복잡한 환경에서의 정밀도 향상
직접 지리 참조(DG)는 실외 환경에서 지도를 제작하는 주요 방법이지만, 실내나 GNSS가 매우 까다로운 환경에서는 거의 사용되지 않습니다. DG는 INS 데이터(위치 및 자세)와 센서 데이터(예: LiDAR 또는 카메라 이미지)를 결합하여 사전에 측량된 수많은 지상 기준점(GCP)에 의존하지 않고도 관측된 물체의 위치를 정확하게 결정합니다.
그러나 실내에서는 GNSS를 사용할 수 없으므로 완전히 밀폐된 공간에서는 기존의 직접 지리 참조를 적용하기 어렵습니다. 대부분의 경우 실내와 실외 환경을 모두 포함하는 하이브리드 방식으로 매핑을 수행합니다.
대부분의 사람들은 이러한 시나리오에서 기존의 실내 매핑 기술에 의존하지만, 올바른 INS 후처리 소프트웨어를 선택하면 이러한 사용 사례에 직접 지오레퍼런싱의 이점을 확장할 수 있습니다. 고정밀, 저드리프트 INS 고급 후처리 소프트웨어와 통합하면 장기간에 걸쳐 정확한 직접 지오레퍼런싱 솔루션을 유지할 수 있습니다. SLAM과 같은 인식 기반 알고리즘은 이러한 정밀한 위치 측정을 직접 사용하여 매핑 정확도를 더욱 향상시킬 수 있습니다.
이 접근 방식을 사용하면 절대 위치 결정 솔루션 및 좌표 기준 프레임(데이텀)과 완전히 정렬된 실내 지도를 만들 수 있습니다. 결과적으로 워크플로우가 향상되고 실내 및 실외 데이터 세트 간에 공간 일관성을 보장하여 협업이 개선됩니다.
실내 매핑 솔루션용 관성 시스템
GNSS를 사용할 수 없는 완전 실내 환경에서는 SLAM(동시 측위 및 매핑)과 같은 인식 기반 알고리즘과 결합된 관성 측정 장치(IMU)에 매핑을 의존합니다. 기존의 직접 지오레퍼런싱과 달리 이 접근 방식은 GNSS에 의존하지 않고, 정확한 위치를 유지하기 위해 LiDAR, 카메라 또는 깊이 센서와 함께 IMU 데이터를 사용합니다.
SLAM은 환경을 지속적으로 매핑하면서 동시에 그 안에서 시스템의 위치를 추정하는 방식으로 작동합니다. 하지만 SLAM만으로는 특히 지형이 불규칙한 지역이나 동적인 환경에서는 드리프트가 발생할 수 있습니다. 하이엔드 IMU는 시각적 입력이 불안정한 경우에도 일관된 모션 트래킹을 보장하여 SLAM 기반 매핑을 안정화하는 데 중요한 역할을 합니다. 고정밀, 저드리프트 IMU 통합하면 실내 매핑 애플리케이션에서 SLAM 성능을 개선할 수 있습니다.
실제로 IMU 드리프트 축적을 줄여 더 오랜 시간 동안 정확한 위치를 유지하고 어두운 방이나 특징이 없는 복도와 같이 가시성이 낮은 조건에서 신뢰성을 향상시킵니다. 이러한 조합을 통해 공간적으로 일관성을 유지하고 외부 데이터 세트와 잘 정렬된 정확한 실내 지도를 만들 수 있습니다.
결과적으로 워크플로우가 간소화되고 GNSS가 완전히 차단된 환경에서도 협업 매핑 작업이 개선됩니다.
실내 매핑을 위한 솔루션
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질문이 있으신가요?
실내 매핑 시스템이 어떻게 작동하는지 궁금하신가요? 관성 시스템이 GNSS를 사용할 수 없는 환경에서 정확한 매핑에 기여하는 방법에 대해 자세히 알고 싶으신가요?
자주 묻는 질문 섹션에서는 관련 기술, 모범 사례, 제품을 솔루션에 통합하는 방법 등 실내 매핑 시스템에 대한 가장 일반적인 질문을 다룹니다.
실내 위치추적 시스템이란 무엇인가요?
실내 포지셔닝 시스템(IPS)은 GNSS 신호가 약하거나 존재하지 않을 수 있는 건물과 같은 밀폐된 공간 내에서 사물이나 개인의 위치를 정확하게 식별하는 특수 기술입니다. IPS는 쇼핑몰, 공항, 병원, 창고와 같은 환경에서 정확한 위치 정보를 제공하기 위해 다양한 기술을 사용합니다.
IPS는 위치 확인을 위해 다음과 같은 여러 기술을 활용할 수 있습니다:
- Wi-Fi: 위치 추정을 위해 여러 액세스 포인트의 신호 강도와 삼각 측량을 활용합니다.
- 저전력 블루투스(BLE): 추적을 위해 주변 장치에 신호를 보내는 비콘을 사용합니다.
- 초음파: 음파를 사용하여 정확한 위치를 감지하며, 주로 모바일 디바이스 센서와 함께 사용합니다.
- RFID(무선 주파수 식별): 실시간 추적을 위해 품목에 태그를 부착합니다.
- 관성 측정 장치(IMU): 이 센서는 동작과 방향을 모니터링하여 다른 방법과 결합할 경우 위치 정확도를 향상시킵니다.
정확한 위치 측정을 위해서는 실내 공간의 상세한 디지털 지도가 필수적이며, 모바일 디바이스나 특수 장비는 측위 인프라에서 신호를 수집합니다.
IPS는 내비게이션, 자산 추적, 응급 서비스 지원, 소매점 행동 분석, 스마트 빌딩 시스템 통합을 강화하여 기존 GNSS가 실패하는 곳에서 운영 효율성을 크게 개선합니다.
슬램이란 무엇인가요?
동시 위치 파악 및 매핑의 약자인 SLAM은 로봇 공학 및 컴퓨터 비전에서 미지의 환경에 대한 지도를 구축하는 동시에 해당 환경 내에서 에이전트의 위치를 추적하는 데 사용되는 계산 기법입니다. 이 기술은 실내나 밀집된 도심 지역과 같이 GNSS를 사용할 수 없는 시나리오에서 특히 유용합니다.
SLAM 시스템은 에이전트의 위치와 방향을 실시간으로 결정합니다. 여기에는 로봇이나 디바이스가 환경을 탐색할 때 움직임을 추적하는 것이 포함됩니다. 에이전트가 이동하는 동안 SLAM 시스템은 환경의 지도를 생성합니다. 이는 주변 환경의 레이아웃, 장애물, 특징을 캡처하여 2D 또는 3D로 표현할 수 있습니다.
이러한 시스템은 종종 카메라, LiDAR 또는 관성 측정 장치(IMU)와 같은 여러 센서를 사용하여 환경에 대한 데이터를 수집합니다. 이 데이터를 결합하여 로컬라이제이션과 매핑의 정확도를 향상시킵니다.
SLAM 알고리즘은 들어오는 데이터를 처리하여 지도와 상담원의 위치를 지속적으로 업데이트합니다. 여기에는 필터링 및 최적화 기술을 포함한 복잡한 수학적 계산이 포함됩니다.
사진 측량이란 무엇인가요?
사진측량학은 사진을 사용하여 물체나 환경의 거리, 치수, 특징을 측정하고 매핑하는 과학 및 기술입니다. 사진측량은 서로 다른 각도에서 촬영한 겹치는 이미지를 분석하여 정확한 3D 모델, 지도 또는 측정값을 생성할 수 있습니다. 이 과정은 삼각 측량 원리를 사용하여 여러 사진에서 공통점을 식별하고 공간에서 위치를 계산하는 방식으로 이루어집니다.
사진 측량은 다음과 같은 다양한 분야에서 널리 사용됩니다:
- 사진측량 지형 매핑: 풍경과 도시 지역의 3D 지도 만들기.
- 건축 및 엔지니어링: 건물 문서화 및 구조 분석용.
- 고고학에서의 사진 측량: 유적지와 유물을 문서화하고 재구성하는 작업입니다.
- 항공 사진 측량 매핑: 토지 측정 및 건설 계획용.
- 임업 및 농업: 농작물, 산림 및 토지 사용 변화 모니터링.
사진 측량을 최신 드론이나 UAV(무인 항공기)와 결합하면 항공 이미지를 신속하게 수집할 수 있어 대규모 매핑, 건설 및 환경 모니터링 프로젝트에 효율적인 도구가 됩니다.
라이다란 무엇인가요?
LiDAR(빛 감지 및 거리 측정)는 레이저 광선을 사용하여 물체나 표면까지의 거리를 측정하는 원격 감지 기술입니다. 레이저 펄스를 방출하고 빛이 목표물에 부딪힌 후 되돌아오는 시간을 측정함으로써 LiDAR는 환경의 형태와 특성에 대한 정밀한 3차원 정보를 생성할 수 있습니다. 일반적으로 지구 표면, 구조물, 식생에 대한 고해상도 3D 지도를 만드는 데 사용됩니다.
라이다 시스템은 다음과 같은 다양한 산업 분야에서 널리 활용되고 있습니다:
- 지형 매핑: 풍경, 숲, 도시 환경을 측정합니다.
- 자율주행 라이다 차량: 내비게이션 및 장애물 감지용.
- 농업: 농작물 및 현장 상태를 모니터링합니다.
- 환경 모니터링: 홍수 모델링, 해안선 침식 등에 사용됩니다.
LiDAR 센서는 드론, 비행기 또는 차량에 장착할 수 있어 넓은 지역에서 신속하게 데이터를 수집할 수 있습니다. 이 기술은 울창한 숲이나 거친 지형과 같은 까다로운 환경에서도 세밀하고 정확한 측정을 제공할 수 있다는 점에서 높은 평가를 받고 있습니다.