재난조사로봇에 탑재된 Vision-LiDAR 센서모듈의 시스템 검보정 (System Calibration of Vision-LiDAR Sensor Module Mounted on A Ground Disaster Investigation Robot)

서지정보

· 발행기관 : 한국측량학회
· 수록지 정보 : 한국측량학회지 / 42권 / 6호 / 529 ~ 539페이지
· 저자명 : 김성삼, 정용한, 임언택, 구슬, 김창재, 최강혁

초록

카메라 자체 검보정과 카메라-LiDAR 센서간의 시스템 검보정은 LiDAR-Vision SLAM기반의 통합센서 모듈의 정확도 확보를 위해 필수적인 전처리 과정이다. 본 연구는 재난사고 현장조사 및 피해규모 분석을 위한 카메라, IMU, LiDAR 센서로 구성된 다중센서모듈의 시스템 검보정 연구로, 다음의 결론을 도출하였다. 첫째, Matlab기반의 카메라 검보정 시뮬레이션과 수직 형태의 벽면에 타겟을 부착하여 비측량용 카메라 검보정 실험을 수행한 결과, 카메라 IOPs의 추정 RMSE는 0.39 픽셀 이내의 정확도를 보였다. 둘째, 카메라와 라이다 센서간의 시스템 검보정은V자형 입체 타겟의 영상과 점군 데이터를 각각 취득하고, 시뮬레이션 결과와 가중치를 이용한 점대면 정합 알고리즘을 적용하여 LiDAR-카메라간의 ROPs를 0.2 픽셀 내의 정밀한 시스템 검보정 결과를 도출하였다. 본 연구의 시스템 검보정을 통해 향후 재난조사로봇의 SLAM 정확도 향상과 보다 정확하고 정밀한 재난현장 정보의 탐지·분석에 활용될 수 있을 것으로 사료된다

영어초록

The self-calibration of cameras and system calibration between camera and LiDAR (Light Detection and Ranging) sensors are essential pre-processing steps to ensure the accuracy of integrated sensor modules based on LiDAR-Vision SLAM (Simultaneous Location and Mapping). This study performs camera and system calibration of a multi-sensor module in an investigative robot platform equipped with a camera, IMU (Inertial Measurement Unit), and LiDAR to support the assessment of disaster sites and to analyze causes and damage scope. The key findings of this study include: First, a camera calibration experiment was conducted using Matlabbased simulations and a target attached to a vertical wall for a non-metric camera. The results demonstrated an estimated RMSE (Root Mean Square Error) for the camera’s IOPs (Interior Orientation Parameters) of less than 0.39 pixels, demonstrating high precision-level in parameter estimation. Second, system calibration between the camera and LiDAR sensor was achieved by capturing both images and point cloud data of a V-shaped target. Applying a point-to-plane registration algorithm using simulation results and weighting factors, the ROPs (Relative Orientation Parameters) between LiDAR and camera were calibrated to within 0.2 pixels, resulting in a highly accurate system alignment. The system calibration results derived from this study are expected to significantly enhance SLAM accuracy for disaster scene investigation using robotic platforms, thus improving the precision and reliability of disaster information detection and analysis in disaster damaged fields.

참고자료

· 없음