백팩을 이용한 실내 매핑
Ellipse-D RTK INS는 SLAM 계산을 돕고 LiDAR 및 카메라를 동기화합니다.
“SBG Systems, 특히 Ellipse Series와 함께 작업한 지 여러 해가 지났습니다. 우리는 항상 이 견고한 관성 센서들을 신뢰해 왔습니다.” | Jérôme N., VIAMETRIS 설립자
배낭 기반 모바일 스캐닝 시스템
bMS3D-360은 가장 까다로운 환경을 위해 설계되었습니다. 여기에는 2개의 Velodyne LiDAR 센서, 360 Lady-bug 카메라, Ellipse-D SBG 관성 항법 시스템(내부 L1/L2 GNSS 수신기 포함) 및 컴퓨터가 내장되어 있습니다.
7배 빨라진 워크플로우
워크플로우는 간단합니다. 측량사는 시스템을 시작하고, 태블릿에서 GNSS 및 관성 정보가 계산되는지 확인한 다음 측량을 시작합니다.
사무실로 돌아와 사용자는 INS/GNSS 후처리 소프트웨어를 실행하여 방향 및 위치 정확도를 높이고, VIAMETRIS 소프트웨어를 사용하여 포인트 클라우드를 지오레퍼런싱하고 색상을 입힙니다.
수집된 데이터는 가장 일반적인 설계 소프트웨어로 가져올 준비가 됩니다. 이 워크플로우는 기존 방식에 비해 7배 더 빠릅니다.
데이터 손실이 없으며, 포인트 클라우드는 추가 측정에 사용될 수 있어 시간과 출장 경비를 절약할 수 있습니다.
bMS3D-360의 입증된 성능 외에도, 배치 시 더 넓은 시야를 제공하고 수납 시 더 높은 보안을 제공하는 (예를 들어 주차장과 같이 일부 지붕이 매우 낮을 수 있는 경우) 접이식 폴에 위치한 360도 카메라와 같은 몇 가지 세부 사항이 시장에서 차별점을 만듭니다.
이러한 카메라를 제공하는 유일한 백팩으로, 처리 작업을 크게 단순화합니다. 포인트 클라우드에서 탐색할 때 사용자는 4개의 다른 카메라 시점을 보는 대신 360° 스캔된 환경의 고유한 사진을 엽니다.
GNSS가 교란원에 직면할 때, INS는 SLAM 기술이 제한되는 경우에도 궤적을 유지합니다.
SLAM 계산을 지원하는 RTK INS
Ellipse-D는 L1/L2 GNSS 수신기를 통합한 매우 소형의 관성 항법 시스템입니다. 이 산업용 등급 INS는 내장된 확장 칼만 필터링 덕분에 롤, 피치, 헤딩뿐만 아니라 위치도 계산합니다.
실시간으로 Ellipse-D 자세 데이터는 장비 자세를 보정하고 SLAM 계산 헤딩을 돕는 데 사용됩니다.
실제로 SLAM 기반 헤딩이 20Hz로 제공되는 경우, 관성 기반 헤딩은 200Hz로 제공됩니다. 두 SLAM 정보 사이에서 INS는 헤딩을 견고하게 유지합니다.
GNSS 수신기는 포인트 클라우드에 절대 위치 확인을 제공하고 고도 제약을 추가합니다. 또한, 교란이 GNSS에 영향을 미칠 때 SLAM 기술이 실패하는 곳에서도 INS는 궤적을 유지합니다. 예를 들어, LiDAR 측정을 위한 주변 물체가 없는 주차장에서는 INS가 정확한 항법을 보장합니다.
VIAMETRIS의 설립자인 Jérôme Ninot은 이러한 선택에 대해 다음과 같이 설명합니다. “저희는 SBG Systems, 특히 Ellipse Series와 수년 동안 함께 작업해 왔습니다. 저희는 항상 이러한 견고한 관성 센서에 의존해 왔기 때문에 백팩용 INS/GNSS 시스템을 선택할 때 Ellipse-D에 이미 GNSS 수신기가 통합되어 있다는 점에 만족했습니다.”
추가 장비를 통합하지 않는 것이 항상 시간 절약에 도움이 된다고 Jérôme은 강조합니다.
Ellipse-D
Ellipse-D는 듀얼 안테나 및 듀얼 주파수 RTK GNSS를 통합한 관성 항법 시스템으로, 당사의 후처리 소프트웨어 Qinertia와 호환됩니다.
로봇 및 지리공간 애플리케이션용으로 설계되었으며, 주행 거리계(Odometer) 입력을 Pulse 또는 CAN OBDII와 융합하여 향상된 추측 항법 정확도를 제공할 수 있습니다.
Ellipse-D 견적 요청
궁금한 점이 있으십니까?
FAQ 섹션에 오신 것을 환영합니다! 여기에서는 SBG Systems에서 소개하는 애플리케이션에 대한 가장 일반적인 질문에 대한 답변을 찾을 수 있습니다. 찾고 있는 내용이 없으면 언제든지 직접 문의하십시오!
GNSS 대 GPS란 무엇입니까?
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.
여러 시스템의 데이터를 통합하여 GNSS로 정확도와 신뢰성을 향상시킬 수 있지만, GPS만으로는 위성 가용성 및 환경 조건에 따라 제한이 있을 수 있습니다.
AHRS와 INS의 차이점은 무엇입니까?
자세 및 방위 기준 시스템(AHRS)과 관성 항법 시스템(INS)의 주요 차이점은 기능과 제공하는 데이터의 범위에 있습니다.
AHRS는 차량 또는 장치의 자세(피치, 롤) 및 헤딩(요)과 같은 방향 정보를 제공합니다. 일반적으로 자이로스코프, 가속도계 및 자력계를 포함한 센서 조합을 사용하여 방향을 계산하고 안정화합니다. AHRS는 3축(피치, 롤, 요)으로 각도 위치를 출력하여 시스템이 공간에서 방향을 이해할 수 있도록 합니다. 항공, UAV, 로봇 공학 및 해양 시스템에서 정확한 자세 및 헤딩 데이터를 제공하는 데 자주 사용되며, 이는 차량 제어 및 안정화에 매우 중요합니다.
INS는 AHRS와 같은 방향 데이터뿐만 아니라 시간 경과에 따른 차량의 위치, 속도 및 가속도도 추적합니다. GNSS와 같은 외부 참조에 의존하지 않고 관성 센서를 사용하여 3D 공간에서의 움직임을 추정합니다. AHRS에 있는 센서(자이로스코프, 가속도계)를 결합하지만, 위치 및 속도 추적을 위한 더 고급 알고리즘을 포함할 수도 있으며, 종종 GNSS와 같은 외부 데이터와 통합하여 정확도를 향상시킵니다.
요약하자면, AHRS는 자세(태도 및 방위)에 중점을 두는 반면, INS는 위치, 속도 및 자세를 포함한 완전한 항법 데이터를 제공합니다.
IMU와 INS의 차이점은 무엇입니까?
관성 측정 장치(IMU)와 관성 항법 시스템(INS)의 차이는 기능과 복잡성에 있습니다.
IMU(관성 측정 장치)는 가속도계와 자이로스코프를 통해 측정된 차량의 선형 가속도 및 각속도에 대한 원시 데이터를 제공합니다. 이는 롤, 피치, 요 및 움직임에 대한 정보를 제공하지만, 위치나 항법 데이터는 계산하지 않습니다. IMU는 외부 처리 과정을 통해 위치나 속도를 결정하기 위한 움직임 및 방향에 대한 필수 데이터를 전달하도록 특별히 설계되었습니다.
반면, INS(관성 항법 시스템)는 IMU 데이터와 고급 알고리즘을 결합하여 시간에 따른 차량의 위치, 속도 및 자세를 계산합니다. 센서 융합 및 통합을 위해 칼만 필터링과 같은 항법 알고리즘을 통합합니다. INS는 위치, 속도 및 자세를 포함한 실시간 항법 데이터를 제공하며, GNSS와 같은 외부 위치 확인 시스템에 의존하지 않습니다.
이 항법 시스템은 포괄적인 항법 솔루션이 필요한 애플리케이션, 특히 군용 UAV, 선박 및 잠수함과 같이 GNSS 사용이 제한된 환경에서 주로 활용됩니다.
드론 매핑을 위해 관성 시스템과 LIDAR를 어떻게 결합할 수 있습니까?
드론 매핑을 위해 SBG Systems의 관성 시스템과 LiDAR를 결합하면 정확한 지리 공간 데이터 캡처의 정확성과 신뢰성이 향상됩니다.
드론 기반 매핑 통합 작동 방식과 이점이 여기에 있습니다.
- 지구 표면까지의 거리를 측정하기 위해 레이저 펄스를 사용하는 원격 감지 방법으로, 지형 또는 구조물의 상세한 3D 맵을 생성합니다.
- SBG Systems INS는 IMU(관성 측정 장치)와 GNSS 데이터를 결합하여 GNSS가 거부되는 환경에서도 정확한 위치, 자세(피치, 롤, 요) 및 속도를 제공합니다.
SBG의 관성 시스템은 LiDAR 데이터와 동기화됩니다. INS는 드론의 위치와 방향을 정확하게 추적하며, LiDAR는 아래 지형 또는 물체 세부 정보를 캡처합니다.
드론의 정확한 자세를 파악함으로써 LiDAR 데이터를 3D 공간에서 정확하게 배치할 수 있습니다.
GNSS 구성 요소는 전역 위치를 제공하며, IMU는 실시간 자세 및 움직임 데이터를 제공합니다. 이 조합은 GNSS 신호가 약하거나 사용할 수 없는 경우(예: 고층 건물 또는 빽빽한 숲 근처)에도 INS가 드론의 경로와 위치를 계속 추적하여 일관된 LiDAR 매핑을 가능하게 합니다.
동시 위치 추정 및 지도 작성은 무엇을 의미합니까?
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.
