Indoor mapping 및 백팩 활용
Ellipse-D RTK INS는 SLAM 연산을 지원하고 LiDAR와 카메라를 동기화합니다.
“SBG Systems, 특히 Ellipse 시리즈와 함께 일해 온 지 수년이 되었습니다. 우리는 항상 이러한 견고한 관성 센서를 신뢰해 왔습니다.” | 제롬 N.(Jerome N.), VIAMETRIS 설립자
백팩 기반 모바일 스캔 시스템
bMS3D-360은 가장 까다로운 환경을 위해 설계되었습니다. 이 장비에는 Velodyne LiDAR 센서 2대, 360도 레이디버그(Lady-bug) 카메라, 내장 L1/L2 GNSS 수신기가 탑재된 SBG 관성항법장치 Ellipse-D, 그리고 컴퓨터가 내장되어 있습니다.
7배 빨라진 워크플로우
작업 과정은 간단합니다. 측량사는 시스템을 시작하고 태블릿에서 GNSS 및 관성 정보가 계산되는지 확인한 후 측량을 시작합니다.
사무실로 돌아와 사용자는 INS/GNSS 후처리 소프트웨어를 실행하여 방향 및 위치 정확도를 높인 다음, VIAMETRIS 소프트웨어를 사용하여 포인트 클라우드의 지리적 위치를 지정하고 색상을 지정합니다.
수집된 데이터는 가장 일반적인 설계 소프트웨어로 가져올 준비가 됩니다. 이 작업 흐름은 기존 방법에 비해 7배 빨라집니다.
누락된 데이터가 없으며, 포인트 클라우드를 추가 측정에 사용할 수 있어 시간과 출장비를 절약할 수 있습니다.
bMS3D-360의 입증된 성능 외에도, 배포 시 더 넓은 시야각을 제공하기 위해 접이식 폴에 위치한 360 카메라와 접었을 때의 향상된 보안성(주차장 등 일부 지붕은 매우 낮을 수 있음)과 같은 세부적인 요소들이 시장에서 차별점을 만듭니다.
이 제품은 처리 작업을 크게 단순화하는 이러한 카메라를 제공하는 유일한 백팩입니다. 포인트 클라우드 내를 탐색할 때, 사용자는 4개의 서로 다른 카메라 시점을 보는 대신 360° 스캔된 환경의 단일 이미지를 엽니다.
GNSS가 방해 요소를 마주할 때, INS는 SLAM 기술이 제한되는 곳에서 궤적을 유지합니다.
SLAM 연산을 지원하는 RTK INS
Ellipse-D는 L1/L2 GNSS 수신기가 통합된 매우 콤팩트한 관성 항법 시스템입니다. 이 산업 등급의 INS는 내장된 확장 칼만 필터링(Extended Kalman Filtering) 덕분에 롤, 피치, 헤딩뿐만 아니라 위치까지 연산합니다.
실시간으로 Ellipse-D 방위 데이터는 장비 자세를 보정하고 SLAM 연산 헤딩을 돕는 데 사용됩니다.
실제로 SLAM 기반 헤딩이 20Hz로 제공되는 경우, 관성 기반 헤딩은 200Hz로 전달됩니다. 두 개의 SLAM 정보 사이에서 INS는 헤딩을 견고하게 유지합니다.
GNSS 수신기는 포인트 클라우드에 절대 위치를 제공하고 고도 제약 조건을 추가합니다. 게다가 GNSS에 장애가 발생할 때, INS는 SLAM 기술이 실패하는 상황에서도 궤적을 유지합니다. 예를 들어, LiDAR 측정을 위한 주변 물체가 없는 주차장에서 INS는 정확한 항법을 보장합니다.
VIAMETRIS의 설립자인 제롬 미노(Jerome Ninot)는 이러한 선택의 이유를 다음과 같이 설명합니다. “SBG Systems, 특히 Ellipse 시리즈와 함께 일해 온 지 수년이 되었습니다. 우리는 항상 이러한 견고한 관성 센서를 신뢰해 왔기에, 백팩용 INS/GNSS 시스템을 선택해야 할 때 Ellipse-D에 이미 GNSS 수신기가 통합되어 있어 매우 기뻤습니다.”
제롬은 추가 장비를 통합할 필요가 없는 것은 언제나 시간 절약이라고 강조합니다.
Ellipse-D
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로 당사의 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환됩니다.
로봇 및 지리 공간 응용 분야를 위해 설계되었으며, 향상된 추측 항법 정확도를 위해 주행거리계(Odometer) 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합할 수 있습니다.
Ellipse-D 견적 요청
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GNSS와 GPS의 차이점은 무엇인가요?
GNSS는 Global Navigation Satellite System을 의미하며, GPS는 Global Positioning System을 의미합니다. 이 용어들은 종종 상호 교환적으로 사용되지만, 위성 기반 항법 시스템 내에서 서로 다른 개념을 나타냅니다.
GNSS는 모든 위성 항법 시스템을 통칭하는 용어인 반면, GPS는 특히 미국의 시스템을 지칭합니다. GNSS는 더 포괄적인 전 세계적 커버리지를 제공하는 여러 시스템을 포함하며, GPS는 그러한 시스템 중 하나일 뿐입니다.
GPS 단독으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 한계가 있을 수 있는 반면, 여러 시스템의 데이터를 통합하는 GNSS를 통해 정확성과 신뢰성이 향상됩니다.
AHRS와 INS의 차이점은 무엇인가요?
자세 방위 참조 장치(AHRS)와 관성항법장치(INS)의 주요 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 방향 정보, 구체적으로 차량이나 장치의 자세(피치, 롤)와 방위(요)를 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계, 자력계를 포함한 센서 조합을 사용하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 3개 축(피치, 롤, 요)의 각도 위치를 출력하므로 시스템이 공간 내에서 자신의 방향을 파악할 수 있습니다. 주로 항공, UAV, 로봇 공학, 해양 시스템에서 차량 제어 및 안정화에 필수적인 정확한 자세 및 방위 데이터를 제공하는 데 사용됩니다.
INS는 방향 데이터만 제공하는 것(AHRS처럼)에 그치지 않고, 시간에 따른 차량의 위치, 속도, 가속도까지 추적합니다. GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 관성 센서를 사용하여 3차원 공간에서의 움직임을 추정합니다. AHRS에 있는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합할 뿐만 아니라, 위치 및 속도 추정을 위한 더 고급 알고리즘을 포함할 수 있으며, 정확도를 높이기 위해 종종 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합됩니다.
요약하자면, AHRS는 방향(자세 및 방위)에 초점을 맞추는 반면, INS는 위치, 속도, 방향을 포함한 전체 항법 데이터 세트를 제공합니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇인가요?
관성 측정 장치(IMU)와 관성항법장치(INS)의 차이점은 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프가 측정한 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 롤, 피치, 요 및 모션에 대한 정보를 공급하지만 위치나 항법 데이터를 계산하지는 않습니다. IMU는 위치나 속도를 결정하기 위해 외부 처리에 필요한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면, INS(관성항법장치)는 IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도 및 방향을 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위한 칼만 필터링과 같은 항법 알고리즘을 통합합니다. INS는 GNSS와 같은 외부 측위 시스템에 의존하지 않고 위치, 속도, 방향을 포함한 실시간 항법 데이터를 공급합니다.
이 항법 시스템은 일반적으로 종합적인 항법 솔루션이 필요한 응용 분야, 특히 군용 UAV, 선박, 잠수함 등 GNSS 음영 지역에서 활용됩니다.
드론 맵핑을 위해 관성 시스템을 LIDAR와 어떻게 결합할 수 있나요?
SBG Systems의 관성 시스템을 드론 매핑용 LiDAR와 결합하면 정밀한 지리 공간 데이터를 캡처할 때 정확성과 신뢰성이 향상됩니다.
통합이 작동하는 방식과 이것이 드론 기반 매핑에 제공하는 이점은 다음과 같습니다.
- 레이저 펄스를 사용하여 지표면까지의 거리를 측정하고 지형이나 구조물의 상세한 3D 맵을 생성하는 원격 탐사 방식입니다.
- SBG Systems INS는 IMU(Inertial Measurement Unit)와 GNSS 데이터를 결합하여 GNSS가 차단된 환경에서도 정확한 위치, 방향(피치, 롤, 요), 속도를 제공합니다.
SBG의 관성 시스템은 LiDAR 데이터와 동기화됩니다. INS는 드론의 위치와 방향을 정확하게 추적하고, LiDAR는 아래의 지형이나 물체 세부 정보를 포착합니다.
드론의 정확한 방위를 파악함으로써 LiDAR 데이터를 3차원 공간에 정밀하게 위치시킬 수 있습니다.
GNSS 구성 요소는 전 지구적 위치 결정을 제공하고, IMU는 실시간 방향 및 움직임 데이터를 제공합니다. 이러한 조합을 통해 GNSS 신호가 약하거나 사용할 수 없는 경우(예: 고층 빌딩이나 숲이 우거진 지역 근처)에도 INS는 드론의 경로와 위치를 계속 추적할 수 있어 일관된 LiDAR 매핑이 가능합니다.
동시적 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)이란 무엇을 의미하나요?
Simultaneous Localization and Mapping (SLAM)은 로봇, 차량 또는 장치가 알 수 없는 환경의 지도를 구축하는 동시에 해당 지도 내에서 자신의 위치를 결정할 수 있도록 하는 컴퓨팅 기술입니다.
이는 다양한 센서(예: 카메라, LiDAR, 레이더, IMU, GNSS)의 데이터와 필터링 또는 최적화와 같은 알고리즘을 결합하여 실시간 매핑 및 내비게이션을 구현합니다.
SLAM은 자율 시스템이 사전 지도나 GPS 없이 주변 환경을 탐색하고 이해할 수 있도록 합니다.
