KR20210004411A - 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 실제 작업 환경에서 토공장비의 이동이 가능한 영역과 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하고, 이동이 가능한 영역을 기초로 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
본 발명의 실시 예에 따른 토공장비의 최적 이동경로를 생성하기 위한 최적의 이동경로 생성 장치는 상기 토공장비의 주변 인지데이터를 획득하는 인지센서와, 드론 또는 스캐너를 통해 지형의 형태가 포인트클라우드로 표현된 포인트클라우드맵을 생성하는 포인트클라우드부와, 상기 포인트클라우드맵의 각 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵을 공간 영역으로 분리하는 공간 분리부와, 상기 분리된 공간 영역들 각각에 포함되는 상기 포인트들의 경사도를 산정하는 경사도 산정부와, 산정한 경사도에 기초하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 경로 생성부를 포함하고, 상기 경로 생성부는 상기 인지센서를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 상기 생성된 최적의 경로가 이동 불가능한 경로인 경우, 새로운 경로를 생성한다.

Description

최적의 이동경로 생성 장치 및 방법{Apparatus and method for optimal movement path generation}
본 발명은 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 자세하게는 실제 작업 환경에서 토공장비의 이동이 가능한 영역과 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하고, 이동이 가능한 영역을 기초로 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.
굴삭기 등의 토공장비를 목적지까지 이동시키기 위해서 지형의 형상분석을 해야 한다. 즉, 토공장비마다 지형의 경사도 등에 의해 이동할 수 있는 지형이 한정적이며, 이에 따라 지형의 형상분석을 통해 토공장비가 이동할 수 있는 지형을 분석해야 한다. 지형의 형상분석은 토공장비의 작업메커니즘 및 이동 휴리스틱스를 전문가 알고리즘을 구성하여 분석할 수 있다. 그러나, 실제 토공장비가 작업하는 환경은 비정형적인 표면 지오메트리를 가져 경사가 심하거나 단차가 있는 경우가 많으며, 이런 경우 토공장비의 이동이 불가능하게 될 수 있다. 이에 따라 토공장비의 이동계획을 수립하기 위해서 지표면의 지오메트리 분석이 필수적으로 요구되는 실정이다.
본 발명은 앞에서 설명한 문제점을 해결하기 위한 것으로, 실제 작업 환경에서 토공장비의 이동이 가능한 영역과 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하고, 이동이 가능한 영역을 기초로 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
위에서 언급된 본 발명의 기술적 과제 외에도, 본 발명의 다른 특징 및 이점들이 이하에서 기술되거나, 그러한 기술 및 설명으로부터 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 토공장비의 최적 이동경로를 생성하기 위한 최적의 이동경로 생성 장치는 드론 또는 스캐너를 통해 지형의 형태가 포인트클라우드로 표현된 포인트클라우드맵을 생성하는 포인트클라우드부와, 상기 포인트클라우드맵의 각 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵을 공간 영역으로 분리하는 공간 분리부와, 일정한 공간 영역에 포함되는 포인트들의 경사도를 산정하는 경사도 산정부와, 산정한 경사도에 기초하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 경로 생성부를 포함할 수 있다.
한면, 앞에서 설명한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시 예에 따른 토공장비의 최적 이동경로를 생성하기 위한 최적의 이동경로 생성 방법은 획득되는 포인트클라우드맵의 각 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵을 공간 영역으로 분리하는 단계와, 분리된 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 경사도를 산정하는 단계와, 산정한 경사도에 기초하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법은 실제 작업 환경에서 토공장비의 이동이 가능한 영역과 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분할 수 있다.
또한, 구분된 영역을 기초로 최적의 경로를 생성하여 토공장비가 목적지까지 최적의 경로로 도달할 수 있도록 할 수 있다.
또한, 지오메트리를 실시간으로 분석하여 실제 굴삭기가 이동 가능한 지형형상을 분석할 수 있다.
이 밖에도, 본 발명의 실시 예들을 통해 본 발명의 또 다른 특징 및 이점들이 새롭게 파악될 수도 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 장치를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 포인트클라우드맵의 경사도 분석 결과를 나타내는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 경로 생성을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로를 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.
본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 동일 또는 유사한 구성요소에 대해서는 동일한 참조 부호를 붙이도록 한다.
제1, 제2 및 제3 등의 용어들은 다양한 부분, 성분, 영역, 층 및/또는 섹션들을 설명하기 위해 사용되나 이들에 한정되지 않는다. 이들 용어들은 어느 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션을 다른 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션과 구별하기 위해서만 사용된다. 따라서, 이하에서 서술하는 제1 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션은 본 발명의 범위를 벗어나지 않는 범위 내에서 제2 부분, 성분, 영역, 층 또는 섹션으로 언급될 수 있다.
여기서 사용되는 전문 용어는 단지 특정 실시 예를 언급하기 위한 것이며, 본 발명을 한정하는 것을 의도하지 않는다. 여기서 사용되는 단수 형태들은 문구들이 이와 명백히 반대의 의미를 나타내지 않는 한 복수 형태들도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함하는"의 의미는 특정 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분을 구체화하며, 다른 특성, 영역, 정수, 단계, 동작, 요소 및/또는 성분의 존재나 부가를 제외시키는 것은 아니다.
이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 장치를 나타내는 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 장치(100)는 인지센서(110), 포인트클라우드부(120), 공간 분리부(130), 경사도 산정부(140), 경로 생성부(150) 및 저장부(160)를 포함할 수 있다.
인지센서(110)는 토공장비의 주변 인지데이터를 생성할 수 있다. 인지센서(110)는 토공장비에 배치되어 토공장비의 이동에 따라 토공장비의 주변 인지데이터를 생성할 수 있다. 즉, 인지센서(110)는 토공장비 주변을 감지하고, 감지된 데이터를 기초로 인지데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 인지센서는 초음파센서, 사진센서, 레이더 센서 및 라이더 센서 등을 포함할 수 있다.
포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 포인트클라우드맵을 생성할 수 있다. 포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 획득된 지형 데이터를 포인트클라우드로 표현할 수 있다. 여기서, 포인트클라우드는 복수개의 포인트를 포함할 수 있고, 포인트클라우드에 포함된 복수개의 포인트는 지형의 형태를 표현할 수 있다. 포인트클라우드맵은 포인트클라우드에 포함된 복수개의 포인트들이 표시된 맵일 수 있다. 예컨대, 포인트클라우드맵은 3D맵일 수 있다.
공간 분리부(130)는 포인트클라우드맵에 표시된 복수개의 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵의 공간을 분리(또는 구획)할 수 있다. 공간 분리부(130)는 3차원으로 표시되는 포인트클라우드맵의 공간을 분리할 수 있다. 여기서, 공간 분리부(130)는 옥트리(octree)를 이용하여 포인트클라우드맵을 복수의 공간 영역으로 분리할 수 있고, 공간 영역의 단위는 복셀(voxel)일 수 있다. 또한, 공간 분리부(130)는 포인트클라우드맵을 공간 영역으로 분리하므로, 분리 결과 생성된 각 공간 영역 내에는 포인트클라우드의 포인트가 포함되어 있을 수 있다.
경사도 산정부(140)는 복수의 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 경사도를 산정할 수 있다. 구체적으로, 경사도 산정부(140)는 각 공간영역들에 포함된 포인트들의 위치 및 배열을 고려하여 포인트들을 노말 벡터로 변형할 수 있다. 즉, 경사도 산정부(140)는 3차원으로 표현된 포인트들을 2차원인 노말 벡터로 변형할 수 있다. 또한, 경사도 산정부(140)는 노말 벡터로 변형된 포인트들을 보간을 통해 평면 벡터로 환산할 수 있다. 여기서, 경사도 산정부(140)는 일정 공간 영역에서의 노말 벡터와 z축간의 경사도를 산정할 수 있다.
여기서, 보간을 하기 위한 포인트들의 공간 영역 범위는 미리 사용자에 의해 지정될 수도 있다. 즉, 일정 크기의 가로와 세로 영역의 평면 벡터와 z축간의 각도를 계산하여 경사도를 산정할 수 있다.
경로 생성부(150)는 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성할 수 있다. 일 실시예로서, 최적의 경로는 A*알고리즘을 이용하여 구현할 수 있다. 다른 실시 예로서, 최적의 경로는 RRT(Rapidly-Exploring random tree) 경로 생성 알고리즘으로 구현할 수 있다. 구체적으로, 경로 생성부(150)는 공간 영역으로 분리된 포인트클라우드맵을 로컬 영역과 매칭할 수 있다. 여기서, 로컬 영역은 실제 작업현장을 나타낼 수 있고, 로컬 영역은 토공장비의 이동경로나 작업계획 등을 설정하기 위해 임의적으로 분할되어 있을 수 있다. 본 발명의 실시 예에 따르면, 경로 생성부(150)는 로컬 영역의 지형 형태가 표시된 로컬 영역맵을 포인트클라우드맵과 매칭할 수 있다.
여기서, 경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵에 표시된 지역과 로컬 영역의 지역이 동일하도록 매칭할 수 있다. 실시 예들에 따라, 생성된 포인트클라우드맵은 로컬 지역에 포함된 지형에 대한 정보를 포함하는 포인트클라우드를 나타낼 수 있으므로, 포인트클라우드맵을 로컬 영역에 대응시킴으로써 포인트클라우드에 의해 나타나는 지형 정보를 로컬 영역에 반영할 수 있다. 즉, 포인트클라우드가 로컬 영역의 특정 지역에 매칭되는 경우, 경사도 산정부(140)에서 산정한 포인트클라우드의 경사도는 해당하는 매칭된 로컬 영역의 특정 지역의 경사도를 의미할 수 있다.
경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵에서 분석한 정보가 반영된 로컬 영역에서 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성할 수 있다. 구체적으로, 경로 생성부(150)는 경사도 산정부(140)에서 각 공간 영역에서의 경사도를 측정한 결과에 기초하여 토공장비가 이동 가능한 영역 또는 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분할 수 있다.
즉, 경로 생성부(150)는 로컬 영역의 산정된 경사도가 기준 경사도보다 작은 경우 토공장비가 이동 가능한 영역으로 판단하고, 상기 경사도가 기준 경사도보다 큰 경우 토공장비가 이동 불가능한 영역으로 판단할 수 있다.
여기서, 기준 경사도는 토공장비가 이동 가능한 최대의 경사도를 나타낼 수 있고, 기준 경사도는 기 설정되며, 토공장비의 종류나 특성에 따라 상이할 수 있다.
경로 생성부(150)는 토공장비의 이동 가능 여부에 대한 판단 결과를 기초로 최적의 경로를 생성할 수 있다. 경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내에서 최적의 경로를 생성할 수 있다. 이때, 로컬 영역은 분할되어 있을 수 있고, 로컬 영역의 분할된 형태는 격자 형태일 수 있다.
경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내의 로컬 영역의 격자를 이용하여 경로를 생성할 수 있다. 예컨대, 경로 생성부(150)는 로컬 영역에 포함된 격자들 중에서 이동이 가능한 것으로 판단된 격자들만 이용하여 경로를 생성할 수 있다. 이때, 이동이 가능한 것으로 판단된 격자들 각각에 대한 경사도는 기준 경사도보다 작을 수 있다.
경로 생성부(150)는 격자의 각 꼭지점, 각변의 중점 및 격자의 중점을 이용하여 경로를 생성할 수 있다. 즉, 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내에는 복수개의 로컬 영역의 격자들이 포함될 수 있다. 이 복수개의 격자들 각각의 꼭지점, 각변의 중점 및 격자의 중점들 중 일부를 연결하여 출발지부터 목적지까지의 최적의 경로를 생성할 수 있다.
여기서, 경로 생성부(150)는 A*알고리즘을 통해 최적의 경로를 생성할 수 있고, A*알고리즘은 출발 꼭지점에서부터 목표 꼭지점까지 가는 최단 경로를 찾아내는 그래프/트리 탐색 알고리즘일 수 있다.
또한, 경로 생성부(150)는 인지센서(110)를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 생성된 최적의 경로가 이동 불가능한 경우, 새로운 경로를 생성할 수 있다. 토공장비가 경로 생성부(150)에서 생성한 최적의 경로를 따라 목적지까지 움직이는 동안 인지센서(110)는 인지데이터를 획득할 수 있다. 이에 따라, 경로 생성부(150)는 인지데이터를 통해 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분할 수 있다. 즉, 경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵을 통해 미처 구분해내지 못한 이동이 불가능한 영역에 대해서 인지센서(110)를 통해 한번 더 점검함으로써 더 정확하게 최적의 경로를 생성할 수 있다. 경로 생성부(150)는 인지데이터를 분석하여 토공장비가 이동이 불가능한 것으로 판단되는 영역과, 생성된 최적의 경로와 일부라도 중첩되는 경우 새로운 경로를 생성할 수 있다.
저장부(160)는 각 공간 영역에서의 경사도를 저장할 수 있다. 즉, 저장부(160)는 경사도 산정부(140)에서 산정한 각 공간 영역에서의 경사도를 저장할 수 있다. 또한, 저장부(160)는 토공장비가 이동이 가능한 기준 경사도를 저장하고 있을 수 있으며, 경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 불가능한 지역을 선별하기 위해 저장부(160)에 저장된 기준 경사도를 이용할 수 있다. 즉, 경로 생성부(150)는 각 공간 영역의 경사도를 저장부(160)에 저장된 기준 경사도와 비교하고, 비교한 결과 각 공간 영역의 경사도가 기준 경사도보다 작은 영역을 이동가능한 영역으로 판단할 수 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 포인트클라우드맵의 경사도 분석 결과를 나타내는 예시도이다.
(a)는 드론 또는 스캐너를 통해 생성된 포인트클라우드맵이고, (b)는 포인트클라우드맵을 노말 벡터로 변환한 결과이고, (c), (d) 및 (e)는 z축 간의 각도에 따른 포인트를 필터링한 결과이고, (f)는 필터링한 결과를 나타내는 도면이다.
도 2를 참조하면, (a)는 포인트 클라우드맵을 나타내는 도면이다. 포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 포인트클라우드맵을 생성할 수 있다. 포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 획득된 지형 데이터를 포인트클라우드로 표현할 수 있다, 여기서, 포인트클라우드는 복수개의 포인트를 포함할 수 있고, 포인트클라우드에 포함된 복수개의 포인트는 지형의 형태를 표현할 수 있다. 포인트클라우드맵은 포인트클라우드에 포함된 복수개의 포인트들이 표시된 맵일 수 있다.
(b)는 포인트클라우드맵을 노말 벡터로 변환한 결과이다. 경사도 산정부(140)는 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 경사도를 산정할 수 있다. 구체적으로, 경사도 산정부(140)는 각 공간영역들에 포함된 포인트들의 위치 및 배열을 고려하여 포인트들을 노말 벡터로 변형하고, 보간을 통해 노말 벡터를 평면 벡터로 환산할 수 있다.
(c), (d) 및 (e)는 노말벡터와 z축간의 경사도에 따른 포인트 필터링 결과이다. 경사도 산정부(140)는 각 공간 영역에서의 노말 벡터와 z축간의 경사도를 산정할 수 있다. 여기서, (c)는 노말벡터와 z축간의 경사도가 10도 이상인 경우의 포인트 필터링 결과이고, (d)는 노말벡터와 z축간의 경사도가 15도 이상인 경우의 포인트 필터링 결과이다. 또한, (e)는 노말벡터와 z축간의 경사도가 30도 이상인 경우의 필터링 결과이다.
(f)는 노말벡터와 z축간의 경사도가 10도 이상인 경우의 필터링 결과를 나타낼 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 경로 생성을 나타내는 도면이다.
도 3의 빨간 선(R1)은 A*알고리즘을 통해 생성된 경로일 수 있고, 파란 선(R2)은 최종적으로 생성된 최적의 경로일 수 있다.
도 3을 참조하면, 경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵과 로컬 영역을 매칭할 수 있다. 로컬 영역은 토공장비의 이동경로나 작업계획 등을 설정하기 위해 임의적으로 분할되어 있을 수 있다. 즉, 로컬 영역은 격자 형태로 분할되어 있을 수 있다.
경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵에 표시된 지역과 로컬 영역의 지역이 동일하도록 매칭할 수 있다. 즉, 생성된 포인트클라우드맵은 로컬 지역에 포함된 지형에 대한 정보를 포함하는 포인트클라우드를 나타낼 수 있으므로, 포인트클라우드맵을 로컬 영역에 대응시킴으로써 포인트클라우드에 의해 나타나는 지형 정보를 로컬 영역에 반영할 수 있다.
경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵에서 분석한 정보가 반영된 로컬 영역에서 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성할 수 있다. 여기서, 경로 생성부(150)는 A*알고리즘을 이용하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 경로를 생성할 수 있다. 구체적으로, 경로 생성부(150)는 경사도 산정부(140)에서 각 공간 영역에서의 경사도를 측정한 결과에 기초하여 토공장비가 이동 가능한 영역 또는 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분할 수 있다.
또한, 경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내에서 최적의 경로(10)를 생성할 수 있다. 이때, 경로 생성부(150)는 로컬 영역의 격자의 각 꼭지점, 각변의 중점 및 격자의 중점을 이용하여 경로를 생성할 수 있다.
또한, 경로 생성부(150)는 인지센서(110)를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 생성된 경로가 이동 불가능한 경우, 새로운 경로를 생성할 수 있다. 경로 생성부(150)는 인지데이터를 분석하여 토공장비가 이동이 불가능한 것으로 판단되는 영역이 생성된 최적의 경로와 일부라도 중첩되는 경우 새로운 경로를 생성할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로 생성 방법을 나타내는 도면이다.
도 4를 참조하면, 포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 포인트클라우드맵을 생성할 수 있다(S100). 포인트클라우드부(120)는 드론 또는 스캐너를 통해 획득된 지형 데이터를 포인트클라우드로 표현할 수 있다.
공간 분리부(130)는 포인트클라우드맵에 표시된 복수개의 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵의 공간을 분리할 수 있다(S110). 공간 분리부(130)는 옥트리(octree)를 이용하여 포인트클라우드맵을 복수의 공간 영역으로 분리할 수 있고, 공간 영역의 단위는 복셀(voxel)일 수 있다. 이때, 포인트클라우드맵을 분리한 결과 생성된 각 공간 영역 내에는 포인트클라우드의 포인트들이 포함되어 있을 수 있다.
경사도 산정부(140)는 복수의 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 경사도를 산정할 수 있다(S120). 구체적으로, 경사도 산정부(140)는 각 공간영역들에 포함된 포인트들의 위치 및 배열을 고려하여 포인트들을 노말 벡터로 변형하고, 보간을 통해 노말 벡터를 평면 벡터로 환산할 수 있다. 이때, 경사도 산정부(140)는 각 공간 영역에서의 노말 벡터와 z축간의 경사도를 산정할 수 있다.
경로 생성부(150)는 산정한 경사도를 이용하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성할 수 있다(S140).
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 최적의 이동경로를 생성하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 경로 생성부(150)는 포인트클라우드맵에 표시된 지역과 로컬 영역의 지역이 동일하도록 포인트클라우드맵과 로컬 영역을 매칭시킬 수 있다(S141). 이를 통해 포인트클라우드에서 분석한 정보는 로컬 영역에 반영될 수 있다.
경로 생성부(150)는 경사도 산정부(140)에서 산정한 정보가 반영된 로컬 영역서 토공장비가 이동 가능한 영역 또는 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분할 수 있다(S142). 경로 생성부(150)는 공간 영역에서의 경사도를 기준 경사도와 비교하여 토공장비가 이동 가능한 영역 또는 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분할 수 있다. 즉, 경로 생성부(150)는 공간 영역에서의 경사도가 기준 경사도보다 작은 경우 토공장비가 이동 가능한 영역으로 판단하고, 공간 영역에서의 경사도가 기준 경사도보다 큰 경우 토공장비가 이동 불가능한 영역으로 판단할 수 있다. 여기서, 기준 경사도는 토공장비가 이동 가능한 최대의 경사도를 나타낼 수 있고, 기준 경사도는 기 설정되며, 토공장비의 종류나 특성에 따라 상이할 수 있다.
경로 생성부(150)는 토공장비의 이동의 가능 여부를 판단한 결과를 기초로 최적의 경로를 생성할 수 있다(S143). 경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내에서 최적의 경로를 생성할 수 있다. 이때, 로컬 영역은 분할되어 있을 수 있고, 로컬 영역의 분할된 형태는 격자 형태일 수 있다.
즉, 경로 생성부(150)는 토공장비의 이동이 가능한 것으로 판단되는 영역 내의 로컬 영역의 격자들의 각 꼭지점, 각변의 중점 및 격자의 중점들 중 일부를 연결하여 경로를 생성할 수 있다.
인지센서(110)는 토공장비의 주변 인지데이터를 생성할 수 있다(S144). 인지센서(110)는 토공장비에 배치되어 토공장비의 이동에 따라 주변 지형을 감지하고, 감지한 결과를 기초로 인지데이터를 생성할 수 있다. 여기서, 인지데이터는 지형 형태를 나타내는 데이터로, 지형의 경사도 등을 나타낼 수 있다.
경로 생성부(150)는 인지센서(110)를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 생성된 최적의 경로가 이동 불가능한 경우, 새로운 경로를 생성할 수 있다(S145). 경로 생성부(150)는 인지데이터를 통해 토공장비가 이동 불가능한 영역을 구분하여 토공장비가 이동이 불가능한 것으로 판단되는 영역과, 생성된 최적의 경로와 일부라도 중첩되는 경우 새로운 경로를 생성할 수 있다.
전술한 바와 같이, 본 발명에 따르면 실제 작업 환경에서 토공장비의 이동이 가능한 영역과 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하고, 이동이 가능한 영역을 기초로 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치 및 방법을 실현할 수 있다.
본 발명이 속하는 기술 분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있으므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
110: 인지센서
120: 포인트클라우드부
130: 공간 분리부
140: 경사도 산정부
150: 경로 생성부
160: 저장부

Claims (16)

  1. 토공장비의 최적 이동경로를 생성하기 위한 최적의 이동경로 생성 장치에 있어서,
    드론 또는 스캐너를 통해 지형의 형태가 포인트클라우드로 표현된 포인트클라우드맵을 생성하는 포인트클라우드부;
    상기 포인트클라우드맵의 각 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵을 복수의 공간 영역으로 분리하는 공간 분리부;
    일정한 공간 영역에 포함되는 상기 포인트들의 경사도를 산정하는 경사도 산정부;
    산정한 경사도에 기초하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 경로 생성부;를 포함하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 경사도 산정부는 상기 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 위치, 배열을 고려하여 상기 포인트들을 노말 벡터로 변환하고, 보간을 통해 상기 노말 벡터를 평면 벡터로 변환하고, 상기 평면 벡터와 z축간의 경사도를 산정하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 공간 영역에 존재하는 포인트들을 이용하여 평면 벡터 변환을 하고, 상기 평면 벡터와 z축 간의 경사도를 산정하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 토공장비의 주변 인지데이터를 생성하는 인지세서를 더 포함하고,
    상기 경로 생성부는 상기 인지센서를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 상기 생성된 최적의 경로가 이동 불가능한 경로인 경우, 새로운 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 경로 생성부는 상기 인지데이터를 분석하여 상기 토공장비가 이동 불가능한 영역을 분석하고, 분석한 상기 이동 불가능한 영역이 상기 생성된 경로와 중첩되는 경우 새로운 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 토공장비가 이동 가능한 최대의 경사도인 기준 경사도를 저장하는 저장부;를 더 포함하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 경로 생성부는 상기 저장부에 저장된 상기 기준 경사도와, 상기 산정한 공간 영역에서의 경사도를 비교하여 상기 토공장비의 이동이 가능한 영역 또는 상기 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 경로 생성부는 상기 포인트클라우드맵과 격자 형태로 분할된 로컬 영역을 매칭하고, 상기 복수의 공간 영역 각각에서의 경사도를 상기 로컬 영역에 반영하여 상기 토공장비의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 경로 생성부는 상기 로컬 영역의 격자들의 각 꼭지점, 각변의 중점 및 상기 격자의 중점들 중 일부 점들을 연결하여 상기 경로를 생성하되,
    상기 토공장비의 이동이 가능한 영역 내에서 상기 토공장비의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 장치.
  10. 토공장비의 최적 이동경로를 생성하기 위한 최적의 이동경로 생성 방법에 있어서,
    획득되는 포인트클라우드맵의 각 포인트들을 분석하기 위해 포인트클라우드맵을 복수의 공간 영역으로 분리하는 단계;
    상기 복수의 공간 영역들 각각에 포함되는 상기 포인트들의 경사도를 산정하는 단계;
    산정한 경사도에 기초하여 토공장비가 목적지까지 도달하기 위한 최적의 경로를 생성하는 단계;를 포함하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  11. 제10항에 있어서, 상기 포인트들의 경사도를 산정하는 단계에 있어서,
    상기 공간 영역들 각각에 포함되는 포인트들의 위치, 배열을 고려하여 상기 포인트들을 노말 벡터로 변환하고, 보간을 통해 상기 노말 벡터를 평면 벡터로 변환하고, 상기 노말 벡터와 z축간의 경사도를 산정하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  12. 제10항에 있어서, 상기 포인트들의 경사도를 산정하는 단계에 있어서,
    저장되어 있는 토공장비가 이동 가능한 최대의 경사도인 기준 경사도와 상기 복수의 공간 영역 각각에서의 경사도를 비교하여 상기 토공장비의 이동이 가능한 영역 또는 상기 토공장비의 이동이 불가능한 영역을 구분하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  13. 제12항에 있어서, 상기 최적의 경로를 생성하는 단계에 있어서,
    상기 포인트클라우드맵과 격자 형태로 분할된 로컬 영역을 매칭하고, 상기 복수의 공간 영역 각각에서의 경사도를 상기 로컬 영역에 반영하여 상기 토공장비의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  14. 제13항에 있어서, 상기 최적의 경로를 생성하는 단계에 있어서,
    상기 로컬 영역의 격자들의 각 꼭지점, 각변의 중점 및 상기 격자의 중점들 중 일부 점들을 연결하여 상기 경로를 생성하되,
    상기 토공장비의 이동이 가능한 영역 내에서 상기 토공장비의 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 토공장비의 주변 인지데이터를 생성하는 단계를 더 포함하고,
    상기 최적의 경로를 생성하는 단계에 있어서,
    상기 인지센서를 통해 획득한 인지데이터를 분석하여 상기 생성된 최적의 경로가 이동 불가능한 경우, 새로운 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 방법.
  16. 제15항에 있어서, 상기 최적의 경로를 생성하는 단계에 있어서,
    상기 인지데이터를 분석하여 상기 토공장비가 이동 불가능한 영역을 분석하고, 분석한 상기 이동 불가능한 영역이 상기 생성된 경로와 중첩되는 경우 새로운 경로를 생성하는 최적의 이동경로 생성 방법.

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