2019년 10월 15일 화요일

이동식 공간정보맵핑을 위한 스캔 백팩 2차 개선

앞서 모바일 스캔을 위한 스캔 백팩을 만들어 SLAM을 수행했었다. 이 스캔 팩백에는 임베디드 보드, 배터리, 스캐너 연결 보드 등이 들어 있어 이동시 편했다.
테스트 결과 다음과 같은 문제점이 있었다.
  • 센서를 오래동안 들고 있을 만큼 가볍지 않음
  • 화면을 보면서 SLAM 하기 힘듬
  • 현재 공간 맵핑 진행 상태를 알기 힘듬
  • 기타, 백팩에 든 보드와 배터리의 고정 문제 등
이런 문제를 고려해, 다음과 같이 좀 더 안정적인 스캔 백팩을 간단히 제작해 보았다. 사용 후 다시 보완할 계획이다.












2019년 10월 10일 목요일

우분투 부팅시 스크립트 자동 실행

이 글은 우분투 부팅시 스크립트 자동 실행 방법을 간략히 남긴다.

다음과 같이 스크립트를 작성한다.
cd /etc/init.d/
sudo gedit auto_bat.sh

다음과 같이 파일 편집한다. 여기서 &는 병렬 프로세스 실행 옵션이다. &&를 붙이면 앞의 명령이 제대로 실행된 후 조건에 따라 후속 실행된다.
#!/bin/bash

PATH=/usr/local/bin
sleep 3
time &

sleep 3
date &

파일을 저장한 후 다음 명령으로 부팅시 실행될 스크립트를 등록한다. 프로세스 <우선순위>는 생략가능하며, 99 이하 값을 준다.
cd /etc/init.d/
sudo chmod +x auto_bat.sh
sudo update-rc.d auto_bat.sh defaults <우선순위>
reboot

서비스 중인 상황을 다음 명령으로 확인한다.
initctl list
service --status-all


만약 제거하고자 한다면 다음처럼 하면 된다.
cd /etc/init.d/
sudo update-rc.d -f <script file name> remove

자세한 내용은 다음을 참고 바란다.

2019년 10월 3일 목요일

3차원 공간정보 스캔 마운트용 중량 6WD 로버 개발 방법

이 글은 중량 센서를 마운트할 수 있는 6WD 로버 제작 과정을 정리한 글이다.

이전에 개발한 SLAM장비를 직접 들고 스캔할 목적으로 스캔 백팩을 만들었으나 무거워 가지고 다니며 스캔하기 힘들다. 이런 이유로, 연구용 야외 공간정보 맵핑 및 탐색이 가능한 간단한 로버를 만들 계획이다. 공간맵핑용 장비는 앞서 개발한 벨로다인 LiDAR 기반 SLAM 장치, 로봇 암 등을 활용한다. 이를 마운트하려면 최소한 1,794 g (VLP16 830 g + TX2 144 g + 배터리 310 g x 2 + 기타 200 g) 페이로드가 필요하다. 일반 장난감 수준의 장비로는 움직이지도 않기 때문에, 별도 로버를 제작하기로 하였다.

이 글에서 소개하는 로버는 최소 5 kg 이상의 페이로드를 지원하며, 야외 울퉁불퉁한 환경에서 공간정보 스캔을 할 수 있는 고정밀 센서 장치를 마운트 할 수 있다.
3D geo scan rover (425 x 300 mm. 4 kg)

공간정보 맵핑용 SLAM 장비 개발은 다음 링크를 참고한다.

로버 임무
이 로버는 3차원 공간정보 스캔을 위한 탐색용 중량 로버(Exploration heavy weight rover for scanning 3D geo-information. 3D geo scan rover)이다. 프레임 상단에 벨로다인 VLP-16 및 RGBD 센서가 마운트될 수 있어야 하며, 통신 거리 100-200미터 범위에서 로버를 조정할 수 있어야 한다.
로버 예

참고로, 로버를 개발할 때는 다음과 같은 사항을 고려해야 성공할 수 있다.
  • 로버의 페이로드(운반무게) 결정. 페이로드 고려한 모터, 모터드라이버 및 배터리 필요
  • 로버의 운영환경 결정. 만약, 습기가 있는 곳이라면 방수가 되는 패키징 필요. 야외라면 울퉁불퉁한 지면을 다닐 수 있는 큰 바퀴와 내구성있는 바디 프레임 필요
  • 로버의 목적에 따른 센서 결정. 수색용이면 카메라, 적외선, LiDAR센서 및 이를 처리할 수 있는 임베디드 컴퓨터 필요. 물체취득이 필요하면 그립퍼, 로봇암등이 필요함
  • 프레임 결정. 로버 목적에 따라 센서나 장비를 쉽게 마운트 할 수 있어야 함
  • 로봇 통신 방법 결정. 유선인지 무선인지 결정 필요. 무선이면 몇 미터 거리 범위까지 통신 가능한지에 따라 통신장치 개발해야 함. 예를 들어 200미터 정도 거리 통신이 필요하다면 2.4GHz 송수신기를 사용해야 함
로버 파워
스펙 상으로 15kg 정도 페이로드를 지원하는 HEAVY 6WD rover 개발을 고려해 모터와 모터드라이버는 다음과 같이 결정한다.
  • 모터: DC Gear Motor. DC 6-12V. 
  • 모터드라이버: BTS7960. 43A 고전력 모터 드라이버
  • 배터리: 11.1V LiPO 2200mAh
BTS7960은 43A 모터 구동까지 가능하므로, 큰 힘이 필요한 상황에서 사용할 수 있다(예. #1, #2). 다음과 같이 배터리 팩 연결 단자를 남땜하고 모터드라이버와 연결한다. 참고로, 여기서는 지금 가지고 있는 전선을 이용했지만, 안전성을 고려해 30A 전류를 허용할 수 있는 직경을 가진 전선을 사용하는 것이 좋다(부록:AWG 참고). 

프레임
프레임은 가공업체에 맡겨 제작하거나 모터만 부착된 로봇 로버 프레임(#)을 구매해 사용한다. 센서를 마운트하기 편하게 HOLE이 있어야 한다. 다만, 범용 프레임은 빠르게 개발할 수 있는 장점은 있으나, 특수목적 및 환경에서 사용할 때는 별도 개발이 필요하다.

여기서 사용할 프레임은 링크와 유사하다. 다만, 자체가 낮고, 가공이 쉬우며, 배터리나 모터 드라이버를 내부에 장착할 수 있는 프레임으로 결정하였다. 프레임 크기는 425 x 300 mm 이며, 바퀴를 제외하면 380 x 120 mm 이다.
센서
센서는 LiDAR와 RGBD를 지원한다. 이 결과로 고정밀 포인트 클라우드와 이미지를 획득할 수 있다. 사용 센서는 다음과 같다.
  • LiDAR: VLP-16. 임베디드는 고성능 NVIDIA TX2 보드 사용
  • RGBD: ZED. 임베디드는 NVIDIA NANO 사용
통신
무선통신을 지원한다. 여기에서는 아래의 2.4GHz 송수신기를 사용한다. 송수신기는 다양한 종류가 있으니, 본인 개발 목적에 맞는 것을 사용한다.
송신기와 수신기 바인딩은 다음 링크를 참고한다.
송수신기를 서로 바인딩 한 후에는 다음과 같이 편리하게 서보모터 등을 제어할 수 있다. 
FS-TH9X, R9B binding

회로
회로는 다음과 같이 연결한다. 회로는 FS-R9B 수신기 CH2, CH3에서 DRIVE, STEER 신호를 각각 받아, 모터드라이버에 모터 구동신호를 전달한다. 배터리와 BTS7960은 2개를 사용해 모터에 전류를 충분히 공급한다. 참고로, L298N과 같이 2A미만 모터드라이버를 사용하면, 프레임 자체 자중도 견디기 어려울 것이다.
D22 - FS-R9B.CH2
D24 - FS-R9B.CH3
5V - FS-R9B.VCC
GND - FS-R9B.GND
D2 - RIGHT MOTOR BTS7960 RPWM
D3 - RIGHT MOTOR BTS7960 LPWM
D4 - RIGHT MOTOR BTS7960 L_EN
D5 - RIGHT MOTOR BTS7960 R_EN
D6 - LEFT MOTOR BTS7960 RPWM
D7 - LEFT MOTOR BTS7960 LPWM
D8 - LEFT MOTOR BTS7960 L_EN
D9 - LEFT MOTOR BTS7960 R_EN
VCC - BTS7960 VCC
GND - BTS6960 GND
11.1V BAT GND - BTS7960.GND
11.1V BAT VCC - BTS7960.VCC
RIGHT MOTOR BTS7960.M1 - RIGHT MOTOR +
RIGHT MOTOR BTS7960.M2 - RIGHT MOTOR -
LEFT MOTOR BTS7960.M1 - LEFT MOTOR +
LEFT MOTOR BTS7960.M2 - LEFT MOTOR -




회로 연결 과정

코딩
코딩은 다음과 같다(github 링크). 소스코드는 필드테스트 후에 다음과 같은 몇 가지 수정이 있었다.
  • 로버 전후좌우 이동 이외에도 후진 방식 추가
  • 송신기 전원 껴져 있는 경우, 최대속도 주행 오류 있어, 신호 없을 경우 멈춤기능 추가
  • 특정 모터 드라이버 구동 코드 및 반복된 소스코드 함수화
  • 모터 드라이버 회로 선 연결 착오로 핀 번호 수정
참고로, 아래 소스코드 사용할 경우, 수신기에서 얻은 채널별 디지털 신호의 범위는 테스트하여 구해야 하며, 이를 map, constrain 함수를 이용해 캘리브레이션해야 한다.

// 6WD rover control code. FS-R9B. BTS7960 driver
// by Taewook, Kang. laputa99999@gmail.com. 2019.10.8
// MIT license
//
#define chA 22
#define chB 24

#define R_RPWM 2
#define R_LPWM 3
#define R_LEN  4
#define R_REN  5
#define L_LPWM 6
#define L_RPWM 7
#define L_LEN  8
#define L_REN  9

void setup() {
  pinMode(chA, INPUT);
  pinMode(chB, INPUT);

  for(int i = R_RPWM; i <= L_REN; i++)
    pinMode(i, OUTPUT);
  for(int i = R_RPWM; i <= L_REN; i++)
    digitalWrite(i, LOW);

  delay(1000);
  Serial.begin(9600);
}

void runMotor(int leftDrive, int leftReverse, int rightDrive, int rightReverse)
{
  digitalWrite(R_REN, HIGH);
  digitalWrite(R_LEN, HIGH);
  digitalWrite(L_REN, HIGH);
  digitalWrite(L_LEN, HIGH);
  delay(100);

  analogWrite(L_LPWM, leftDrive);        
  analogWrite(L_RPWM, leftReverse);        
  analogWrite(R_LPWM, rightDrive);
  analogWrite(R_RPWM, rightReverse);    
}

void loop() {
  int drive = pulseIn (chA, HIGH);     // drive, back
  int steering = pulseIn (chB, HIGH);  // left, right

  String data = "D = " + String(drive);
  Serial.print(data);
  data =  ", S = " + String(steering);
  Serial.print(data);

  int motorDrive = 0;
  int motorSteer = 0;

  motorDrive = map(drive, 1070, 1880, 0, 255);
  motorDrive = constrain(motorDrive, 0, 255);
  motorSteer = map(steering, 1040, 1880, 0, 255);
  motorSteer = constrain(motorSteer, 0, 255);
  
  data =  ", MD = " + String(motorDrive);
  Serial.print(data);
  data =  ", MS = " + String(motorSteer);
  Serial.println(data);
  
  bool forward = true;
  if(90 <= motorDrive && motorDrive <= 110)
  {
    motorDrive = 0;
  }
  else if(motorDrive > 110)
  {
    motorDrive = map(motorDrive, 110, 255, 0, 255);
    motorDrive = constrain(motorDrive, 0, 255);
  }
  else 
  {
    motorDrive = map(motorDrive, 0, 90, 255, 0);
    motorDrive = constrain(motorDrive, 0, 255);   
    forward = false; 
  }

  // |_rover__>>
  // 
  if(motorSteer == 0)   // if transmitter power off the motorSteer value is 0
  {
    runMotor(0, 0, 0, 0);
  }
  else if(100 <= motorSteer && motorSteer <= 140)    // go straight
  {
    runMotor(forward ? motorDrive : 0, forward ? 0 : motorDrive, 
             forward ? motorDrive : 0, forward ? 0 : motorDrive);
  }
  else if(motorSteer < 100) // turn left
  {
    runMotor(forward ? motorDrive : 0, forward ? 0 : motorDrive, 
             forward ? 0 : motorDrive, forward ? motorDrive : 0);
  }
  else  // turn right
  {
    runMotor(forward ? 0 : motorDrive, forward ? motorDrive : 0, 
             forward ? motorDrive : 0, forward ? 0 : motorDrive);
  }
}

로버와 배터리를 연결하고, 송신기를 켠 후, 시리얼모니터를 확인하면, 다음과 같은 제어 신호 데이터를 확인할 수 있다.

송신기로 제어하면, 로버가 정상적으로 제어되는 것을 확인할 수 있다.

필드 테스트 
로버 성능은 어떻게 되는 지, 어느 정도 중량을 견디는 지 등을 확인하고, 이슈가 있는 지 확인하기 위해 필드 테스트를 한다. 중량 테스트를 위해, 다음과 같이 로버 등의 하중을 측정한다.
로버 자중 = 4.0 kg
배터리 2개 + 에나멜 통 2개 중량 = 4.8 kg
큰 에나멜 통 1개 중량 - 2.8 kg
작은 에나멜 통 1개 = 1.1 kg
배터리 한개 501 g
로버 위 에나멜 통 2개 + 배터리 3개 = 5.3 kg
에나멜 통 1개 + 배터리 3개 = 2.7 kg 

다양한 조건과 환경을 고려해 다음과 같이, 로버 테스트를 해 보았다.
1차 동작제어 및 주행속도 테스트 (자중 4 kg)
2차 중량 테스트 (하중 3.8 kg)
3차 장애물 테스트 (다양한 크기의 장애물 + 하중 2.8 kg)
4차 장애물 테스트 (다양한 크기의 장애물 + 하중 2.8 kg)
5차 중량 테스트 (하중 2.7 kg)
6차 중량+자유곡선 이동 테스트 (하중 2.7 kg)
7차 사면 등판테스트 (자중 4.0 kg)

테스트 해 본 결과 2.6kg 정도는 충분히 로버 프레임이 지지하며, 5kg은 로버의 서스펜션이 바닥에 닿는 문제를 제외하고는 큰 문제 없이 구동되었다. 서스펜션을 조정하면 5kg 페이로드도 가능하다. 경사 등판은 표면이 거친 경우, 40도 각도도 주행 가능하며, 무게중심이 낮다면 그 이상 각도도 등판 가능하다. 주먹만한 크기의 자갈길이나 작은 바위 위에서도 주행이 가능해 보인다.

마무리
앞의 개발 결과로 RF 제어가 되는 중량 센서 장치가 마운트될 수 있는 로버를 만들었다. 앞으로 로버 위에 개발된 LiDAR 및 RGBD 스캔 장치를 마운트하여, 공간정보 맵핑에 사용하려 한다. 여기에 비전, ROS, 딥러닝 등을 붙이면 장애물을 피해가며 지정된 구간을 스캔할 수 있는 장비를 개발할 수 있다.

부록: AWG 전선 규격표
AWG는 미국에서 만든 전산 사용 지침으로, 직경에 따라 저항 및 허용전류를 확인해 적절한 전선을 사용할 수 있도록 만든 가이드라인이다. 허용전류가 높은 데, 적은 직경의 전선을 사용하면, Joule 열이 발생하고, 전선 피복이 녹아 벗겨져 합선이나 화재가 발생할 수 있다. AWG는 이를 방지한다. 

레퍼런스

2019년 9월 30일 월요일

우분투 GRUB, MBR 복구

우분투와 같은 리눅스 계열은 아무래도 오픈소스이다 보니 컴퓨터가 가끔 벽돌이 되는 황당한 현상이 나타나는 경우가 있다. 얼마전까지 잘 쓰던 노트북이 전혀 부팅되지 않는 블랙스크린 문제가 발생하여, 문제 해결방법을 기록한다.

부팅 자체가 안되는 경우로, 컴퓨터 전원을 넣으면 까만 화면만 보이거나, BIOS SETUP화면이 자동으로 표시된다.

이 경우, 다음 우분투에서 알려주는 방법대로 GRUB, MBR을 복구한다.
좋은 오픈소스가 많고 공짜라 사용하기는 하지만 이런 경우 참 황당하기 그지 없다.


LOG 참고
Boot Info Script 8f991e4 + Boot-Repair extra info      [Boot-Info 25oct2017]
 => No known boot loader is installed in the MBR of /dev/sda.
 => Grub2 (v2.00) is installed in the MBR of /dev/sdb and looks at sector 1 of
    the same hard drive for core.img. core.img is at this location and looks
    for (,msdos6)/grub. It also embeds following components:
   
    modules
    ---------------------------------------------------------------------------
    fshelp ext2 part_msdos biosdisk
    ---------------------------------------------------------------------------
 => Syslinux MBR (5.00 and higher) is installed in the MBR of /dev/sdc.

sdb1: __________________________________________________________________________

    File system:       ntfs
    Boot sector type:  Windows 8/2012: NTFS
    Boot sector info:  No errors found in the Boot Parameter Block.
    Operating System: 
    Boot files:       

sdb2: __________________________________________________________________________

    File system:       Extended Partition
    Boot sector type:  Unknown
    Boot sector info:

sdb5: __________________________________________________________________________

    File system:       swap
    Boot sector type:  -
    Boot sector info:

sdb6: __________________________________________________________________________

    File system:       ext4
    Boot sector type:  -
    Boot sector info:
    Operating System: 
    Boot files:        /grub/grub.cfg /grub/i386-pc/core.img

sdb7: __________________________________________________________________________

    File system:       ext4
    Boot sector type:  -
    Boot sector info:
    Operating System:  Ubuntu 18.04.1 LTS
    Boot files:        /boot/grub/grub.cfg /etc/fstab
                       /boot/grub/i386-pc/core.img

sdc1: __________________________________________________________________________

    File system:       vfat
    Boot sector type:  SYSLINUX 6.03
    Boot sector info:  Syslinux looks at sector 32776 of /dev/sdc1 for its
                       second stage. The integrity check of Syslinux failed.
                       No errors found in the Boot Parameter Block.
    Operating System: 
    Boot files:        /boot/grub/grub.cfg /syslinux.cfg
                       /EFI/BOOT/grubx64.efi /ldlinux.sys

2019년 9월 21일 토요일

오픈소스 기반 인공지능 자율주행 동키카(donkey) 소개

인공지능 기반 리모트 컨트롤 RC카로 모든 것은 오픈소스로 진행되고 있다. 해외에서 동키카로 동호인들끼리 경주도 하며 정보를 공유하며 발전하였다. 



특이한 것은 저렴한 임베디드 보드를 이용해 차를 사람이 주행시키며 간단한 딥러닝 CNN 학습을 시킨 후, 그 학습 데이터를 이용해 자율주행하는 식으로 경주를 한다는 것이다. 
물론, 이와 관련된 모든 기능은 github에 올라가 있어, 다운로드받아 설치하고, 프레임은 인터넷 구매하거나 3D프린터로 출력해 조립하면 된다.  
자율주행 학습 과정

좀 더 상세한 내용은 다음 링크를 참고한다. 



2019년 9월 15일 일요일

대용량 포인트 클라우드 오픈소스 렌더링 서버 Potree 설치, 사용 및 분석기

이 글은 대용량 포인트 클라우드 렌더링 서버 Potree 설치, 사용 및 분석기이다.

Potree 렌더링 서버 기반 대용량 스캔 데이터 가시화 결과(52,230,141 포인트. 1,775,825,021 byte, 248 x 266미터. 한국건설기술연구원 본관동 SLAM 데이터 일부)

대용량 점군 렌더링 실행 영상

소개
Potree는 오픈소스로 개발되었으며, nodejs 위에서 동작한다. Potree는 WebGL을 사용하며, 대용량 점군 렌더링을 위해 격자 구조로 LoD(Level of Detail) 생성하는 기능을 제공한다. 참고로, Potree는 TU faculty of Informatic의 Institute of Visual Computing & Human-Centered Technology, Research Division of Computer Graphics의 TU Wien Scanopy(Scan Data Organisaion, Processing and Display) project에서 시작되었고 Harvest4D project의 한 부분이었다. Harvest4D는 3차원 디지털 모델과 각종 센서 데이터를 연결해 도시 관리 등 다양한 곳에 사용하려는 목적으로 시작된 프로젝트이다.

Potree의 격자구조는 다음과 같이 옥트리(Octree) 형식의 공간인덱싱 기법을 사용한다. 이를 통해 렌더링 성능을 확보할 수 있는 LoD을 생성할 수 있다.
Octree를 이용해 생성된 LoD 피라미드(Martinez-Rubi, 2015)

참고로, 수백만 점군 이상의 데이터를 한번에 렌더링하면 아무리 성능 좋은 GPU와 CPU라 하더라도 속도 저하가 발생할 수 밖에 없고, 카메라에서 보는 시점에서 한 장면 렌더링할 때 최초 몇초에서 수십분 이상 시간이 걸릴 수도 있다. 참고로, Potree에 적용된 LoD와 카메라에 보이지 않는 객체를 제외해 렌더링하는 Culling 기법은 오래전부터 컴퓨터 그래픽스, 게임 프로그래밍에 써 왔던 기술이다.

Potree에 대한 좀 더 상세한 내용은 다음 링크나 github 를 참고하길 바란다.

사용방법
Potree rendering server
다음처럼 nodejs와 npm 최신버전을 설치한다(10.0 버전 이상. 오래된 버전으로 진행시 빌드 에러 날 수 있음).
node -v
sudo npm cache clean -f
sudo npm install -g n
n latest
npm -v
sudo npm install -g npm

다음 링크를 방문한다.
https://github.com/potree

potree와 PotreeConverter가 있다. potree를 방문한다. 그리고, 다음 순서로 nodejs 및 module을 설치한 후, 소스코드 다운로드 받고, 빌드한다. 참고로 gulp는 빌드 자동화 도구이다. rollup은 module bundler 도구로 자바스크립트 모듈의 재활용성과 유지보수성을 높이기 위해 조각난 로직간 의존성 등을 관리한다.

mkdir potree
cd potree
npm install
npm install -g gulp
npm install -g rollup

git clone https://github.com/potree/potree
mkdir ./build/potree
gulp watch

이렇게 하면 Potree 렌더링 서버가 실행된다. 다음 링크를 클릭하면 예제들을 확인할 수 있다.
http://localhost:1234/examples/
http://localhost:1234/examples/cesium_retz.html

다음은 Potree 실행 화면이다.

Potree converter
Potree가 사용하는 포인트 클라우드 자료 구조를 만들기 위해 제공하는 Potree converter를 빌드한다. 보통 변환에 입력되는 점군 포맷은 LAS 표준파일이다. Potree는 이 포맷을 읽고 쓰는 유틸리티를 사용한다. 다음과 같이 소스코드를 다운로드하고 빌드한다. 폴더가 없으면 mkdir로 만들고 다운로드한다.

cd ~/dev/workspaces/lastools
git clone https://github.com/m-schuetz/LAStools.git master
cd master/LASzip
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release ..
make

cd ~/dev/workspaces/PotreeConverter
git clone https://github.com/potree/PotreeConverter.git master
cd master
mkdir build
cd build
cmake -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release -DLASZIP_INCLUDE_DIRS=~/dev/workspaces/lastools/master/LASzip/dll -DLASZIP_LIBRARY=~/dev/workspaces/lastools/master/LASzip/build/src/liblaszip.so ..
make

이제 다음과 같이 Potree 변환기를 사용할 수 있다. 입력파일포맷은 LAS, LAZ, PTX, PLY을 지원한다. 
# convert data.las and generate web page.
./PotreeConverter ./data.las -o ./potree_converted -p pageName --output-attributes RGB INTENSITY CLASSIFICATION

# generate compressed LAZ files instead of the default BIN format.
./PotreeConverter ./data.las -o ./potree_converted --output-format LAZ

# convert all files inside the data directory
./PotreeConverter ./data -o ./potree_converted


LiDAR 스캔 데이터 포맷 변환 방법
PotreeConverter는 LAS, LAZ, PTX, PLY파일을 입력받는다. 이런 이유로, 스캔 데이터 포맷 변환 방법은 크게 3가지가 있다.

1. 상용 SW 를 이용한 LAS 파일 변환
고정밀 LiDAR를 사용하면, 표준파일포맷인 LAS, E57로 저장할 수 있는 소프트웨어를 개발사에서 함께 판매한다. 예를 들어, FARO는 Scene, Trimble은 Realworks 를 판매하고 있으며, 라이카는 사이클론을 판매한다(수천만원 이상의 가격은 안습). 이 소프트웨어를 이용해 LAS파일로 변환한 후 PotreeCoverter를 통해 Potree 렌더링용 데이터 구조를 생성할 수 있다.

2. PDAL 및 CloudCompare 이용한 파일 변환
이 방법은 보통, 개발용으로 실시간 LiDAR 센서(Velodyne, Quanergy systems 등)를 직접 이용할 때 사용한다.
PDAL은 포인트 데이터를 변환하고 관리하는 기능을 제공하는 오픈소스이다. PDAL은 LAS 등 점군 형식 입출력을 지원한다. CloudCompare는 PDAL을 포함한 플러그인을 제공하고 있어 입출력 시 LAS포맷을 지원한다.
보통 라이다 센서는 ROS(Robot Operating System)에 모듈로 제공되는 경우가 많은 데, 이때 기록되는 파일 포맷은 ROS bag이나 PCD(Point Cloud Data)포맷이다. 그러므로 다음 순서로 LAS파일을 얻을 수 있다. 단, 파일 입출력 경로에 한글이 들어가면 에러 발생한다.

  1) rosrun pcl_ros bag_to_pcd [input bag] /laser_cloud_surround pcd

  2) open pcd file in PDAL,  CloudComapre
회사 본관 1, 2동 스캔 데이터(전체 52,230,141 포인트. 1.65GB)

  3) select point cloud nodes. edit > merge in CloudComapre
  4) save las file in PDAL,  CloudComapre
LAS 변환

다음은 이렇게 변환된 LAS이다.
CloudCompare

이 LAS파일을 PotreeConverter 로 변환하다. 변환 후 폴더에는 cloud.js와 data폴더가 생성되어 있을 것이다.
./PotreeConverter ./data.las -o ./potree_converted -p <pageName> --output-attributes RGB INTENSITY CLASSIFICATION

데이터 변환 과정(변환 결과 데이터는 대략 1.7GB로 원본 LAS파일에 비해 큰 증가는 없었음)

rendering viewer를 담을 html 및 관련 lib를 PotreeConverter/Poresources/page_template에서 cloud.js가 있는 폴더에 복사한다. 그리고, viewer_template.html 의 <script></script>에 다음 코드를 붙여넣고 저장한다.
 <script> 
  window.viewer = new Potree.Viewer(document.getElementById("potree_render_area"));
  viewer.setEDLEnabled(true);
  viewer.setFOV(60);
  viewer.setPointBudget(1*1000*1000);

  <!-- INCLUDE SETTINGS HERE -->

  viewer.loadSettingsFromURL();
  viewer.loadGUI(() => {
   viewer.setLanguage('en');
   $("#menu_appearance").next().show();
   $("#menu_tools").next().show();
   $("#menu_scene").next().show();
   viewer.toggleSidebar();
  });

  // Load and add point cloud to scene

  Potree.loadPointCloud("./cloud.js", "r", e => {
   let scene = viewer.scene;
   let pointcloud = e.pointcloud;
   let material = pointcloud.material;
   material.size = 1;
   material.pointSizeType = Potree.PointSizeType.ADAPTIVE;
   material.shape = Potree.PointShape.SQUARE;

   scene.addPointCloud(pointcloud);

   viewer.fitToScreen();
  });
 </script>

이제 Potree폴더에서 Potree서버를 실행한다.
cd potree
gulp watch

인터넷 탐색기로 URL를 접속하고, 생성된 potree data폴더의 viewer_template을 선택한다.
http://localhost:1234/<your folder>/viewer_template

그럼 다음과 같이 생성된 potree data를 확인할 수 있다. 렌더링이 매우 부드럽게 실행되는 것을 확인할 수 있다. 참고로, 뷰어 왼쪽 패널에 부착된 위젯으로 배경 등 설정할 수 있다. 

example 폴더에 보면, 다양한 방식의 렌더링 기능이 script안에 코딩되어 있다. 다음은 annotation 등 기능을 적용한 모습이다.
Potree 서버 기반 포인트 클라우드 렌더링 실행 모습(SLAM, 한국건설기술연구원 본관 일부 스캔 데이터)

3. 직접 개발
PDAL, LAStools 라이브러리를 이용해 직접 개발하는 방법이다. 점군 자료구조를 직접 다루어야 한다면, 관련 예제를 참고해 개발해야 한다.

구조 분석
Potree 렌더링 서버는 다음 패키지를 사용한다.
다음은 주요 페키지 역할이다.
  • Cesuim: Google earth처럼 GIS 기반 공간정보를 가시화할 때 사용함. 다양한 스타일과 시각화효과를 제공함
  • openlayer3: 웹페이지에서 동적으로 지도를 생성하는 역할을 함. 데이터 소스에서 벡터 데이터, 마커 등 자동생성 지원
  • three.js: 경량화된 WebGL 기반 geometry 생성, 렌더링 및 애니메이션 지원
  • tween: 애니메이션 지원
  • d3; 자바스크립트 라이브러리로, 데이터를 화려한 차트, 그래픽, 인터렉티브한 UI로 DOM(Document Object Model)를 생성하는 역할을 함
  • jquery: DOM 탐색 및 수정, 이벤트 처리, 애니메이션, AJAX, JSON 파싱, 플러그인 등 지원.
  • i18next: 국제화를 지원하는 패키지
주요 클래스 구조는 다음과 같다.
각 클래스 역할은 다음과 같다. 제한된 웹브라우저 메모리에서 점군을 렌더링하기 위해 공간인덱싱, LoD 기법을 사용해서, Potree 이름처럼 전체적으로 point cloud를 tree 형태로 매달아 놓은 자료구조를 가진다. 참고로, 이 구조는 오래전부터 컴퓨터 그래픽스, 게임 개발 시 사용되었던 방식이다. 
  • Potree: Potree 서버의 엔트리 포인트 제공. 기본 설정 및 포인트 클라우드 로딩 등 기본 작업
  • POCLoader: 포인트 클라우드 로딩
  • PointCloudOctreeGeometry: 옥트리 구조 제공. 점군 형식에 따른 로더 선택 및 실행
  • PointCloudOctreeGeometryNode: 옥트리 노드 제공. 각 노트는 LoD 파일이 연결되어 있으며, 렌더링에 필요할 경우 메모리에 loading 되는 메커니즘을 제공
  • Loader: 점군 파일 형식에 맞는 로더를 구현해 노음
viewer template 소스코드 구조는 다음과 같다. 
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
   <!-- meta tag 와 css style link 선언-->
</head>

<body>
   <!-- 패키지 라이브러리 선언 -->
   <div class="potree_container" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; left: 0px; top: 0px; ">
     <div id="potree_render_area">
         <div id="cesiumContainer" style="position: absolute; width: 100%; height: 100%; background-color:green"></div>
      </div>
      <div id="potree_sidebar_container"> </div>
   </div>

이렇게 DOM 구조를 정의해 놓은 후 <script> 를 코딩한다. 
 <script> 
  window.viewer = new Potree.Viewer(document.getElementById("potree_render_area"));  <!-- 뷰어 생성 -->
  viewer.setEDLEnabled(true);                  <!-- 뷰어 속성 설정 -->
  viewer.setFOV(60);
  viewer.setPointBudget(1*1000*1000);      <!-- 뷰어에 렌더링되는 점군 수 -->

  <!-- UI 패널 설정 -->

  viewer.loadSettingsFromURL();
  viewer.loadGUI(() => {
   viewer.setLanguage('en');
   $("#menu_appearance").next().show();
   $("#menu_tools").next().show();
   $("#menu_scene").next().show();
   viewer.toggleSidebar();
  });

  <!-- 점군 로딩 -->

  Potree.loadPointCloud("./cloud.js", "r", e => {
   let scene = viewer.scene;
   let pointcloud = e.pointcloud;
   let material = pointcloud.material;
   material.size = 1;
   material.pointSizeType = Potree.PointSizeType.ADAPTIVE;
   material.shape = Potree.PointShape.SQUARE;

   scene.addPointCloud(pointcloud);    <!-- 점군을 현재 렌더링 scene에 추가 -->

   viewer.fitToScreen();                      <!-- 점군을 화면에 꽉차게 zoom extent 처리 -->
  });
 </script>

Potree converter 구조는 다음과 같다. 
각 패키지 역할은 다음과 같다. 
  • LAStools: LAS 점군 표준파일 입출력 기능
  • PotreeConverter: LAS, LAZ, PTX, PLY 등 점군 파일을 읽어 Octree 격자로 구성된 렌더링용 LoD 파일들을 생성함
마무리
이 글에서는 Potree 설치 및 사용 방법을 간단히 소개해 보았다. Potree는 매우 큰 대용량 점군도 끊어지지 않고 부드럽게 데이터를 가시화해 주며, 이를 위한 유틸리티를 오픈소스로 제공한다. 최근 무인자율차, 드론 사진 측량, SLAM기반 자율로봇, 시설물 관리 및 운영 등에 스캔 데이터가 많이 사용되면서 Potree 같은 기술이 더욱 많은 관심을 받고 있다.

Potree를 사용하면 대용량 포인트 클라우드를 인터넷에서 원활한 서비스가 가능하다. 아울러, 다양한 java script library를 이용해 annotation, segmentation 등 목적에 맞게 개발할 수 있다.

레퍼런스
  1. Martinez-Rubi, O., Verhoeven, S., Van Meersbergen, M., Van Oosterom, P., GonÁalves, R., & Tijssen, T. (2015). Taming the beast: Free and open-source massive point cloud web visualization. In Capturing Reality Forum 2015, 23-25 November 2015, Salzburg, Austria. The Servey Association.