KR20130096012A - Method for calculating the curve radius and the longitudinal/transverse gradient of the road using the lidar data - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법에 관한 것으로, 차량 MMS(Mobile Mapping System)의 레이저 스캐너에서 취득된 LAS 데이터를 이용하여 도로 및 차선영역 포인트를 분류하고, 이를 이용하여 도로영역 DEM(수치표고모델, Digital Elevation Model)과 차선을 생성하고, 생성된 DEM과 차선에서 3차원 좌표정보를 가진 차선별 중심선을 산출함으로써, 산출된 절점을 이용하여 도로의 차선별 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도를 산출할 수 있는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for calculating the radius of curvature, longitudinal and cross slope of a road using lidar data, classifying road and lane area points using LAS data obtained from a laser scanner of a vehicle MMS (Mobile Mapping System), By using this, the road area DEM (Digital Elevation Model) and lanes are generated, and the center line of each lane with three-dimensional coordinate information is calculated from the generated DEMs and lanes. The present invention relates to a method for calculating the radius of curvature, the longitudinal and the cross slope of a road using Lidar data that can calculate the radius of the curve, the longitudinal and the cross slope.
일반적으로 도로는 직선뿐만 아니라 곡선면으로 이루어져 있으며, 빗물의 배수 등을 원활하게 하기 위해 소정의 경사도를 갖도록 형성되어 있다. 이러한 도로를 운행하는 차량에 정확한 도로의 형태를 제공하기 위해서는 도로의 선형정보와 경사도를 제공할 필요가 있다.In general, the road is composed of not only a straight line but also a curved surface, and is formed to have a predetermined inclination in order to smooth drainage of rainwater and the like. In order to provide an accurate road shape to a vehicle driving such a road, it is necessary to provide linear information and slope of the road.
이러한 도로정보의 취득을 위해 종래에는 GPS 혹은 토탈스테이션 등의 측량장비를 이용한 도로 선형 측량작업을 통해 평면 및 높이좌표를 취득하여 계산하거나, 차량에 GPS/INS 장치를 장착하여 여기에서 취득된 GPS/INS 데이터의 3차원 좌표 혹은 자세정보 등을 이용하여 작업을 수행하였다.In order to acquire such road information, conventionally, the plane and height coordinates are acquired and calculated through road linear surveying operation using a surveying device such as GPS or total station, or the GPS / INS obtained by attaching the GPS / INS device to the vehicle. The work was performed using three-dimensional coordinates or attitude information of INS data.
하지만 실제 측량에 의한 방법은 측점 데이터의 취득 밀도 저하에 따른 도로 선형 정보의 정확도 저하 및 측량 작업에 따른 시간적/비용적 손실을 초래하였고, GPS/INS 데이터를 이용하는 방법은 센서를 장착한 차량이 실제 주행하는 주행 경로선을 바탕으로 결과를 산출하기 때문에 차량의 주행 상태(차선 변경 등)에 다른 정확한 도로 선형정보 취득에 어려움이 있다.
However, the method using actual surveying has caused the loss of accuracy of road linear information due to the decrease of the acquisition density of the station data and the time / cost loss due to surveying. Since the result is calculated based on the driving route line, it is difficult to obtain accurate road linear information that is different from the driving state of the vehicle (lane change, etc.).
상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile Mapping System)을 이용하여 취득된 레이저포인트 데이터(LAS 데이터)를 이용하여 도로 및 차선을 추출하고 수치표고모델을 생성하기 위한 목적이 있다.In order to solve the problems of the prior art, the present invention extracts roads and lanes using laser point data (LAS data) acquired using a mobile mapping system (MMS), and a digital elevation model. The purpose is to create a.
또한, 본 발명은 LAS 데이터에서 분류된 차선 영역 포인트를 이용하여 차선별 중심선을 생성하고, 생성된 차선별 중심선을 구성하는 절점들의 평면 좌표(X,Y)를 이용함으로써, 하나 이상의 차선에 대한 차선별 곡선반경을 산출하기 위한 다른 목적이 있다.In addition, the present invention generates a lane center line using lane area points classified in the LAS data, and by using the plane coordinates (X, Y) of the nodes constituting the generated lane center line, the difference for one or more lanes There is another purpose for calculating the selection curve radius.
또한, 본 발명은 LAS 데이터를 이용하여 생성된 수치표고모델에서 차선별 중심선의 높이값을 취득하고 이를 이용하여 각각의 차선에 대한 종단 경사도 및 횡단 경사도를 산출하기 위한 또 다른 목적이 있다.In addition, the present invention has another object of obtaining the height value of the center line for each lane in the numerical elevation model generated by using the LAS data and using the same to calculate the longitudinal slope and the cross slope for each lane.
또한, 본 발명은 모바일 맵핑 시스템에 포함된 GPS에서 측정된 위치를 INS 및 DMI에서 측정된 데이터를 이용하여 보다 정확한 위치로 위치보정을 수행하기 위한 또 다른 목적이 있다.In addition, the present invention has another object to perform the position correction to a more accurate position using the data measured in the GPS and the INS measured in the GPS included in the mobile mapping system.
또한, 본 발명은 모바일 맵핑 시스템에 포함된 GPS, INS, DMI 및 라이다를 이용하여 생성된 데이터를 이용하여 수치표고모델, 차선의 곡선반경, 종단 경사도 및 횡단 경사도를 생성하거나 산출할 수 있는 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정 시스템을 제공하기 위한 또 다른 목적이 있다.
In addition, the present invention using the data generated using GPS, INS, DMI and lidar included in the mobile mapping system curves that can generate or calculate the numerical elevation model, the lane radius of the lane, longitudinal slope and cross slope Another object is to provide a radius, longitudinal and transverse tilt measurement system.
본 발명의 상기 목적은 차선의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도를 산출하는 방법에 있어서, 모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile mapping system)을 이용하여 LAS 데이터를 생성하는 제1 단계와 상기 LAS 데이터를 이용하여 도로영역의 포인트를 분류 및 차선영역의 포인트를 분류하는 제2 단계와 상기 차선영역의 포인트를 이용하여 차선 및 상기 차선의 중심선을 추출하고, 상기 도로영역의 포인트를 이용하여 도로 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 생성하는 제3 단계와 상기 중심선의 높이 값을 취득하는 제4 단계 및 상기 차선의 곡선반경, 종단 경사도 또는 횡단 경사도 중 어느 하나 이상을 산출하는 제5 단계를 포함하여 이루어지는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법에 의해 달성된다.
According to an aspect of the present invention, there is provided a method for calculating a lane radius, a longitudinal curve, and a cross slope, using a first step of generating LAS data using a mobile mapping system (MMS) and using the LAS data. Classifying the points of the road area and classifying the points of the lane area and extracting the lane and the center line of the lane using the points of the lane area, and using the points of the road area, the road numerical elevation model (DEM) And a fourth step of generating a digital elevation model, a fourth step of obtaining a height value of the center line, and a fifth step of calculating at least one of curve radius, longitudinal slope, or transverse slope of the lane. It is achieved by the method of calculating the radius of curvature, longitudinal and cross slope of the road using data.
따라서, 본 발명의 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법은 모바일 맵핑 시스템을 이용하여 생성된 LAS 데이터를 이용하여 차선 및 차선별 중심선을 생성함으로써, 이들을 이용하여 하나 이상의 차선에 대해 차선별 곡선반경을 산출할 수 있는 효과가 있다.Accordingly, the method of calculating the radius of curvature, the longitudinal and the cross slope of the road using the lidar data of the present invention generates a lane and a center line by using the LAS data generated by using the mobile mapping system, thereby using one or more lanes. There is an effect that can calculate the radius of the curve for each lane.
또한, 본 발명은 LAS 데이터를 이용하여 생성된 도로영역 수치표고모델에서 차선 중심선을 구성하는 절점(vertex)의 높이값을 이용하여 각각의 차선에 대한 종단 경사도 및 횡단 경사도를 산출할 수 있는 다른 효과가 있다.In addition, the present invention is another effect that can calculate the longitudinal slope and cross slope for each lane by using the height value of the vertex constituting the lane center line in the road area numerical elevation model generated using the LAS data There is.
또한, 본 발명은 모바일 맵핑 시스템에 포함된 GPS에서 측정된 위치를 INS 및 DMI에서 측정된 데이터를 이용하여 보다 정확한 위치로 위치보정을 수행할 수 있는 또 다른 효과가 있다.In addition, the present invention has another effect of performing a position correction to a more accurate position using the data measured in the GPS and the INS measured in the GPS included in the mobile mapping system.
또한, 본 발명은 모바일 맵핑 시스템에 포함된 GPS, INS, DMI 및 라이다를 이용하여 생성된 데이터를 이용하여 수치표고모델, 차선의 곡선반경, 종단 경사도 및 횡단 경사도를 생성하거나 산출할 수 있는 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정시스템을 제공함으로써, 하나의 시스템에서 다양한 도로 형성정보를 산출할 수 있는 또 다른 효과가 있다.
In addition, the present invention using the data generated using GPS, INS, DMI and lidar included in the mobile mapping system curves that can generate or calculate the numerical elevation model, the lane radius of the lane, longitudinal slope and cross slope By providing a radius, longitudinal and cross slope measurement system, there is another effect of calculating various road formation information in one system.
도 1은 본 발명에 따른 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 추출 방법의 전체 순서도,
도 2는 본 발명에 따른 도로/차선영역 포인트 분류 방법을 나타내는 순서도,
도 3은 본 발명에 따른 차선별 중심선을 생성하는 방법을 나타내는 모식도,
도 4는 본 발명에 따른 수치표고모델 생성 방법을 나타내는 순서도,
도 5는 본 발명에 따른 곡선반경을 산출하는 방법을 나타내는 모식도,
도 6은 본 발명에 따른 종단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도,
도 7은 본 발명에 따른 횡단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도,
도 8은 본 발명에 따른 모바일 맵핑 시스템과 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정 시스템의 전체 구성도이다.1 is an overall flow chart of the method for extracting the radius of curvature, longitudinal and transverse slope of the road according to the invention,
2 is a flowchart illustrating a road / lane area point classification method according to the present invention;
3 is a schematic diagram showing a method for generating a center line for each lane according to the present invention;
4 is a flowchart showing a method for generating a digital elevation model according to the present invention;
5 is a schematic diagram showing a method for calculating the radius of curve according to the present invention;
6 is a flowchart showing a method of calculating the longitudinal gradient according to the present invention;
7 is a flowchart illustrating a method of calculating a transverse slope according to the present invention;
8 is an overall configuration diagram of a mobile mapping system and a curve radius, longitudinal and cross slope measurement system according to the present invention.
본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.The terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms and the inventor may appropriately define the concept of the term in order to best describe its invention It should be construed as meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in this specification and the configurations shown in the drawings are merely the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도 1은 본 발명에 따른 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 추출 방법의 전체 순서도, 도 2는 본 발명에 따른 도로/차선영역 포인트 분류 방법을 나타내는 순서도, 도 3은 본 발명에 따른 차선별 중심선을 생성하는 방법을 나타내는 모식도, 도 4는 본 발명에 따른 수치표고모델 생성 방법을 나타내는 순서도, 도 5는 본 발명에 따른 곡선반경을 산출하는 방법을 나타내는 모식도, 도 6은 본 발명에 따른 종단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도, 도 7은 본 발명에 따른 횡단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도 및 도 8은 본 발명에 따른 모바일 맵핑 시스템과 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정 시스템의 전체 구성도이다.1 is a flow chart illustrating a curve radius, longitudinal and cross-slope extraction method of the road according to the invention, Figure 2 is a flow chart showing a road / lane area point classification method according to the present invention, Figure 3 is a center line for each lane according to the present invention 4 is a flowchart showing a method for generating a numerical elevation model according to the present invention, FIG. 5 is a schematic diagram showing a method for calculating a radius of curve according to the present invention, and FIG. 6 is a longitudinal gradient according to the present invention. 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a transverse slope according to the present invention, and FIG. 8 is an overall configuration diagram of a mobile mapping system and a curve radius, a longitudinal and cross slope measurement system according to the present invention. .
도 8에 도시된 바와 같이, 모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile Mapping System)(100)은 탑재된 라이다(140)를 사용하여 레이저 포인트 데이터를 취득하며, 취득된 레이저 포인트 데이터는 가공이 용이한 LAS 파일 형태의 LAS 데이터로 변환되어 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정 시스템(200)의 데이터베이스(210)에 저장된다.As shown in FIG. 8, a mobile mapping system (MMS) 100 acquires laser point data using a mounted
모바일 맵핑 시스템(100)은 차량에 탑재되어 차량이 이동되는 지역의 지리정보를 취득하며, 이러한 지리정보를 취득하기 위해서는 GPS(Global Positioning System)(110), INS(Inertial Navigation System)(120), DMI(Distance measurement indicator)(130) 및 라이다(RiDAR)(140)를 포함하여 구성된다.The
또한, 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 측정 시스템(200)은 라이다(140)로부터 취득되어 생성된 LAS 파일을 저장하기 위한 데이터베이스(210), 도로의 차선별 곡선반경과 종단 또는 횡단 구배를 산출하기 위해 필요한 데이터들을 생성하기 위한 데이터 처리 및 생성부(220), 차선의 곡선반경을 산출하기 위한 곡선반경 산출부(230) 및 차선의 종단 또는 횡단 경사도를 산출하기 위한 종단/횡단 경사도 산출부(240)를 포함하여 구성된다.In addition, the curve radius, longitudinal and transverse
모바일 맵핑 시스템(100)은 GPS(110)로부터 수신된 위치정보를 이용하여 차량에 장착된 공간지리정보취득 장치인 라이다(140)의 이동 경로 및 위치 정보를 실시간으로 측정하며, 모바일 맵핑 시스템(100) 내에 탑재된 INS(120) 및 DMI(130)는 GPS(110)에서 측정된 위치 정보와 통합하여 보다 정확한 라이다(140)의 3차원 위치정보 및 이를 이용한 고정밀 3차원 포인트 데이터(LAS 데이터)를 생성한다.The
데이터 처리 및 생성부(220)는 라이다(140)로부터 측정되어 데이터베이스(210)에 저장된 LAS 데이터에서 지면 및 도로영역 포인트와 차선 영역에 해당되는 포인트를 분류하고, 도로영역에 분류된 포인트를 이용하여 도로 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 생성하고, 차선영역에 분류된 포인트를 이용하여 차선추출 및 차선 중심선을 생성한다.The data processing and
곡선반경 산출부(230)에서는 차선 중심선을 구성하는 개별 절점에 대한 곡선반경을 산출하며, 종단/횡단 경사도 산출부(240)에서는 데이터베이스(210)에 저장된 수치표고모델과 차선 중심선 및 차선 선형데이터를 이용하여 차선 중심선의 절점에 대해 종단경사도와 횡단경사도를 각각 산출한다.The
도 1에 도시된 바와 같이, 모바일 맵핑 시스템(100)은 차량에 탑재된 라이다(140)를 이용하여 LAS 데이터를 생성하고(S100), 생성된 LAS 데이터는 곡선반경, 종단/횡단 경사도 추출 시스템(200) 내의 데이터베이스(210)에 저장된다.As shown in FIG. 1, the
곡선반경, 종단/횡단 경사도 추출 시스템(200)의 데이터 처리 및 생성부(220)는 데이터베이스(210)에 저장된 LAS 데이터를 이용하여 도로 영역 포인트를 분류하고, 차선영역 포인트를 분류한다(S200).The data processing and
이후, 분류된 차선영역 포인트를 이용하여 차선 및 차선별 중심선을 추출하고, 도로영역 포인트를 이용하여 수치표고모델을 생성하며(S300), 생성된 수치표고모델을 이용하여 차선 중심선의 높이값을 취득한다(S400).After that, the center line for each lane and lanes are extracted using the classified lane area points, a numerical elevation model is generated using the road area points (S300), and the height value of the lane center line is obtained using the generated numerical elevation model. (S400).
곡선반경, 종단/횡단 경사도 추출 시스템(200) 내의 곡선반경 산출부(230)는 데이터 처리 및 생성부(200)에서 생성한 차선 중심선을 이용하여 해당하는 차선의 곡선반경을 산출하고, 종단/횡단 경사도 산출부(240)는 차선 중심선을 이용하여 해당하는 차선의 종단/횡단 경사도를 산출한다(S500).The curve
즉, S200 단계는 도 2에 도시된 바와 같이, 데이터베이스(210)에 저장된 LAS 데이터를 이용하여(S210), 지면 및 도로 영역에 해당되는 포인트를 분류하고(S220), 차선영역 포인트를 분류한다(S230).That is, in step S200, as shown in FIG. 2, the points corresponding to the ground and the road area are classified using the LAS data stored in the database 210 (S210), and the lane area points are classified (S220). S230).
S300 단계에서 차선영역 포인트를 이용하여 차선 및 차선별 중심선을 추출하는 것은 도 3에 도시된 바와 같이, (a)의 도로 및 차선으로 분류된 LAS 데이터에서 포인트가 가진 높이 정보와 라이다(140)에서 스캐닝된 각도를 이용하여 도로여역에 해당되는 포인트를 먼저 분류하고, 분류된 도로영역 포인트에서 차선에 해당되는 반사강도 값을 가지는 포인트를 차선영역으로 분류하여 생성되는 차선으로 분류된 포인트 데이터들에 대해 임의의 간격으로 대표점을 추출하고, (b)와 같이 각각의 대표점을 연결하여 개별 차선 선형을 추출한다. 이후, (c)와 같이 양 차선의 절점(vertex)에 대해 반대편 차선의 근접한 절점을 연결하고, 각각의 연결선의 이등분점을 산출 및 연결하여 차선별 중심선을 생성한 후, (d)와 같이 추출된 각각의 차선 중심선에 대해 선형 일반화 알고리즘(Deuglas-Peucker 알고리즘 등)을 이용하여 선형 단순화를 수행한다.Extracting the center line for each lane and lane using the lane area point in step S300 is the height information and the line information of the point in the LAS data classified as roads and lanes (a) as shown in FIG. First, the points corresponding to the road area are classified by using the angles scanned at, and the points having the reflection intensity values corresponding to the lanes from the classified road area points are classified into the lane areas. Representative points are extracted at random intervals, and individual lane lines are extracted by connecting each representative point as shown in (b). Then, as shown in (c), adjacent nodes of opposite lanes are connected to the vertices of both lanes, and bisections of each connection line are calculated and connected to generate centerline for each lane, and then extracted as shown in (d). For each lane centerline, linear simplification is performed using a linear generalization algorithm (such as the Douglas-Peucker algorithm).
또한, S300 단계에서 도로영역 포인트를 이용하여 수치표고모델을 생성하는 것은 도 4에 도시된 바와 같이, 분류된 도로영역에 해당되는 포인트를 이용하되(S310), 해당 포인트에 대해 TIN(Triangular Lrregular Network Model, 불규칙 삼각망), Natural Neighbor, Kringing 등의 보간을 수행하고(S320), 최종적으로 원하는 격자간격(0.5m 이하)의 수치표고모델을 생성한다(S330). 한편, 생성된 수치표고모델은 데이터베이스(210)에 저장되는 것이 바람직하다.In addition, the generation of the digital elevation model using the road area point in step S300, as shown in Figure 4, using a point corresponding to the classified road area (S310), TIN (Triangular Lrregular Network) for the point Model, irregular triangular network), Natural Neighbor, Kringing and the like to interpolate (S320), and finally generates a numerical elevation model of the desired grid spacing (0.5m or less) (S330). On the other hand, the generated digital elevation model is preferably stored in the database (210).
도 5는 곡선반경을 산출하는 방법을 나타내는 모식도이며, 도 5에 도시된 바와 같이, 차선의 곡선반경은 곡선반경 산출부(230)에서 다음과 같은 순서에 의해 차선 중심선을 구성하는 개별 절점에 대한 곡선반경을 산출하게 되며, 이를 위해 앞서 생성된 차선 중심선에 대해 이를 구성하는 절점들에 대해 곡선반경을 산출하고자 하는 대상점(Pn)과 대상점의 전/후에 인접한 다른 두 절점(Pn-1, Pn+1)을 포함하여 총 3점의 좌표를 선택하고, 선택된 3개의 절점의 좌표를 원의 곡선 방정식에 대입하여 생성된 3개의 방정식에 대해 연립방정식의 해를 구함으로써 원곡선의 중심점 좌표를 산출하고, 산출된 원곡선의 중심점과 대상점(Pn) 간의 거리를 계산함으로써 대상점의 곡선반경을 취득한다.FIG. 5 is a schematic diagram illustrating a method for calculating a radius of a curve. As shown in FIG. 5, the radius of a curve of a lane is determined by the curve
도 6은 종단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도이며, 도 6에 도시된 바와 같이, 차선의 종단 경사도를 산출하는 방법은 S400 단계에서와 같이 종단/횡단 경사도 산출부(240)에서 도로 수치표고모델을 이용하여 차선 중심선의 절점에 대한 높이값을 취득하고(S511), 종단 경사도를 산출하기 위한 대상 절점(Pn)과 인접한 다음 절점(Pn+1)을 선택한 이후(S512), 선택된 두 점에 대한 평면좌표를 이용하여 평면거리(w)와 두 점의 높이차(h)를 산출하고 이를 이용하여 높이차(h)를 평면거리(w)로 나누어 종단 경사도를 산출한다(S513).FIG. 6 is a flowchart illustrating a method of calculating the longitudinal slope, and as shown in FIG. 6, the method of calculating the longitudinal slope of the lane is a road numerical elevation model in the terminal / cross slope gradient calculation unit 240 as in step S400. Obtain the height value for the node of the lane center line using (S511), select the next node (P n + 1 ) adjacent to the target node (P n ) for calculating the longitudinal slope (S512), and then select the two selected points. The plane distance w and the height difference h between the two points are calculated by using the plane coordinates, and the vertical gradient is calculated by dividing the height difference h by the plane distance w using the plane distance w (S513).
도 7은 횡단 경사도를 산출하는 방법을 나타내는 순서도이며, 도 7에 도시된 바와 같이, 차선의 횡단 경사도를 산출하는 방법은 횡단 경사도를 산출하고자 하는 차선 중심선의 대상 절점(Pn)에서 중심선 진행방향과 수직선을 생성하고(S521), 생성된 수직선과 앞서 추출된 차선 선형 데이터와 연직으로 만나는 교점을 산출하고 수치표고모델을 이용하여 각 교점에서의 평면좌표 및 높이좌표를 취득한 이후(S522), 대상 절점(Pn)을 기준으로 양 옆에 생성된 차선교점 간의 평면거리(차선폭, w)(S523)와 높이차(h)를 산출하고(S524), 산출된 높이차(h)를 차선폭(w)으로 나누어 대상점에 대한 횡단 경사도를 산출한다(S525).FIG. 7 is a flowchart illustrating a method of calculating a cross slope, and as illustrated in FIG. 7, a method of calculating a cross slope of a lane includes a direction in which a center line travels at a target node P n of a lane center line to calculate a cross slope. After generating the vertical line and the vertical intersection with the generated vertical line and the previously extracted lane linear data vertically and using the digital elevation model to obtain the plane coordinates and height coordinates at each intersection (S522), the target The plane distance (lane width, w) (S523) and the height difference (h) between the lane intersections generated on both sides based on the node (P n ) are calculated (S524), and the calculated height difference (h) is calculated as the lane width. Dividing by (w) to calculate the transverse slope with respect to the target point (S525).
본 발명은 이상에서 살펴본 바와 같이 바람직한 실시예를 들어 도시하고 설명하였으나, 상기한 실시예에 한정되지 아니하며 본 발명의 정신을 벗어나지 않는 범위 내에서 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 다양한 변경과 수정이 가능할 것이다.
While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, Various changes and modifications will be possible.
100 : 모바일 맵핑 시스템(MMS) 110 : GPS(Global Positioning System)
120 : INS(Inertial Navigation System)
130 : DMI(Distance Measurement Indicator)
140 : 라이다(LiDAR) 200 : 곡선반경, 종단/횡단 경사 추출 시스템
210 : 데이터베이스 220 : 데이터 처리 및 생성부
230 : 곡선반경 산출부 240 : 종단/횡단 경사 산출부100: Mobile Mapping System (MMS) 110: GPS (Global Positioning System)
120: INS (Inertial Navigation System)
130: distance measurement indicator (DMI)
140: LiDAR 200: curved radius, longitudinal / transverse gradient extraction system
210: database 220: data processing and generation unit
230: curve radius calculation unit 240: longitudinal / transverse slope calculation unit
Claims (8)
모바일 맵핑 시스템(MMS, Mobile mapping system)을 이용하여 LAS 데이터를 생성하는 제1 단계;
상기 LAS 데이터를 이용하여 도로영역의 포인트를 분류 및 차선영역의 포인트를 분류하는 제2 단계;
상기 차선영역의 포인트를 이용하여 차선 및 상기 차선의 중심선을 추출하고, 상기 도로영역의 포인트를 이용하여 도로 수치표고모델(DEM, Digital Elevation Model)을 생성하는 제3 단계;
상기 중심선의 높이 값을 취득하는 제4 단계; 및
상기 차선의 곡선반경, 종단 경사도 또는 횡단 경사도 중 어느 하나 이상을 산출하는 제5 단계
를 포함하여 이루어지는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
In the method for calculating the radius of curvature of the lane, the longitudinal and the cross slope,
A first step of generating LAS data using a mobile mapping system (MMS);
Classifying a point of a road area and a point of a lane area by using the LAS data;
Extracting a lane and a centerline of the lane using the points of the lane area, and generating a road digital elevation model (DEM) using the points of the road area;
A fourth step of obtaining a height value of the center line; And
A fifth step of calculating any one or more of the radius of curvature, the longitudinal slope, or the cross slope of the lane
Curve radius, longitudinal and transverse slope calculation method of the road using the lidar data comprising a.
상기 제2 단계에서 상기 차선영역의 포인트를 분류하는 것은 상기 차선영역의 포인트에 대응하는 반사강도 및 스캔 각을 이용하는 것을 특징으로 하는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
In the second step, classifying the points of the lane area uses a reflection intensity and a scan angle corresponding to the points of the lane area.
상기 제2 단계에서 상기 도로영역의 포인트를 분류하는 것은 상기 도로영역의 포인트에 대응하는 포인트의 높이 값 및 스캔 각을 이용하는 것을 특징으로 하는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
In the second step, classifying the points of the road area may use the height value and the scan angle of the points corresponding to the points of the road area. Way.
상기 제3 단계에서 상기 도로 수치표고모델을 생성은 분류된 상기 도로영역의 포인트에 대해 보간법을 이용하여 보간을 수행한 이후, 소정 크기의 격자간격으로 상기 도로 수치표고모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
In the third step, the road digital elevation model is generated after the interpolation is performed using the interpolation method for the classified points of the road area. A method of calculating the radius of curvature, profile and cross slope of a road using LiDAR data.
상기 제5 단계의 상기 곡선반경 산출은
산출 대상의 차선의 대상 절점(Pn)과 상기 대상점의 전/후에 인접한 제1 절점(Pn -1) 및 제2 절점(Pn+1)을 선택하는 제1 과정;
상기 대상 절점(Pn), 제1 절점(Pn -1) 및 제2 절점(Pn+1)을 이용하여 원곡선의 중심점 좌표를 산출하는 제2 과정; 및
산출된 상기 원곡선의 중심점과 상기 대상 절점(Pn) 간의 거리를 이용하여 상기 대상점에 대한 곡선반경을 산출하는 제3 과정
을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
The curve radius calculation of the fifth step is
A first process of selecting a target node P n of a lane to be calculated and a first node P n -1 and a second node P n + 1 adjacent to the target point before and after the target point;
A second process of calculating a center point coordinate of a curve using the target node P n , a first node P n -1 , and a second node P n + 1 ; And
A third process of calculating a curve radius of the target point by using the calculated distance between the center point of the curve and the target node P n ;
Curve radius, longitudinal and transverse slope calculation method of the road using the lidar data, characterized in that comprises a.
상기 제5 단계의 상기 종단 경사도의 산출은
추출된 상기 차선별 중심선의 높이 값 중에서 대상 절점(Pn)을 선택하는 제1 과정;
상기 대상 절점(Pn)과 인접한 다음 절점(Pn+1)을 선택하는 제2 과정; 및
선택된 상기 대상 절점과 상기 다음 절점에 대한 평면 좌표를 이용하여 두 점의 평면거리(w)와 상기 두 점의 높이 차(h)를 산출하고, 상기 높이 차(h)를 평면거리(w)로 나누어 상기 종단 경사도를 산출하는 제3 과정
을 포함하여 이루어지는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
The calculation of the longitudinal slope of the fifth step is
A first step of selecting a target node (P n ) from the extracted height values of the center line for each lane;
A second process of selecting a next node (P n + 1 ) adjacent to the target node (P n ); And
The plane distance w of two points and the height difference h of the two points are calculated using the plane coordinates of the selected node and the next node, and the height difference h is the plane distance w. A third process of dividing the vertical gradient
Curve radius, longitudinal and transverse slope calculation method of the road using the lidar data comprising a.
상기 제5 단계의 상기 횡단 경사도의 산출은
상기 중심선의 대상 절점(Pn)에서 상기 중심선의 진행방향과 수직인 수직선을 생성하는 제1 과정;
상기 수직선과 상기 차선 선형 데이터와의 연직으로 만나는 교점을 산출하고 상기 수치표고모델을 이용하여 상기 교점에서의 평면좌표 및 높이좌표를 산출하는 제2 과정;
상기 대상 절점(Pn)을 기준으로 좌우에 생성된 차선교점 간의 평면거리와 높이차를 산출하는 제3 과정;
상기 높이 차를 차선폭으로 나누어 대상점에 대한 횡단 경사도를 산출하는 제4 과정
을 포함하여 이루어지는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
The calculation of the transverse slope of the fifth step is
A first process of generating a vertical line perpendicular to a moving direction of the center line at a target node P n of the center line;
A second step of calculating an intersection where the vertical line meets the vertical linear data and the lane linear data and calculating a plane coordinate and a height coordinate at the intersection using the numerical elevation model;
A third process of calculating a plane distance and a height difference between lane intersections generated at left and right sides based on the target node P n ;
A fourth process of calculating a crossing slope of a target point by dividing the height difference by the lane width
Curve radius, longitudinal and transverse slope calculation method of the road using the lidar data comprising a.
상기 모바일 맵핑 시스템은 GPS(Global positioning system), INS(Inertial navigation system), DMI(Distance measurement indicator) 및 라이더(Ridar)를 포함하여 이루어지되, 상기 GPS로부터 수신된 위치정보는 상기 INS 및 상기 DMI를 이용하여 위치보정이 수행되는 것을 특징으로 하는 라이다 데이터를 이용한 도로의 곡선반경, 종단 및 횡단 경사도 산출 방법.
The method of claim 1,
The mobile mapping system includes a global positioning system (GPS), an inertial navigation system (INS), a distance measurement indicator (DMI), and a rider, and the location information received from the GPS includes the INS and the DMI. Method for calculating the radius of curvature, longitudinal and cross slope of the road using Lidar data, characterized in that the position correction is performed using.
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