할 열차전력선 상태에 대한 모니터링을 더 효율적으로 할 수 있다. 이를 위해, 전력선 기준 속성은 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입에 따라 각각 설정되어 있을 수 있으며, 라인 속성과 전력선 타입별로 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 해당 기준 라인의 전력선 타입을 결정할 수 있다. 도 2는 3차원 LAS 데이터에서 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선으로 구분하여 열차전력선을 도시한 예시도를 나타낸다.At this time, the power line shape generating unit 300 may extract a reference line corresponding to a train power line by a power line type including a line, a line, a feed line, and a protective line. Since the position and shape of the train power line differ according to the type of the power line, it is possible to more effectively monitor the state of the train power line described later by extracting the reference line for each power line type. To this end, the power line reference attributes may be set according to the power line type including the line of the catenary, the connection line, the feeder line, and the protective line, and the power line reference attribute set for each line attribute and the power line type is compared, You can decide. FIG. 2 shows an example of a train power line in which three-dimensional LAS data are divided into a catenary line, a bundle line, a feeder line, and a protection line.

전력선 형상 생성부(300)는 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성할 수 있다. 열차전력선에 해당하는 기준 라인은 해당 열차전력선의 형상이 되며, 기준 라인에 포함되는 포인트가 갖는 3차원 위치좌표는 해당 열차전력선의 위도, 경도 및 높이값(타원체고: Ellipsoid Height) 등의 위치정보가 된다. 즉, 열차전력선 형상데이터는 해당 열차전력선의 형상 및 위치정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터가 된다. 도 3은 3차원 LAS 데이터로부터 열차전력선 형상데이터가 생성되는 전반적인 과정을 도시한 예시도를 나타낸다.The power line shape generating unit 300 may generate the train power line shape data for each voxel grid based on the points included in the reference line corresponding to the train power line. The reference line corresponding to the train power line is the shape of the train power line and the three-dimensional position coordinates of the points included in the reference line are position information such as latitude, longitude and height value (ellipsoid height) . That is, the train power line shape data becomes point cloud data including shape and position information of the train power line. FIG. 3 is a diagram illustrating an overall process of generating train power line shape data from three-dimensional LAS data.

본 실시예에서는 전력선 형상 생성부(300)가 상기한 과정을 통합적으로 수행하는 구성으로 설명하지만, 실시예에 따라서는 도 5에 도시된 것과 같이 복셀화부(310), 기준 라인 결정부(330), 열차전력선 기준 라인 추출부(350), 및 열차전력선 형상데이터 생성부(370)로 분리된 구성으로 구현될 수도 있다.In the present embodiment, the power line shape generating unit 300 performs the above-described processes integrally. However, the power line shape generating unit 300 may include a voxelizing unit 310, a reference line determining unit 330, A train power line reference line extracting unit 350, and a train power line shape data generating unit 370. [

전술한 과정을 통하여 열차전력선 형상데이터를 자동으로 추출할 수 있으며, 생성된 열차전력선 형상데이터는 열차전력선의 관리를 위한 데이터베이스로 활용될 수 있고, 정확한 철도 지도 제작에도 활용될 수 있다. 본 실시예에서는 생성된 열차전력선 형상데이터를 디스플레이하여 시각적으로 모니터링함으로써 열차전력선을 관리하는 구성에 대하여 설명한다.The train power line shape data can be automatically extracted through the above process, and the generated train power line shape data can be used as a database for managing the train power line and can be used for accurate railroad map production. In this embodiment, a configuration for managing train power lines by displaying generated train power line shape data and visually monitoring the train power line shape data will be described.

전력선 분석부(400)는 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링할 수 있다. 기준데이터는 후술할 열차전력선 선형이미지와의 중첩 디스플레이를 통한 비교를 위해 열차전력선의 기준 선형이미지(즉, 열차전력선의 기준 단면도로서, 이를테면 열차전력선을 설치하기 위한, 또는 열차전력선이 최초 설치된 기준 단면도)로 미리 설정될 수 있다.The power line analysis unit 400 can monitor the state of the train power line based on the train power line shape data and preset reference data. The reference data is a reference linear image of a train power line (i.e., a reference cross-sectional view of a train power line, such as a reference cross section for installing a train power line, or a train section where a train power line is initially installed) for comparison via a superposition display with a train power line linear image, ). ≪ / RTI >

보다 구체적으로, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 형상데이터의 종단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성할 수 있다. 그리고, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 선형이미지 및 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 열차전력선 선형이미지 및 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 전력선 분석부(400)에 구비된 디스플레이부를 통해 디스플레이할 수 있다. 또한 전술한 전력선 타입도 디스플레이할 수 있다.More specifically, the power line analysis unit 400 can generate a train power line linear image as a longitudinal section of the train power line shape data. The power line analysis unit 400 calculates the difference between the z axis direction distance of the superposed image data of the train power line linear image and the reference linear image, the train power line linear image and the reference linear image, the position of the corresponding train power line, It is possible to display the train power line management information including at least one of the date on which the data is acquired through the display unit provided in the power line analysis unit 400. [ The above-described power line type can also be displayed.

포인트 클라우드 데이터의 3차원 위치좌표(x,y,z) 중 z축은 연직 방향이므로, z축 방향 거리 차이는 기준 선형이미지 대비 해당 열차전력선의 수직하중에 의한 처짐량을 의미하며, 또한 사용자가 열차전력선의 처짐량을 정량적으로 비교하도록 하기 위해 z축 방향 거리 차이 중에서 그 최대값이 디스플레이될 수 있다. 이에 따라, 사용자는 해당 열차전력선의 형상적 이상 뿐만 아니라 열차전력선의 처짐량을 비롯한 열차전력선의 관리정보를 시각적으로 확인할 수 있다.Since the z-axis among the three-dimensional position coordinates (x, y, z) of the point cloud data is the vertical direction, the distance difference in the z-axis direction means the deflection amount due to the vertical load of the corresponding train power line with respect to the reference linear image, The maximum value of the z-axis direction distance difference may be displayed so that the deflection amount of the z-axis direction distance can be quantitatively compared. Accordingly, the user can visually confirm the management information of the train power line including the deflection amount of the train power line as well as the shape abnormality of the train power line.

이때, 전력선 분석부(400)는 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이할 수도 있다. 즉, 현재 열차전력선의 선형이미지와 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치, 및 현재 일자뿐만 아니라, 이전 시점에 산출된 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치, 및 원시데이터가 취득된 이전 일자를 누적하여 디스플레이할 수 있다. 이를 위해 전력선 분석부(400)는 누적된 열차전력선 관리정보를 저장하기 위한 데이터 베이스를 포함할 수 있다. 도 4는 상기 중첩 이미지 데이터, 원시데이터가 취득된 일자별로 각각 산출된 z축 방향 거리 차이, 및 해당 열차전력선의 위치를 도시한 예시도이며, 이에 따라 사용자는 열차전력선의 처짐 정도의 변화 및 열차전력선 관리정보를 시계열적으로 확인할 수 있다.At this time, the power line analysis unit 400 may display the accumulated train power line management information for each day when the raw data is acquired. That is, the difference in distance in the z-axis direction between the linear image of the current train power line and the reference linear image, the position of the train power line, and the current date, as well as the difference in z axis direction distance calculated at the previous time, It is possible to cumulatively display the previous date when the data is acquired. For this, the power line analysis unit 400 may include a database for storing accumulated train power line management information. FIG. 4 is a view showing a z-axis direction distance difference and a position of a corresponding train power line, which are respectively calculated for each day in which the superimposed image data and the raw data are acquired, Power line management information can be checked in a time-wise manner.

또한, 전력선 분석부(400)는 상기와 같이 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율(예: 0.3cm/1 day)을 산출하고, 그 변화율에 근거하여 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정할 수 있다. 기준값은 해당 열차전력선에 대한 보수 여부를 결정하기 위한 열차전력선의 처짐량으로서 전력선 분석부(400)에 미리 설정될 수 있다. 이에 따라, 시간에 따른 z축 방향 거리 차이의 변화율을 산출하고, 그 변화율로부터 z축 방향 거리 차이의 최대값이 기준값에 도달하는 시기를 예측하여 보수 시기를 결정할 수 있다. 이를 위해 전력선 분석부(400)는 상기 변화율에 근거하여 보수 시기를 결정하기 위한 함수를 제공할 수 있다.The power line analysis unit 400 calculates a change rate (e.g., 0.3 cm / day) of the maximum value of the distance difference in the z-axis direction according to the date on which the raw data is acquired based on the accumulated train power line management information And the time required for the maximum value of the distance difference in the z-axis direction to reach the preset reference value is predicted based on the rate of change, whereby the maintenance period of the train power line can be determined. The reference value may be set in advance in the power line analysis unit 400 as a deflection amount of the train power line for determining whether to repair the train power line. Accordingly, the change rate of the z-axis direction distance difference with time can be calculated, and the maintenance time can be determined by predicting the time at which the maximum value of the z-axis direction distance difference reaches the reference value. For this, the power line analysis unit 400 may provide a function for determining a maintenance period based on the rate of change.

전력선 분석부(400)는 상기와 같이 결정된 보수 시기를 디스플레이하여 사용자로 하여금 체계적인 열차전력선에 대한 유지 및 보수가 가능하도록 할 수도 있다.The power line analysis unit 400 may display the determined repair timing as described above so that the user can maintain and repair the systematic train power line.

전력선 분석부(400)는 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력하여 사용자에게 열차전력선에 대한 보수가 필요함을 알릴 수 있다. 즉, z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상인 것으로 측정된 해당 열차전력선을 자동으로 추출하여, 해당 열차전력선의 위치정보를 포함한 관리정보를 사용자에게 알릴 수 있다. 보수 경고는 디스플레이부를 통해 경고메시지를 출력하여 시각적으로 경고하는 방법 및 스피커를 통해 경고 음성을 출력하여 청각적으로 경고하는 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.When the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value, the power line analysis unit 400 outputs a maintenance warning to inform the user that maintenance for the train power line is required. That is, it is possible to automatically extract the corresponding train power line measured that the maximum value of the distance difference in the z-axis direction is equal to or greater than a preset reference value, and notify the user of the management information including the position information of the train power line. Various methods such as a method of visually warning by outputting a warning message through a display unit and a method of audibly warning by outputting a warning voice through a speaker can be used.

또한 전력선 분석부(400)는, z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 상기 열차전력선 관리정보를 사용자 단말로 전송하는 방식으로 보수 경고를 출력할 수도 있다. 즉, 사용자가 전력선 분석부(400)에 포함된 디스플레이를 통해 해당 열차전력선을 실시간으로 모니터링하지 않는 경우라도, z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이어서 보수가 필요한 해당 열차전력선의 관리정보를, 사용자가 소지한 단말로 전송함으로써 해당 열차전력선에 대한 보수가 필요함을 사용자에게 경고할 수 있다. 이를 위해 전력선 분석부(400)는 열차전력선 관리정보를 사용자 단말로 전송하기 위한 무선통신부를 포함할 수 있다.The power line analysis unit 400 may also output the maintenance warning by transmitting the train power line management information to the user terminal if the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value. That is, even when the user does not monitor the train power line in real time through the display included in the power line analysis unit 400, the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value, Information can be transmitted to the terminal carried by the user, thereby alerting the user that maintenance for the train power line is necessary. The power line analysis unit 400 may include a radio communication unit for transmitting the train power line management information to the user terminal.

본 실시예에서는 전력선 분석부(400)가 상기한 과정을 통합적으로 수행하는 구성으로 설명하지만, 실시예에 따라서는 도 5에 도시된 것과 같이 열차전력선 선형이미지 생성부(410), 디스플레이부(430), 및 경고출력부(450)로 분리된 구성으로 구현될 수도 있다.In the present embodiment, the power line analysis unit 400 integrally performs the above-described processes. However, according to the embodiment, as shown in FIG. 5, the power line linear image generation unit 410, the display unit 430 ), And a warning output unit 450, as shown in FIG.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이고, 도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이며, 도 8은 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이고, 도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법에서 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계를 구체적으로 설명하기 위한 흐름도이다.FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. FIG. 8 is a flowchart for explaining a step of generating LAS data. FIG. 8 is a flowchart illustrating a method of generating train power line shape data in a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. FIG. 9 is a flowchart illustrating a method for monitoring a state of a train power line in a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG.

도 6 내지 도 9를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법을 설명하면, 먼저 모바일 맵핑 시스템은 주행중인 철도 환경에 대한 원시데이터를 취득한다(S100). 원시데이터는 모바일 맵핑 시스템(100)에 구비된 레이저 스캐너(110)에 의해 취득한 레이저 포인트 및 측위센서(130)에 의해 측정된 위치좌표를 포함한다.6 to 9, a method of managing a train power line using a mobile mapping system according to an embodiment of the present invention will be described. First, in step S100, the mobile mapping system acquires raw data of a railroad environment in operation. The raw data includes the laser point acquired by the laser scanner 110 provided in the mobile mapping system 100 and the position coordinates measured by the position sensor 130. [

이어서, LAS 데이터 생성부(200)는, 모바일 맵핑 시스템(100)에 의해 취득된 철도 환경에 대한 원시데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성한다(S200). 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 포인트의 클라우드 데이터이다. Next, the LAS data generation unit 200 generates 3D LAS data from the raw data of the railway environment acquired by the mobile mapping system 100 (S200). The three-dimensional LAS data is cloud data of points having spatial coordinates of the x-, y-, and z-axes.

도 7을 참조하여 3차원 LAS 데이터가 생성되는 과정을 구체적으로 설명하면, LAS 데이터 생성부(200)는, 모바일 맵핑 시스템(100)에 구비된 측위센서(130)에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성한다(S210). 그리고 주행경로 데이터를 이용하여 레이저 스캐너(110)에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환하여 3차원 LAS 데이터를 생성한다(S230). 주행경로 데이터를 생성할 때, LAS 데이터 생성부(200)는 GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 정밀한 주행경로 데이터를 생성할 수 있다.7, the LAS data generation unit 200 generates a three-dimensional LAS data based on the position coordinates measured by the positioning sensor 130 provided in the mobile mapping system 100, And generates travel route data (S210). The relative coordinates of the laser point acquired by the laser scanner 110 are converted into three-dimensional absolute coordinates using the traveling path data to generate three-dimensional LAS data (S230). When generating the traveling route data, the LAS data generation unit 200 can generate the precise traveling route data by performing the position correction using the positional change measured by the INS with respect to the position coordinates measured by the GNSS.

이어서, 전력선 형상 생성부(300)는 LAS 데이터 생성부(200)에 의해 생성된 3차원 LAS 데이터로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성한다(S300). 열차전력선 형상데이터는 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트 중에서 열차전력선에 해당하는 포인트의 집합으로 정의된다. 도 8을 참조하여 열차전력선 형상데이터를 생성하는 과정을 구체적으로 설명한다.Next, the power line shape generating unit 300 extracts points corresponding to the train power lines from the three-dimensional LAS data generated by the LAS data generating unit 200 to generate train power line shape data (S300). The train power line shape data is defined as a set of points corresponding to the train power line among the points included in the three-dimensional LAS data. The process of generating the train power line shape data will be described in detail with reference to FIG.

먼저, 전력선 형상 생성부(300)는 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할한다(S310). 대용량 3차원 LAS 데이터에 대한 세그먼테이션(segmentation)을 통해 기준 라인을 효율적으로 결정하기 위한 것으로서, 복셀 그리드는 1m 간격으로 분할되는 것이 바람직하나, 이에 한정되지 않는다.First, the power line shape generating unit 300 divides the three-dimensional LAS data into voxel grids having predetermined predetermined intervals (S310). The voxel grid is preferably divided into 1-m intervals, but the present invention is not limited thereto.

다음으로, 전력선 형상 생성부(300)는 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정한다(S330). 이때, 전력선 형상 생성부(300)는 RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 노이즈 포인트를 제거하고 열차전력선에 해당할 수 있는 특정 라인에 피팅될 수 있는 포인트들만 추출하여 기준 라인을 결정할 수 있다.Next, the power line shape generating unit 300 determines the reference line of each voxel grid by filtering the points included in each voxel grid to remove noise points (S330). At this time, the power line shape generating unit 300 can remove the noise point by using the RANDS SAmple Consensus (RANSAC) algorithm and determine the reference line by extracting only the points that can be fitted to the specific line that corresponds to the train power line.

다음으로, 전력선 형상 생성부(300)는 결정된 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여, 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출할 수 있다(S350). 이때, 전력선 형상 생성부(300)는 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입별로 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출할 수 있다. 라인 속성 및 전력선 기준 속성에 근거하여 전력선 타입별로 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 과정은 전술한 것이므로 구체적인 설명은 생략하기로 한다.Next, the power line shape generating unit 300 may compare the calculated line attribute and the preset power line reference attribute with respect to each determined reference line, and extract a reference line corresponding to the train power line from each reference line ( S350). At this time, the power line shape generating unit 300 may extract a reference line corresponding to a train power line by a power line type including a line, a line, a feed line, and a protective line. The process of extracting the reference line corresponding to the train power line by the power line type based on the line attribute and the power line reference property has been described above, and a detailed description thereof will be omitted.

다음으로, 전력선 형상 생성부(300)는 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성한다(S370). 열차전력선에 해당하는 기준 라인은 해당 열차전력선의 형상이 되며, 기준 라인에 포함되는 포인트가 갖는 3차원 위치좌표는 해당 열차전력선의 위도, 경도 및 높이값(타원체고: Ellipsoid Height) 등의 위치정보가 된다. 즉, 열차전력선 형상데이터는 해당 열차전력선의 형상 및 위치정보를 포함하는 포인트 클라우드 데이터가 된다.Next, the power line shape generating unit 300 generates train power line shape data for each voxel grid based on the points included in the reference line corresponding to the train power line (S370). The reference line corresponding to the train power line is the shape of the train power line and the three-dimensional position coordinates of the points included in the reference line are position information such as latitude, longitude and height value (ellipsoid height) . That is, the train power line shape data becomes point cloud data including shape and position information of the train power line.

이어서, 열차전력선 형상데이터가 생성된 경우, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링 한다(S400). 기준데이터는 열차전력선 선형이미지와의 중첩 디스플레이를 통한 비교를 위해 열차전력선의 기준 선형이미지로 미리 설정될 수 있다. 도 9를 참조하여 열차전력선의 상태를 모니터링하는 과정을 구체적으로 설명한다.Next, when the train power line shape data is generated, the power line analysis unit 400 monitors the state of the train power line based on the train power line shape data and preset reference data (S400). The reference data may be preset as a reference linear image of the train power line for comparison via superposition display with the train power line linear image. The process of monitoring the state of the train power line will be described in detail with reference to FIG.

먼저, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 형상데이터의 종단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성한다(S410).First, the power line analysis unit 400 generates a train power line linear image as a longitudinal section of the train power line shape data (S410).

다음으로, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 선형이미지 및 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 열차전력선 선형이미지 및 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 전력선 분석부(400)에 구비된 디스플레이부를 통해 디스플레이한다(S430).Next, the power line analysis unit 400 calculates the difference in z-axis direction distance between the superposed image data of the train power line linear image and the reference linear image, the train power line linear image and the reference linear image, the position of the train power line, The power line analysis unit 400 displays the train power line management information including at least one of the dates from which the raw data was acquired through the display unit provided in the power line analysis unit 400 at step S430.

이때, 전력선 분석부(400)는 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이함으로써 사용자로 하여금 열차전력선의 처짐 현상을 시계열적으로 모니터링 할 수 있도록 할 수 있다.At this time, the power line analysis unit 400 may display the accumulated train power line management information for each day when the raw data is acquired, thereby enabling the user to monitor the sagging phenomenon of the train power line in a time-series manner.

또한 상기와 같이 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율을 산출하고, 그 변화율에 근거하여 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정할 수 있다. 이 경우, 전력선 분석부(400)는 상기와 같이 결정된 보수 시기를 디스플레이함으로써 사용자로 하여금 체계적인 열차전력선에 대한 유지 및 보수가 가능하도록 할 수 있다.Also, based on the accumulated train power line management information, the rate of change of the maximum value of the distance difference in the z-axis direction according to the date of acquisition of the raw data is calculated, and based on the rate of change, It is possible to determine the maintenance period of the train power line by estimating the time required to reach the set reference value. In this case, the power line analysis unit 400 displays the determined repair timing, thereby enabling the user to maintain and repair the train power line systematically.

다음으로, 전력선 분석부(400)는 열차전력선 선형이미지 및 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력한다(S450). 보수 경고는 디스플레이부를 통해 경고메시지를 출력하여 시각적으로 경고하는 방법, 스피커를 통해 경고 음성을 출력하여 청각적으로 경고하는 방법, 및 열차전력선 관리정보를 사용자 단말로 전송하여 경고하는 방법 등 다양한 방법이 사용될 수 있다.Next, the power line analysis unit 400 outputs a maintenance warning if the maximum value of the z-axis distance difference of the train power line image and the reference linear image is equal to or greater than a preset reference value (S450). The maintenance warning includes various methods such as a method of visually warning by outputting a warning message through a display unit, a method of audibly warning by outputting a warning voice through a speaker, and a method of warning by transmitting train power line management information to a user terminal Can be used.

이와 같이 본 실시예는, 열차전력선의 형상 및 위치 정보에 대한 체계적인 이력 관리가 가능하여 전력선에 대한 보수가 필요한 시기를 예측하도록 함으로써 전력선 상태 이상으로 인한 사고를 미연에 방지할 수 있고, 전력선 처짐 현상을 효과적으로 방지하여 전력선의 고속집전특성 향상에도 기여할 수 있으며, 열차전력선의 유지 및 관리를 위한 인력 소모를 저감시킬 수 있는 효과를 달성할 수 있다.As described above, according to the present embodiment, it is possible to systematically manage the history of the shape and position information of the train power line, so that it is possible to prevent an accident caused by abnormality of the power line state by predicting the time required to repair the power line, Can be effectively prevented, contributing to the improvement of the high-speed current collecting characteristics of the power line, and the effect of reducing labor consumption for maintenance and management of the train power line can be achieved.

본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, I will understand. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the following claims.

100: 모바일 맵핑 시스템
110: 레이저 스캐너
130: 측위센서
200: LAS 데이터 생성부
300: 전력선 형상 생성부
310: 복셀화부
330: 기준 라인 결정부
350: 열차전력선 기준 라인 추출부
370: 열차전력선 형상데이터 생성부
400: 전력선 분석부
410: 열차전력선 선형이미지 생성부
430: 디스플레이부
450: 경고출력부100: Mobile mapping system
110: laser scanner
130: Position sensor
200: LAS data generation unit
300: Power line shape generating unit
310: Voxelization
330: Reference line determining unit
350: train power line reference line extracting unit
370: Train power line shape data generation unit
400: Power line analysis section
410: train power line linear image generating unit
430:
450: Warning output section

Claims (24)

모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System)이, 주행중인 철도 환경에 대한 원시데이터(raw data)를 취득하는 단계;
LAS(LiDAR Aerial Survey) 데이터 생성부가, 상기 원시데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계로서, 상기 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 포인트의 클라우드 데이터인, 단계; 및
전력선 형상 생성부가, 상기 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
A mobile mapping system (MMS), comprising: acquiring raw data for a railroad environment in operation;
The LAS (LiDAR Aerial Survey) data generation unit generates 3D LAS data from the raw data, wherein the 3D LAS data is cloud data of points having x, y, and z axis spatial coordinates; And
And generating a power line shape data by extracting a point corresponding to a train power line from points included in the 3D LAS data to generate train power line shape data.
제1항에 있어서,
상기 모바일 맵핑 시스템은 레이저 스캐너 및 측위센서를 포함하고, 상기 원시데이터는 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트 및 측위센서에 의해 측정된 위치좌표를 포함하며,
상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계는,
상기 LAS 데이터 생성부가, 상기 측위센서에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하는 단계; 및
상기 LAS 데이터 생성부가, 상기 주행경로 데이터를 이용하여 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환하여 상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the mobile mapping system includes a laser scanner and a position sensor, wherein the raw data includes a laser point acquired by the laser scanner and position coordinates measured by a position sensor,
Wherein the generating of the three-dimensional LAS data comprises:
Wherein the LAS data generating unit includes: generating travel route data based on the position coordinates measured by the positioning sensor; And
Wherein the LAS data generating unit converts the relative coordinates of the laser point acquired by the laser scanner into three-dimensional absolute coordinates using the traveling path data to generate the three-dimensional LAS data A Method of Train Power Line Management Using Mobile Mapping System.
제2항에 있어서,
상기 측위센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System)/INS(Inertial Navigation System) 통합 센서를 포함하고,
상기 주행경로 데이터를 생성하는 단계에서, 상기 LAS 데이터 생성부는,
상기 GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 상기 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 상기 주행경로 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
3. The method of claim 2,
The positioning sensor includes a Global Navigation Satellite System (GNSS) / Integrated Sensor (INS) integrated sensor,
Wherein, in the step of generating the traveling route data,
Wherein the traveling path data is generated by performing position correction using a positional change measured by the INS with respect to the position coordinates measured by the GNSS, thereby generating the traveling path data.
제1항에 있어서,
상기 열차전력선 형상데이터를 생성하는 단계는,
상기 전력선 형상 생성부가, 상기 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할하는 단계;
상기 전력선 형상 생성부가, 상기 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 단계;
상기 전력선 형상 생성부가, 상기 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 상기 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 단계; 및
상기 전력선 형상 생성부가, 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 상기 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
The method according to claim 1,
The step of generating the train power line shape data includes:
Wherein the power line shape generating unit comprises: dividing the three-dimensional LAS data into voxel grids having predetermined predetermined intervals;
Determining a reference line of each voxel grid by filtering the points included in each of the voxel grids to remove noise points;
Comparing the line attribute calculated for each of the reference lines and a predetermined power line reference attribute to extract a reference line corresponding to a train power line among the reference lines; And
And generating the power line shape data for each of the voxel grids based on points included in the reference line corresponding to the train power line, Power line management method.
제4항에 있어서,
상기 기준 라인을 각각 결정하는 단계에서, 상기 전력선 형상 생성부는,
RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
5. The method of claim 4,
In the step of determining each of the reference lines, the power line shape generating unit,
Wherein a reference line of each of the voxel grids is determined using a RANSAC (RANdom SAmple Consensus) algorithm.
제4항에 있어서,
상기 라인 속성 및 상기 전력선 기준 속성은, 상기 기준 라인의 3차원 위치 속성 및 상기 열차전력선의 3차원 위치 속성을 각각 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
5. The method of claim 4,
Wherein the line attribute and the power line reference attribute include a three-dimensional location attribute of the reference line and a three-dimensional location attribute of the train power line, respectively.
제6항에 있어서,
상기 전력선 기준 속성은 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입에 따라 각각 설정되어 있고,
상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 단계에서, 상기 전력선 형상 생성부는 상기 전력선 타입별로 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
The method according to claim 6,
The power line reference attribute is set according to a power line type including a catenary line, a bundle line, a feeder line, and a protection line,
Wherein the power line shape generating unit extracts a reference line corresponding to the train power line for each power line type in the step of extracting the reference line corresponding to the train power line.
제1항에 있어서,
전력선 분석부가, 상기 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the power line analysis unit further comprises monitoring the state of the train power line based on the train power line shape data and preset reference data.
제8항에 있어서,
상기 기준데이터는 열차전력선의 기준 선형이미지를 포함하고,
상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는,
상기 전력선 분석부가, 상기 열차전력선 형상데이터의 단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성하는 단계; 및
상기 전력선 분석부가, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치좌표, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
9. The method of claim 8,
Wherein the reference data comprises a reference linear image of a train power line,
Wherein the monitoring of the state of the train power line comprises:
The power line analysis unit generating a train power line linear image as a cross-sectional view of the train power line shape data; And
The power line analysis unit calculates the distance between the train power line image and the reference linear image in the z axis direction of the superimposed image data, the train power line linear image, and the reference linear image, the position coordinates of the train power line, And displaying the train power line management information including at least one of the dates from which the raw data was acquired.
제9항에 있어서,
상기 디스플레이하는 단계에서, 상기 전력선 분석부는,
상기 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
10. The method of claim 9,
In the display step, the power line analysis unit may include:
And displaying the accumulated train power line management information for each day of the acquisition of the raw data.
제10항에 있어서,
상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는,
상기 전력선 분석부가, 상기 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 상기 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율을 산출하고, 상기 변화율에 근거하여 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
11. The method of claim 10,
Wherein the monitoring of the state of the train power line comprises:
The power line analysis unit calculates a rate of change of the maximum value of the z-axis direction distance difference according to the date on which the raw data is acquired based on the accumulated train power line management information, Further comprising the step of determining a maintenance period of the train power line by estimating a time required for the maximum value to reach a preset reference value.
제9항에 있어서,
상기 열차전력선의 상태를 모니터링하는 단계는,
상기 전력선 분석부가, 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 방법.
10. The method of claim 9,
Wherein the monitoring of the state of the train power line comprises:
Wherein the power line analysis unit further includes a step of outputting a maintenance warning when the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value.
주행중인 철도 환경에 대한 원시데이터(raw data)를 취득하는 모바일 맵핑 시스템(MMS: Mobile Mapping System);
상기 원시(raw)데이터로부터 3차원 LAS 데이터를 생성하는 LAS 데이터 생성부로서, 상기 3차원 LAS 데이터는 x축, y축, z축의 공간좌표를 갖는 포인트의 클라우드 데이터인, LAS 데이터 생성부; 및
상기 3차원 LAS 데이터에 포함된 포인트로부터 열차전력선에 해당하는 포인트를 추출하여 열차전력선 형상데이터를 생성하는 전력선 형상 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
A mobile mapping system (MMS) for acquiring raw data of a railroad environment in operation;
A LAS data generating unit for generating 3D LAS data from the raw data, wherein the 3D LAS data is cloud data of a point having x, y, and z axis spatial coordinates; And
And a power line shape generation unit for extracting points corresponding to train power lines from points included in the 3D LAS data to generate train power line shape data.
제13항에 있어서,
상기 모바일 맵핑 시스템은 레이저 스캐너 및 측위센서를 포함하고, 상기 원시데이터는 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트 및 측위센서에 의해 측정된 위치좌표를 포함하며,
상기 LAS 데이터 생성부는, 상기 측위센서에 의해 측정된 위치좌표에 근거하여 주행경로 데이터를 생성하고, 상기 주행경로 데이터를 이용하여 상기 레이저 스캐너에 의해 취득된 레이저 포인트의 상대좌표를 3차원 절대좌표로 변환하여 상기 3차원 LAS 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
14. The method of claim 13,
Wherein the mobile mapping system includes a laser scanner and a position sensor, wherein the raw data includes a laser point acquired by the laser scanner and position coordinates measured by a position sensor,
Wherein the LAS data generation unit generates travel route data based on the position coordinates measured by the positioning sensor and uses the travel route data to set the relative coordinates of the laser point acquired by the laser scanner as three- And generates the three-dimensional LAS data by converting the three-dimensional LAS data.
제14항에 있어서,
상기 측위센서는 GNSS(Global Navigation Satellite System)/INS(Inertial Navigation System) 통합 센서를 포함하고,
상기 LAS 데이터 생성부는, 상기 GNSS에 의해 측정된 위치좌표에 대하여 상기 INS에 의해 측정된 위치변화를 이용하여 위치보정을 수행함으로써 상기 주행경로 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
15. The method of claim 14,
The positioning sensor includes a Global Navigation Satellite System (GNSS) / Integrated Sensor (INS) integrated sensor,
Wherein the LAS data generator generates the travel route data by performing position correction using the positional change measured by the INS with respect to the position coordinates measured by the GNSS, Management device.
제13항에 있어서,
상기 전력선 형상 생성부는,
상기 3차원 LAS 데이터를 미리 설정된 일정 간격의 복셀 그리드(Voxel Grid)로 분할하고,
상기 각 복셀 그리드에 포함되는 포인트를 필터링하여 노이즈 포인트를 제거함으로써 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하며,
상기 각 기준 라인에 대하여 각각 산출된 라인 속성, 및 미리 설정된 전력선 기준 속성을 비교하여 상기 각 기준 라인 중에서 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하고,
상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인에 포함되는 포인트에 근거하여 상기 각 복셀 그리드에 대한 열차전력선 형상데이터를 각각 생성하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
14. The method of claim 13,
Wherein the power line shape generating unit comprises:
The three-dimensional LAS data is divided into voxel grids having predetermined intervals,
Determining a reference line of each of the voxel grids by filtering the points included in each of the voxel grids to remove noise points,
A line attribute calculated for each of the reference lines, and a predetermined power line reference attribute to extract a reference line corresponding to a train power line among the reference lines,
And generates train power line shape data for each of the voxel grids based on points included in a reference line corresponding to the train power line.
제16항에 있어서,
상기 전력선 형상 생성부는, RANSAC(RANdom SAmple Consensus) 알고리즘을 이용하여 상기 각 복셀 그리드의 기준 라인을 각각 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
17. The method of claim 16,
Wherein the power line shape generation unit determines a reference line of each of the voxel grids using a RANSAC (Random Access Consensus) algorithm.
제16항에 있어서,
상기 라인 속성 및 상기 전력선 기준 속성은, 상기 기준 라인의 3차원 위치 속성 및 상기 열차전력선의 3차원 위치 속성을 각각 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
17. The method of claim 16,
Wherein the line attribute and the power line reference attribute include a three-dimensional location attribute of the reference line and a three-dimensional location attribute of the train power line, respectively.
제18항에 있어서,
상기 전력선 기준 속성은 전차선, 조가선, 급전선, 및 보호선을 포함하는 전력선 타입에 따라 각각 설정되어 있고,
상기 전력선 형상 생성부는, 상기 전력선 타입별로 상기 열차전력선에 해당하는 기준 라인을 추출하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
19. The method of claim 18,
The power line reference attribute is set according to a power line type including a catenary line, a bundle line, a feeder line, and a protection line,
Wherein the power line shape generating unit extracts a reference line corresponding to the train power line for each of the power line types.
제13항에 있어서,
상기 열차전력선 형상데이터 및 미리 설정된 기준데이터에 근거하여 열차전력선의 상태를 모니터링하는 전력선 분석부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
14. The method of claim 13,
Further comprising a power line analysis unit for monitoring the state of the train power line based on the train power line shape data and preset reference data.
제20항에 있어서,
상기 기준데이터는 열차전력선의 기준 선형이미지를 포함하고,
상기 전력선 분석부는, 상기 열차전력선 형상데이터의 단면도로서 열차전력선 선형이미지를 생성하고, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 중첩 이미지 데이터, 상기 열차전력선 선형이미지 및 상기 기준 선형이미지의 z축 방향 거리 차이, 해당 열차전력선의 위치좌표, 및 해당 열차전력선에 대한 원시데이터가 취득된 일자 중 하나 이상을 포함하는 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
21. The method of claim 20,
Wherein the reference data comprises a reference linear image of a train power line,
The power line analysis unit generates a train power line linear image as a cross-sectional view of the train power line shape data, and generates a power line linear image of the train power line linear image and the reference linear image, the train power line linear image, Wherein the display unit displays train power line management information including at least one of a distance difference, a position coordinate of the train power line, and a date when raw data for the train power line is acquired.
제21항에 있어서,
상기 전력선 분석부는, 상기 원시데이터가 취득된 일자별로 누적된 열차전력선 관리정보를 디스플레이하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
22. The method of claim 21,
Wherein the power line analysis unit displays the accumulated train power line management information for each day when the raw data is acquired.
제22항에 있어서,
상기 전력선 분석부는, 상기 누적된 열차전력선 관리정보에 근거하여 상기 원시데이터가 취득된 일자에 따른 z축 방향 거리 차이의 최대값의 변화율을 산출하고, 상기 변화율에 근거하여 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값에 도달하는데 소요되는 시간을 예측함으로써 해당 열차전력선의 보수 시기를 결정하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
23. The method of claim 22,
The power line analysis unit calculates a rate of change of the maximum value of the z-axis direction distance difference according to the acquired date of the source data based on the accumulated train power line management information, Wherein the maintenance time of the train power line is determined by predicting the time required for the maximum value to reach a preset reference value.
제21항에 있어서,
상기 전력선 분석부는, 상기 z축 방향 거리 차이의 최대값이 미리 설정된 기준값 이상이면 보수 경고를 출력하는 것을 특징으로 하는 모바일 맵핑 시스템을 이용한 열차전력선 관리 장치.
22. The method of claim 21,
Wherein the power line analysis unit outputs a maintenance warning when the maximum value of the z-axis direction distance difference is equal to or greater than a preset reference value.
KR1020160111504A 2016-08-31 2016-08-31 Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof KR20180024736A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160111504A KR20180024736A (en) 2016-08-31 2016-08-31 Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160111504A KR20180024736A (en) 2016-08-31 2016-08-31 Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20180024736A true KR20180024736A (en) 2018-03-08

Family

ID=61725672

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160111504A KR20180024736A (en) 2016-08-31 2016-08-31 Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20180024736A (en)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109829199A (en) * 2018-12-29 2019-05-31 中国科学院遥感与数字地球研究所 Power line fast hierarchical extracting method based on LiDAR point cloud
CN110148211A (en) * 2019-05-15 2019-08-20 贵州电网有限责任公司 A kind of power line three-dimensional rebuilding method based on point cloud data
CN110414113A (en) * 2019-03-07 2019-11-05 中铁第一勘察设计院集团有限公司 The method for automatically generating rail yard plane general arrangement
CN112132954A (en) * 2020-08-31 2020-12-25 青岛秀山移动测量有限公司 Distributed management method and system for three-dimensional laser point cloud entity object
KR102198195B1 (en) 2020-09-23 2021-01-05 서울공간정보 주식회사 Mapping Method Using MMS
KR20220040119A (en) 2020-09-23 2022-03-30 주식회사 새한지앤아이 Mapping Method Using MMS
KR102519847B1 (en) * 2022-11-21 2023-04-12 한국공간정보(주) Precision road map construction system for producing map data using mms improved reliability of data
KR20230103301A (en) * 2021-12-31 2023-07-07 서동철 Railway facility construction system for building as database and efficiently extracting spatial information of railway facility

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109829199A (en) * 2018-12-29 2019-05-31 中国科学院遥感与数字地球研究所 Power line fast hierarchical extracting method based on LiDAR point cloud
CN110414113A (en) * 2019-03-07 2019-11-05 中铁第一勘察设计院集团有限公司 The method for automatically generating rail yard plane general arrangement
CN110148211A (en) * 2019-05-15 2019-08-20 贵州电网有限责任公司 A kind of power line three-dimensional rebuilding method based on point cloud data
CN112132954A (en) * 2020-08-31 2020-12-25 青岛秀山移动测量有限公司 Distributed management method and system for three-dimensional laser point cloud entity object
CN112132954B (en) * 2020-08-31 2024-02-27 青岛秀山移动测量有限公司 Distributed management method and system for three-dimensional laser point cloud entity object
KR102198195B1 (en) 2020-09-23 2021-01-05 서울공간정보 주식회사 Mapping Method Using MMS
KR20220040119A (en) 2020-09-23 2022-03-30 주식회사 새한지앤아이 Mapping Method Using MMS
KR20230103301A (en) * 2021-12-31 2023-07-07 서동철 Railway facility construction system for building as database and efficiently extracting spatial information of railway facility
KR102519847B1 (en) * 2022-11-21 2023-04-12 한국공간정보(주) Precision road map construction system for producing map data using mms improved reliability of data

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20180024736A (en) Method for managing railroad power line using mobile mapping system and apparatus thereof
Puente et al. Review of mobile mapping and surveying technologies
CN102756744B (en) Railway track monitor
EP2132530B1 (en) System and method for position determination
JP6761828B2 (en) Columnar object state detection device, columnar object state detection method, columnar object state detection processing program
KR100795396B1 (en) Method for monitoring altered city using airborne laser surveying data and digital orthophoto
KR101611280B1 (en) Mobile mapping system using stereo camera and method of generating point cloud in mobile mapping system
EP3842735A1 (en) Position coordinates estimation device, position coordinates estimation method, and program
KR101456556B1 (en) The Automate Road Mapping Method Using Observed Field Data
KR20170008505A (en) Free space map construction method, free space map construction system, foreground/background extraction method using the free space map, and foreground/background extraction system using the free space map
US20190360820A1 (en) Method and device for executing at least one measure for increasing the safety of a vehicle
JP4436632B2 (en) Survey system with position error correction function
JP2017156179A (en) Facility state detecting method and device setting method
KR101273416B1 (en) Precision digital map making system through the synthesis of geographic information and coordinate information
JP6785933B1 (en) Porosity estimation device, porosity estimation method and program
AT503449B1 (en) METHOD OF RECORDING TOPOGRAPHIC DATA
KR20160099336A (en) Mobile mapping system
Benevenuti et al. Detecting drainage pitfalls in open-pit mines and haul roads using UAV-photogrammetry
JP7373714B2 (en) Profile creation method, profile creation system, profile and profile creation program
Saponaro et al. Influence of co-alignment procedures on the co-registration accuracy of multi-epoch SFM points clouds
Ferreira et al. Geopotential numbers from GPS satellite surveying and disturbing potential model: a case study of Parana, Brazil
Farjas Abadía et al. Design and Development of a Low-Cost Aerial Mobile Mapping System for Multi-Purpose Applications.
CN203358438U (en) Three-dimensional data collection vehicle for construction of three-dimensional digital power transmission and transformation grid
JP7154720B2 (en) Road surface inspection work support system
CN114782342B (en) Urban hardware facility defect detection method and device