UAV 라이다 및 사진 측량을 위한 관성 솔루션 매핑

UAV 라이다 지오레퍼런싱 및 데이터 처리

UAV 라이다 시스템은 정확한 3D 포인트 클라우드를 생성하기 위해 비행 중 정확한 방향과 안정화에 의존합니다. IMU 및 INS 와 같은 관성 시스템은 드론의 롤, 피치, 요, 고도 및 위치에 대한 실시간 데이터를 제공합니다.

이 정보는 비행 중 움직임이나 드리프트를 고려하여 LiDAR 시스템의 레이저 펄스를 조정하고 수집된 데이터가 일관되고 신뢰할 수 있도록 하는 데 매우 중요합니다.

임야나 도시 환경처럼 장애물과 지형 변화가 흔한 지역에서는 관성 시스템을 통해 UAV가 안정적인 비행 경로를 유지하여 접근하기 어려운 지역까지 정밀하게 매핑할 수 있습니다.

GNSS와 INS 의 조합은 UAV의 위치가 지구 좌표계를 정확하게 참조하여 LiDAR 데이터의 지오레퍼런싱을 가능하게 합니다.

지오레퍼런싱은 UAV가 캡처한 이미지를 특정 지리적 좌표에 연결하기 때문에 사진 측량에서 매우 중요한 구성 요소입니다. INS 의 도움으로 UAV는 각 이미지를 실시간으로 지오레퍼런스할 수 있으므로 데이터 처리 워크플로우의 속도가 크게 빨라집니다.

IMU 데이터와 GNSS의 통합은 사진 측량 데이터 세트가 정확하고 실제 좌표와 일치하도록 보장합니다. 이 기능은 실행 가능한 결과를 얻기 위해 높은 정밀도가 요구되는 토지 측량과 같은 대규모 프로젝트에 특히 중요합니다.

사진 측량을 위한 관성 시스템

사진측량에는 UAV에서 고해상도 이미지를 캡처하여 상세한 2D 및 3D 지도를 만드는 작업이 포함됩니다. 관성 시스템은 비행 내내 드론의 정확한 위치와 방향을 보장하여 드론 사진 측량 임무의 정확성과 효율성을 향상시킵니다.

사진 측량 애플리케이션의 경우 각 이미지가 정확한 위치와 각도에서 캡처되도록 하려면 정확한 위치 파악이 필수적입니다. INS 시스템은 드론이 미리 정의된 경로를 따라 비행하고 겹치는 이미지를 캡처할 수 있도록 UAV의 위치, 방향 및 속도에 대한 실시간 정보를 제공합니다.

이러한 이미지는 나중에 정확한 지도 또는 3D 사진 측량 모델을 만들기 위해 함께 스티칭됩니다.

또한 관성 시스템을 사용하면 바람이 불거나 난기류가 부는 상황에서도 드론이 안정적인 비행을 유지하여 선명하고 왜곡 없는 이미지를 얻을 수 있습니다. 이러한 안정성은 계획 및 모니터링을 위해 상세한 측정과 모델이 필요한 건설 및 인프라 같은 산업에서 특히 중요합니다.

RTK 관성 솔루션을 사용한 사진 측량 및 LiDAR 정확도

실시간 운동학(RTK) 기술은 UAV가 수집한 위치 데이터의 정밀도를 향상시키는 데 사용됩니다. RTK는 GNSS 신호를 실시간으로 보정하여 UAV 위치 데이터의 정확도를 센티미터 수준의 정밀도로 향상시킵니다.
그러나 GNSS만으로는 도시 협곡이나 울창한 숲과 같은 특정 환경에서 신호 손실 또는 성능 저하의 영향을 받을 수 있습니다.
후처리 워크플로는 INS GNSS 데이터의 융합을 통해 상당한 이점을 얻을 수 있습니다. 이러한 통합을 통해 특히 GNSS 신호가 간헐적으로 손실되는 환경에서 보다 정확한 궤적 재구성이 가능합니다.
INS 신호 손실 중에도 데이터를 계속 수집하여 UAV의 정확한 위치를 항상 파악할 수 있도록 합니다. 후처리 과정에서 이 데이터는 GNSS 데이터와 병합되어 비행 중 발생한 부정확성을 보정합니다.
RTK 정확도와 후처리를 결합하여 LiDAR와 사진측량 시스템을 장착한 UAV는 가장 까다로운 환경에서도 매우 정확한 사진측량 또는 라이다 데이터 세트를 제공할 수 있습니다. 이러한 수준의 정밀도는 토지 매핑 도시 계획, 환경 모니터링과 같이 정확한 지리 공간 데이터가 의사 결정에 필요한 산업에 매우 중요합니다.