[논문 리뷰] Three dimensional unique identifier based automated georeferencing and coregistration of point clouds in underground environment

Sarvesh Kumar Singh, Bikram Pratap Banerjee외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 01. 01.

3D Surveying and Cultural Heritage참고 문헌 57인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 GNSS가 사용 불가능한 지하 환경에서 전용 지문 인식 기반의 완전 자동화된 정확한 지오레퍼런싱 및 코어지스트레이션을 가능하게 하는 새로운 3차원 유일식별자(3DUID) 시스템과 3차원 정렬(3DReG) 워크플로우를 제안한다. 이 방법은 턨널에 설치된 수동으로 감지 가능한 전력이 필요 없는 3DUID 태그를 사용하며, 고유한 기하학적 및 스펙트럼적 특성을 지닌 태그는 고유한 알고리즘에 의해 자동으로 식별되어 100% 성공률과 높은 정확도로 포인트 클라우드를 정렬함으로써 대칭성, 반복성, 가림 등의 과제를 극복한다.

ABSTRACT

Spatially and geometrically accurate laser scans are essential in modelling infrastructure for applications in civil, mining and transportation. Monitoring of underground or indoor environments such as mines or tunnels is challenging due to unavailability of a sensor positioning framework, complicated structurally symmetric layouts, repetitive features and occlusions. Current practices largely include a manual selection of discernable reference points for georeferencing and coregistration purpose. This study aims at overcoming these practical challenges in underground or indoor laser scanning. The developed approach involves automatically and uniquely identifiable three dimensional unique identifiers (3DUIDs) in laser scans, and a 3D registration (3DReG) workflow. Field testing of the method in an underground tunnel has been found accurate, effective and efficient. Additionally, a method for automatically extracting roadway tunnel profile has been exhibited. The developed 3DUID can be used in roadway profile extraction, guided automation, sensor calibration, reference targets for routine survey and deformation monitoring.

연구 동기 및 목표

• GNSS가 사용 불가능하고 수동으로 제어점 선택이 오류를 유발하고 시간이 오래 걸리는 지하 또는 실내 환경에서 신뢰할 수 있고 자동화된 지오레퍼런싱의 부족을 해결하기 위해.
• 터널과 광산에서 흔히 발생하는 구조적 대칭성, 반복적 특성, 가림 등의 원인으로 발생하는 포인트 클라우드 코어지스트레이션 과제를 극복하기 위해.
• 수동식이며 내재적으로 안전하고 전력이 필요 없는 3차원 유일식별자(3DUID)를 개발하여 레이저 스캔에서 쉽게 설치하고 자동으로 식별할 수 있도록 하기 위해.
• 3DUID를 기준 타겟으로 사용하여 다중 스캔 포인트 클라우드 데이터를 정확하고 자동으로 정렬할 수 있는 강력한 3DReG 알고리즘을 설계하기 위해.
• 3DUID 및 3DReG 시스템의 실현 가능성과 효과성을 실제 지하 터널 환경에서 검증하여 모니터링, 자동화 및 인프라 모델링 등의 애플리케이션에 기여하기 위해.

제안 방법

• 외부 전원이 필요 없으며 LiDAR 포인트 클라우드에서 신뢰성 있게 감지될 수 있도록 고유한 기하학적 및 스펙트럼적 특성을 지닌 수동식 3DUID 태그를 개발하였다.
• 기하학적 및 강도 특성을 활용하여 포인트 클라우드 데이터에서 고유 식별자를 자동으로 감지하고 복호화하는 맞춤형 3DUID 인식 알고리즘을 개발하였으며, 현장 시험에서 100% 감지 성공률를 달성하였다.
• 검출된 3DUID를 제어점으로 사용하여 다중 레이저 스캔 프레임을 글로벌 좌표계에 정렬함으로써 자동 지오레퍼런싱 및 코어지스트레이션을 수행하는 3DReG 알고리즘을 구현하였다.
• SLAM 파이프라인에 3DUID를 통합하여 정확한 루프 클로징 감지 기능을 제공하고 맵핑 드리프트를 감소시켰다.
• 컴퓨터 연산이 많이 드는 포인트 기술자 또는 카메라나 자이로스코프 등 추가 센서에 의존하지 않고, 레이저 스캐너만으로도 감지 및 정렬을 수행함으로써 시스템의 효율성을 높였다.
• 현장 검증을 위해 지하 터널에서 3DUID를 정기 간격으로 설치하고, 지상 LiDAR 시스템을 사용해 스캔한 후 3DReG 알고리즘을 활용해 자동 처리를 수행하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 복잡한 지하 환경에서 수동식이며 전력이 필요 없는 3DUID 태그가 지상 LiDAR 포인트 클라우드에서 신뢰성 있게 감지되고 복호화될 수 있는가?
• RQ2 3DUID를 제어점으로 사용할 때 3DReG 알고리즘이 GNSS가 사용 불가능한 환경에서 다수의 레이저 스캔을 얼마나 정확하게 지오레퍼런싱하고 코어지스트레이션할 수 있는가?
• RQ3 伝통적인 수동 또는 ICP 기반 방법에 비해 3DUID 기반 접근 방식이 다중 스캔 포인트 클라우드 정렬에서 오차와 드리프트를 어느 정도 감소시키는가?
• RQ4 3DUID 및 3DReG 시스템은 지하 광산 응용 분야에서 실시간 정위치 및 맵핑을 위한 SLAM 파이프라인에 효과적으로 통합될 수 있는가?
• RQ5 고도의 대칭성, 반복적 특성, 가림이 빈번한 환경에서 시스템의 성능은 어떠한가? 이는 터널과 광산에서 흔한 과제이다.

주요 결과

• 현장 시험에서 3DUID 인식 알고리즘이 포인트 클라우드 데이터에서 고유 식별자를 감지하고 복호화하는 데 100% 성공률를 달성하였다.
• 3DReG 알고리즘은 3DUID를 제어점으로 사용하여 다수의 레이저 스캔을 정확하게 지오레퍼런싱하고 코어지스트레이션할 수 있었으며, 수동 개입을 크게 감소시켰다.
• 실제 지하 터널 환경에서 높은 정확도와 강건성을 입증하였으며, 구조적 대칭성과 반복적 특성 등의 과제를 효과적으로 극복하였다.
• 3DUID 태그는 내재적으로 안전하며 전력이 필요 없고 제조 및 설치가 쉽기 때문에 위험한 광산 환경에 적합하다.
• 이 시스템은 신뢰할 수 있고 자동화되며 반복 가능한 지하 인프라 모니터링을 가능하게 하여 변형 감지 및 자율 주행 차량 주행과 같은 응용 분야를 지원한다.
• 3DUID 및 3DReG 프레임워크는 도로, 교통, 자율 시스템 등과 같은 다른 도메인에서도 원활한 3차원 맵핑에 적용 가능하다.