[표지] 1
요약문 3
SUMMARY 4
목차 6
제1장 서론 18
1.1. 연구의 배경 및 필요성 18
1.1.1. 연구의 배경 18
1.1.2. 연구의 필요성 19
1.2. 연구의 목적 및 내용 20
1.2.1. 연구의 목적 20
1.2.2. 연구의 주요 내용 20
1.3. 연구수행 방법 22
1.3.1. 연구과제의 구성 22
1.3.2. 연구추진 방법 22
1.4. 연구보고서 구성 24
1.4.1. 연구과제의 구성 24
제2장 다중센서 융합기반 실내측위·맵핑 성능개선 기술조사 28
2.1. 실내측위·맵핑용 최신 센서·플랫폼 기술조사 28
2.1.1. 국제원격탐사학회 학술대회 참가를 통한 관련분야 기술 동향조사 28
2.1.2. 소결 37
2.2. Vision 기반 실내측위·맵핑 기술조사 37
2.2.1. Visual SLAM의 개요 37
2.2.2. Visual SLAM 기술의 발전 트렌드 39
2.2.3. Visual SLAM의 분류 42
2.2.4. 단안기반 Visual SLAM 42
2.2.5. 양안기반 Visual SLAM 47
2.2.6. 하이브리드기반 Visual SLAM 49
2.2.7. 소결 51
2.3. 다중센싱기반 실내측위·맵핑 기술조사 53
2.3.1. Visual-inertial SLAM 53
2.3.2. Visual-LiDAR SLAM 57
2.4. 드론 LiDAR기반 고정밀 지형맵핑 성능평가 61
2.4.1. 드론 사진측량을 통한 3차원 지형맵핑 61
2.4.2. 드론 LiDAR를 이용한 3차원 지형맵핑 62
2.4.3. 3차원 지형맵핑의 드론 사진측량과 항공 LiDAR의 특성 비교 63
2.4.4. 드론 LiDAR를 이용한 3차원 지형맵핑 성능 65
제3장 재난관리분야 드론 활용성 확대를 위한 기술조사 82
3.1. 재난관리 드론 활용을 위한 기술조사 및 수요기술 도출 82
3.1.1. 재난관리 드론 활용의 필요성 82
3.1.2. 재난관리 기관의 드론 활용기술조사 82
3.1.3. 민간의 드론 관제 기술 86
3.1.4. 지자체 드론 활용 기술현황 87
3.2. 재난관리 업무분석을 통한 드론 활용분야 발굴 104
3.2.1. 재난관리와 드론활용 104
3.2.2. 재난관리 단계별 드론활용 현황 105
3.2.3. 재난관리 단계별 드론활용 시나리오 도출 109
제4장 다중센서 플랫폼을 이용한 재난현장조사 및 맵핑방안 114
4.1. 재난현장조사를 위한 LiDAR 장비 활용 성능평가 114
4.1.1. 신규 도입 LiDAR 장비 활용 성능평가 114
4.2. 다중센서 관측 플랫폼의 재난현장조사 현업화 133
4.2.1. 드론 맵핑기술 방식에 따른 정확도 평가 및 활용성 검토 133
4.2.2. LiDAR 센서 기반의 드론을 활용한 정확도 평가 및 활용성 검토 147
제5장 결론 158
5.1. 결론 및 요약 158
5.2. 향후 연구추진 및 기대효과 159
참고문헌 160
서지자료(REPORT DOCUMENTATION PAGE) 164
판권기 166
표 1.1. 2022년 주요 과제 추진내용 21
표 1.2. 2022년 주요 과제 추진내용 22
표 2.1. ISPRS 2022의 기술 분과별 투고 초록/논문 수와 출판 논문 29
표 2.2. ISPRS Congress 2022의 기술 분과별 세션 발표 주제 29
표 2.3. 최근 주요 Visual SLAM 연구에 활용된 다중센서 현황 41
표 2.4. 최근 주요 Visual SLAM 연구에 활용된 다중센서 현황 52
표 2.5. SLAM 센서의 주요 사양 53
표 2.6. Zenmuse P1을 이용한 드론 사진측량 정확도 실험 계획 67
표 2.7. Zenmuse L1을 이용한 드론 LidAR 측량 정확도 실험 계획 68
표 2.8. Zenmuse L1/P1으로 생성된 3D 점군 자료의 검사점에서의 Z방향 오차 70
표 2.9. Zenmuse L1/P1으로 생성된 3D 점군 자료의 Z방향 오차 71
표 2.10. 실험 조건별 자료처리 특성 76
표 3.1. 산림청 산불 현장대응 드론 활용 기술사례 84
표 3.2. SKT live caster 시스템 구성 86
표 3.3. 경기도 화성시 드론 실증 성과 92
표 3.4. 2019년 드론 실증도시 주요 사업내용 92
표 3.5. 2020년 드론 실증도시 주요 사업내용 95
표 3.6. 2021년 드론 실증도시 주요 사업내용 98
표 3.7. 2022년 드론 실증도시 주요 사업내용 101
표 4.1. Livox Avia LiDAR 제원 114
표 4.2. 거리에 따른 Livox LiDAR 점군 자료 122
표 4.3. 거리에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(단일모드) 123
표 4.4. 거리에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(이중모드) 124
표 4.5. 거리에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(삼중모드) 124
표 4.6. 거리에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(단일모드) 125
표 4.7. 거리에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(이중모드) 126
표 4.8. 거리에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(삼중모드) 127
표 4.9. FOV에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(단일모드) 128
표 4.10. FOV에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(이중모드) 128
표 4.11. FOV에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과(삼중모드) 129
표 4.12. FOV에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(단일모드) 130
표 4.13. FOV에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(이중모드) 131
표 4.14. FOV에 따른 Livox LiDAR 점군자료 타겟 스캔 결과(삼중모드) 132
표 4.15. DJI Matrice 300 RTK 제원 134
표 4.16. DJI Zenmuse P1 제원 135
표 4.17. Trimble R10 제원 137
표 4.18. 지상기준점 측량 결과 137
표 4.19. 검사점 측량 결과 137
표 4.20. Matrice 300 RTK와 Zenmuse P1을 활용한 비행결과 138
표 4.21. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Normal) 141
표 4.22. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Smart Oblique) 141
표 4.23. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Terrain Follow) 141
표 4.24. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Normal) 142
표 4.25. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Smart Oblique) 142
표 4.26. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 측점 결과(Terrain Follow) 142
표 4.27. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Normal) 143
표 4.28. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Smart Oblique) 143
표 4.29. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Terrain Follow) 143
표 4.30. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Normal) 144
표 4.31. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Smart Oblique) 144
표 4.32. 맵핑 자료를 활용한 검사점 좌표 정확도 비교 결과(Terrain Follow) 145
표 4.33. 항공사진측량 작업규정의 조정계산 및 오차의 한계 145
표 4.34. DJI Zenmuse L1 LiDAR 센서 제원 148
표 4.35. DJI Zenmuse L1 IMU 센서 제원 148
표 4.36. DJI Zenmuse L1 광학센서 제원 149
표 4.37. LiDAR 정확도 평가 실험에 활용한 검사점 좌표 150
표 4.38. Matrice 300 RTK와 Zenmuse L1을 활용한 비행결과 151
표 4.39. 항공 LiDAR를 활용한 검사점의 고도 분석 결과(스캔 시나리오 A) 154
표 4.40. 항공 LiDAR를 활용한 검사점의 고도 분석 결과(스캔 시나리오 B) 154
표 4.41. 항공 LiDAR를 활용한 검사점의 고도 분석 결과(스캔 시나리오 C) 155
표 4.42. 검사점을 활용한 평균 고도 차이 분석 결과 155
그림 1.1. 연구내용 및 범위 21
그림 1.2. 연구추진체계 및 방법 24
그림 2.1. ISPRS Congress 2022 28
그림 2.2. Mobile Sensing and Mapping Systems 30
그림 2.3. Vision-LiDAR 기반의 측위 및 3차원 모델 구현 핵심기술 31
그림 2.4. Direct Georeferencing 32
그림 2.5. 다중센서 활용을 위한 기술 32
그림 2.6. 관성측정장치(INS) 기술 33
그림 2.7. 가속계 및 LiDAR 기술 33
그림 2.8. VEXCEL社의 항공 카메라 종류 및 UltraCam Condor 4.1 34
그림 2.9. VEXCEL社의 UltraCam Osprey 4.1 34
그림 2.10. VEXCEL社의 항공카메라 종류 및 활용 35
그림 2.11. VEXCEL社의 항공카메라 종류 및 활용 35
그림 2.12. LiDAR 기반의 측위 활용의 예시 35
그림 2.13. SLAM 기술을 활용한 지도제작 과정 36
그림 2.14. LiDAR 기반의 SLAM 기술과 딥러닝 기반의 객체추적 36
그림 2.15. Visual SLAM의 흐름도 39
그림 2.16. 주요 Visual SLAM 기술 발전 모식도 41
그림 2.17. 카메라 유형에 따른 Visual SLAM 알고리즘 분류 42
그림 2.18. MonoSLAM 시스템 아키텍처 43
그림 2.19. PTAM 시스템 아키텍처 43
그림 2.20. DTAM 시스템 아키텍처 44
그림 2.21. LSD-SLAM 시스템 아키텍처 45
그림 2.22. ORB-SLAM 시스템 아키텍처 45
그림 2.23. PMDS-SLAM 시스템 아키텍처 46
그림 2.24. VPS-SLAM 시스템 아키텍처 47
그림 2.25. DS-PTAM SLAM 시스템 아키텍처 48
그림 2.26. DOC-SLAM 시스템 아키텍처 49
그림 2.27. ORB-SLAM2 시스템 아키텍처 50
그림 2.28. DynaSLAM 시스템 아키텍처 51
그림 2.29. MSCKF SLAM 시스템 아키텍처 54
그림 2.30. OKVIS SLAM 시스템 아키텍처 54
그림 2.31. ROVIO SLAM 시스템 아키텍처 55
그림 2.32. VIORB SLAM 시스템 아키텍처 55
그림 2.33. VINS-Mono SLAM 시스템 아키텍처 56
그림 2.34. VI-DSO SLAM 시스템 아키텍처 56
그림 2.35. Visual-LiDAR SLAM의 외부 표정요소 캘리브레이션 58
그림 2.36. 제안된 Hybrid Visual-LiDAR SLAM의 전역적인 프레임워크 60
그림 2.37. 드론 사진측량의 활용 예시 62
그림 2.38. 드론 항공 LiDAR의 활용 예시 63
그림 2.39. 드론 항공 LiDAR의 활용 예시 64
그림 2.40. 드론 항공 LiDAR의 활용 예시 64
그림 2.41. DJI Marice 300 RTK의 탑재센서 66
그림 2.42. DJI Zenmuse L1의 스캔 모드 67
그림 2.43. 드론 테스트베드(함부르크 Inselpark) 68
그림 2.44. 비행-1에서의 지상기준점/검사점 변화에 따른 드론 사진측량 정확도 69
그림 2.45. 비행-2 조건에서의 지상기준점/검사점 변화에 따른 정확도 결과 70
그림 2.46. 연구 대상지(Olympus tectonic window, Lesvos) 73
그림 2.47. 산악지형 3차원 모델링을 위한 드론 항공촬영 방식별 품질평가 개념 74
그림 2.48. DEM기반 촬영방식의 비행경로와 촬영 기하 개념도 74
그림 2.49. 기존 항공촬영방식의 비행경로와 촬영 기하 개념도 74
그림 2.50. DEM기반 촬영방식에 의한 드론 사진측량 성과물 75
그림 2.51. 복잡한 지형에서의 3차원 지형 모델 품질 평가 77
그림 3.1. 재난안전통신망 서비스 개념도 83
그림 3.2. 충청남도 드론 통합관제 시스템 구성도 87
그림 3.3. 충청남도 드론 통합관제 시스템 운영 88
그림 3.4. 충청남도 아산시 송악저수지 실종자 수색 88
그림 3.5. 충청남도 아산시 그린타워 굴뚝 안전 점검 89
그림 3.6. T live caster plan(SKT) 89
그림 3.7. 울주군 드론 마스터플랜 90
그림 3.8. 울주군 중소도시 스마트시티 조성사업 91
그림 3.9. 부산광역시 드론통합운용솔루션 93
그림 3.10. 대전광역시 도심형 드론운영 플랫폼 서비스 기대효과 94
그림 3.11. 재난관리 드론 활용사례 105
그림 3.12. 현장상황 및 피해탐지를 위한 드론 활용 105
그림 3.13. 구조물 위험성 평가를 위한 드론 활용 106
그림 3.14. 재난현장 생존자 구조 활동을 위한 드론 활용 106
그림 3.16. 산불대응을 위한 드론 활용 107
그림 3.17. 화재진압을 위한 드론 활용 107
그림 3.18. 방사능 피해조사를 위한 드론 활용 108
그림 3.19. 조난자 수색·구조를 위한 드론 활용 108
그림 3.20. 재난피해 규모 산정을 위한 드론 활용 109
그림 4.1. Livox LiDAR 탑재 로봇장비 115
그림 4.2. Livox LiDAR 탑재 드론장비 115
그림 4.3. 거리에 따른 점군자료 비교 실험계획 116
그림 4.4. FOV에 따른 점군자료 비교 실험계획 117
그림 4.5. 실험장소 117
그림 4.6. Livox LiDAR 실험장소 118
그림 4.7. 타겟의 점군자료 취득 시나리오 119
그림 4.8. Livox LiDAR 스캔모드 119
그림 4.9. 다중 반사의 개념 및 활용 120
그림 4.10. 거리에 따른 Livox LiDAR 점군자료 스캔결과 121
그림 4.11. 반복 스캔 패턴 특징으로 인해 발생하는 근접부분 왜곡 및 공백 123
그림 4.12. 거리에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과 비교 124
그림 4.13. FOV에 따른 Livox LiDAR 스캔 포인트 취득 결과 비교 129
그림 4.14. 드론맵핑 방식 개선 133
그림 4.15. 새로운 드론 맵핑 기술 136
그림 4.16. 실험 대상지 136
그림 4.17. 지상기준점 및 검사점 배치도 138
그림 4.18. Pix4Dmapper를 활용한 영상처리 과정 개념도 140
그림 4.20. 영상정합 처리 과정을 통한 드론 맵핑 결과(정사영상) 140
그림 4.21. 영상정합 처리 과정을 통한 드론 맵핑 결과(수치표면모델) 140
그림 4.22. 3차원 점군자료를 활용한 체육관 모델 비교 결과 146
그림 4.23. 3차원 점군자료를 활용한 체육관 모델 비교 결과 146
그림 4.24. 검사점 배치도 150
그림 4.25. DJI Terra를 활용한 포인트 클라우드 처리 과정 152
그림 4.26. LiDAR 포인트 클라우드 처리 과정을 통한 RGB 맵핑 결과 153
그림 4.27. LiDAR 포인트 클라우드 처리 과정을 통한 높이(지형) 맵핑 결과 153
그림 4.28. LiDAR 포인트 클라우드 처리 과정을 통한 반사율 맵핑 결과 153
그림 4.29. LiDAR 포인트 클라우드 처리 과정을 통한 반사 맵핑 결과 153