SLAM기술은 LiDAR기술이 저렴해 지면서 점점 더 다양한 분야에 확산되고 있다. 이미 드론이나 무인자율주행차량에 장착된 지 오래이며, 일부는 농업, 광업과 같은 특수한 분야에까지 응용되고 있다.
2018년 6월 20일 수요일
2018년 6월 19일 화요일
밸로다인 LiDAR 센서와 VeloView 사용기
이 글은 밸로다인(Velodyne) LiDAR 센서와 VeloView 사용기를 간략히 공유한다.
진행 중인 연구과제 핵심 기술을 좀 더 깊게 이해하기 위해, 벨로다인 센서를 구입해 분석중이다. 2014년부터 진행한 비전 역설계 과제의 활용 센서는 Kinect, Intel RGBD sensor, RPLiDAR 였다. 이때 목적은 저렴한 스캔 기술이 가능한지 파악하는 것이었다. 그때 문제는 정확도와 밀도였는 데, Trimble TX5 LiDAR에 비해 현격하게 차이나는 정확도와 밀도는 플랜트와 같은 정밀 엔지니어링에 활용하기 어려운 수준이었다(플랜트 대상).
밸로다인센서 VLP-16은 IMU 데이터를 입력받을 수 있는 데이터 통합 보드를 함께 제공한다. 센서 스펙 (문서 다운로드)은 다음과 같다. 참고로, TX5 같은 전문적인 LiDAR 센서는 최소 수백만 포인트 이상 획득되는 데 실시간은 아니며, 가격이 고가이다. 참고로, 저가 모델인 VLP-16은 7~8백만원대로 구입할 수 있다.
이론상 VLP-16센서는 100미터까지 스캔을 할 수 있다. 본인은 사무실 공간에서 스캔을 해 보았는 데, 600 미터제곱 면적의 사무실 공간 벽체까지 스캔되는 것을 확인하였다. 참고로, 사무실은 둥근 직사각형 모양이며, 중간에서 벽체까지 거리는 25미터 정도이다.
ParaView는 획득된 점군을 분석하고, 처리하는 프로그램으로 구입시 함께 포함되어 있다. 오픈소스이므로, 다운로드받아 설치해도 된다.
아래는 ODROID XU4에 VLP16를 마운트해 만든 드론 기반 LiDAR 스캔 프로젝트 사례이다.
진행 중인 연구과제 핵심 기술을 좀 더 깊게 이해하기 위해, 벨로다인 센서를 구입해 분석중이다. 2014년부터 진행한 비전 역설계 과제의 활용 센서는 Kinect, Intel RGBD sensor, RPLiDAR 였다. 이때 목적은 저렴한 스캔 기술이 가능한지 파악하는 것이었다. 그때 문제는 정확도와 밀도였는 데, Trimble TX5 LiDAR에 비해 현격하게 차이나는 정확도와 밀도는 플랜트와 같은 정밀 엔지니어링에 활용하기 어려운 수준이었다(플랜트 대상).
밸로다인센서 VLP-16은 IMU 데이터를 입력받을 수 있는 데이터 통합 보드를 함께 제공한다. 센서 스펙 (문서 다운로드)은 다음과 같다. 참고로, TX5 같은 전문적인 LiDAR 센서는 최소 수백만 포인트 이상 획득되는 데 실시간은 아니며, 가격이 고가이다. 참고로, 저가 모델인 VLP-16은 7~8백만원대로 구입할 수 있다.
- Dual Returns
- 830 grams
- 16 Channels
- 100m Range
- Up to 600,000 Points per Second
- 360° Horizontal FOV
- ±15° Vertical FOV
- Low Power Consumption
- Protective Design
센서, 데이터 통합 보드 및 통신 케이블
벨로다인 라이다 센서
데이터 통합 보드
이론상 VLP-16센서는 100미터까지 스캔을 할 수 있다. 본인은 사무실 공간에서 스캔을 해 보았는 데, 600 미터제곱 면적의 사무실 공간 벽체까지 스캔되는 것을 확인하였다. 참고로, 사무실은 둥근 직사각형 모양이며, 중간에서 벽체까지 거리는 25미터 정도이다.
스캔된 포인트 클라우드 모습
밸로다인 센서를 구동하는 프로그램은 VeloView이다. 윈도우에서는 VeloView를 설치하면드라이버가 함께 설치된다. TCP/IP4 네트워크 등 설정 후, 프로그램을 실행하고 연결된 라이다 장치를 VLP-16으로 선택하면 바로 점군을 실시간으로 볼 수 있다.
TCP/IP4 설정
단, TCP/IP 이더넷 케이블 통신이므로, 방화벽이 있는 경우, 비활성화해야 한다. 우분투 리눅스에서는 아래 github 링크에서 다운로드 받은 VeloView 소스를 빌드해야 한다.
VeloView는 포인트 클라우드를 시계열방식으로 캡쳐할 수 있는 기능있다. .pcap 점군 캡쳐파일을 저장한 후, 다시 재생할 수 있다. VeloView의 자세한 기능은 다음 영상을 참고한다.
ParaView는 획득된 점군을 분석하고, 처리하는 프로그램으로 구입시 함께 포함되어 있다. 오픈소스이므로, 다운로드받아 설치해도 된다.
ParaView 활용 예
3차원 점군은 대용량이다. 임베디드 보드는 대용량 점군 처리가 가능한 것이어야 하며, 다음과 같은 것을 추천한다.
- NVIDIA TX1, TX2
- ODROID XU4
- LATTEPANDA
NVIDIA TX2
NVIDIA TX2 CARRIER BOARD(캐리어 보드. TX2 개발보드 크기가 너무 커 이동성이 떨어진다면 캐리어 보드를 사용하면 된다. USB 인식이 안될 경우에는 이 링크(#1, #2)를 참고 한다)
다음은 라떼판다(LATTE PANDA) 임베디드 컴퓨터에 VELOVIEW를 설치한 후 실행한 모습이다. 큰 문제 없이 포인트 클라우드가 실시간으로 획득되어 가시화되는 것을 확인할 수 있다.
아래는 ODROID XU4에 VLP16를 마운트해 만든 드론 기반 LiDAR 스캔 프로젝트 사례이다.
이제, 엔지니어링 전용 라이다, 토탈 스테이션과 밸로다인 센서의 정확도, 밀도를 확인 비교해 볼 계획이다.
2018년 6월 13일 수요일
어린이를 위한 코딩 로봇
이 글은 코딩을 배우기에 적당한 코딩 로봇을 간략히 소개합니다.
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