R&D최종보고서
| 과제고유번호 | 201818CTAP-C132982-02 | |||||
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| 연구사업명 | 국토교통기술촉진연구사업 | |||||
| 연구과제명 | 기반시설 및 플랜트의 증설·복구 역설계 계획용 라이다장착 무인비행체 기반 실시간 가상 리트로피팅 시스템 개발 | |||||
| 총 연구기간 | 2017-06-30 ~ 2018-12-31 | |||||
| 연구책임자 | 채영호 | |||||
| 당해년도 참여 연구원수 |
4명 | 총 연구기간 참여 연구원수 |
7명 | |||
| 당해년도 연구비 |
정부 : 220,000,000 원 기업 : 80,000,000 원 계 : 300,000,000 원 |
총연구비 | 정부 : 370,000,000 원 기업 : 130,000,000 원 계 : 500,000,000 원 |
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| 연구기관명 | 중앙대학교산학협력단 | |||||
| 등록 발간번호 | - | |||||
| ISBN | - | |||||
| 주요 내용 |
(1) 증설·복구용 역설계(Reverse Engineering for the Addition, Restoration) ■시설물의 유지관리, 리모델링, 재설계, 복원해야 하는 상황에 기존 2D 도면이나 촬영으로 얻은 포인트 클라우드를 이용한 역설계 필요성이 급격하게 커지고 있으나, 포인트 클라우드로 부터 형상을 추출할 때 LiDAR 기기 측량으로 발생한 오차, 부분 누락 등이 존재하며, 수많은 수작업으로 이루어져 있어 새로운 인터랙션 환경에서 자동/반자동화하는 기술이 필요. ■ 석유화학플랜트의 경우 기존 시스템의 효율화를 위하여 배관, 회전기계, 고정기계, 전기계장설비등의 일부를 교체하는 Debottlenecking, 노후 및 유휴 시스템의 재구성을 위한 Revamping 및 정기적인 TA(Turn Around), RBI(Risk based Inspection)를 위하여 As-built 모델의 디지털화가 필요. (2) UAV에서 취득되는 포인트 클라우드를 통한 오브젝트 인식 및 모델링 ■ UAV에서 취득된 포인트 클라우드를 정합(매핑)하여 통합하고 역설계 모델링의 미완성 데이터를 일반설계 모듈로 보완할 수 있게 하면 포인트 클라우드를 입력으로 하는 역설계 프로세스를 자동화할 수 있게 됨. ■ 공간상에 사전 설치된 측위센서 설비 없이도 UAV의 운용을 가능케 하는 자율비행기술이 필요하고 이는 GPS나 유사한 공간측위 센서에 의존하지 않는 위치 추정 기술, 탑재중량을 고려한 다중센서 항법 기술, 짧은 가시거리 환경에서의 영상기반 목표물 인식 기법, UAV 탑재 환경을 고려한 영상처리 알고리듬 실시간화 및 진동에 강인한 영상처리 기법 등을 포함. ■ 국토교통부의 제2차 공간정보 산업진흥 기본계획을 통해 드론과 자율주행차 등에 활용될 3차원 정밀지도나 고해상도 위성정보와 재난·재해를 예방·대처 하는 데 쓰일 입체공간정보가 생성될 예정이여서 드론에서 취득되는 포인트 클라우드를 통한 오브젝트 인식 및 모델링과제를 진행하는 것은 시의적절. (3) 가상·증강현실을 이용한 가상 플랜트 및 기반시설의 리트로피팅(Retrofitting) ■ 최근 건설 분야에서 건설기계가 무인화 되고 UAV를 이용해 수집한 정보를 바탕으로 3D설계안을 완성하거나 인공지능(AI) 컴퓨터로 SOC사업 등의 타당성을 검토하는 등 사업 전반에 ICT, AI 등과의 융·복합이 시도되고 있다. 예를 들어 일본의 건설중장비 업체 KOMATSU는 무인비행체를 통해 정확한 지형분석을 진행한 후 이를 바탕으로 설계도를 작성하고 건설 계획에 대한 사전 VR 시뮬레이션을 실현. ■ 산업 현장에서 시설 확장 및 개조를 위한 수동 측량은 수개월 혹은 수백 시간이 필요하고, 잠재적으로 위험 지역을 포함하고 As-built 기반시설의 정확도가 낮거나 설계오류의 경우가 있을 때 비용이 증가되는 반면, 고화질 조사(HDS) 기술은 수 시간 내에 1/8인치의 밀도 및 정확도로 수백 군데 조사지점에서 데이터 추출이 가능하여 BIM 툴의 설계 결과를 비교/분석할 수 있는 가상/증강현실 기술의 융합은 효율적 측면에서 반드시 필요. [최종목표] 라이다장착 무인비행체 기반 실시간 가상 리트로피팅 시스템 개발 ■ 리트로피팅 설계계획을 UAV-HMD 융합 시스템으로 Airborne FPV를 구현하여 현장을 보면서, As-built BIM 모델과 증강된 리트로피팅 파트를 레이저 스캐닝 정합을 통해 동시 참조하면서 진행할 수 있는 시스템을 개발. ■ UAV의 자율주행을 보조, 제한하는 인터랙션과 가상 리트로피팅 기반 설계 시뮬레이션을 주도, 참조하는 인터페이스를 통합하여 UAV의 제어, 데이터 취득 및 가상 리트로피팅을 동시에 실현하는 S/W의 개발. ① UAV-LiDAR-HMD융합 시스템 개발 ■ UAV-LiDAR 융합시스템의 개발 및 수리 모델 구축 ■ Airborne FPV를 위한 UAV-HMD 융합 시스템 개발 ■ UAV-LiDAR 융합시스템의 반자율비행을 위한 통합 제어 SW 개발 ② 형상기술자 활용 및 UAV 스캔 위치 추정기술 개발 ■ 기초 요소 식별을 위한 방향성 형상 기술자 정의 및 구현 ■ 방향에 따른 형상기술자 활용 및 UAV 스캔 위치 추정기술 개발 ■ 실시간 정합 및 요소 식별의 실제 적용을 통한 검증 ③ 기반시설, 플랜트의 증설·복구 계획용 가상 리트로피팅 시스템 개발 ■ AR기반 리트로피팅 효율화 모형 및 인터페이스 구축 ■ 식별된 요소 기반 비마커 AR을 이용한 가상 리트로피팅 시뮬레이션 ■ 라이다장착 UAV 기반 실시간 가상 리트로피팅 [연구내용 및 범위] (1) UAV-LiDAR 융합시스템의 개발 및 수리 모델 구축 ■ UAV와 지상국 간의 네트워킹과 원격 관제 시스템 등을 구축하고 비행체에 전달 될 임무 할당 및 비행 정보와 영상의 송·수신 등의 제어·운용·모니터링을 위한 사용자 친화형 GUI 환경 개발. ■ UAV의 운동 방정식을 도출하고, 비행체의 3차원 동적 거동을 예측할 수 있는 수리모델을 구축하여 대상 시스템의 모델 기반 제어기 설계에 이용. (2) 기초 요소 식별을 위한 방향성 형상 기술자 정의 및 구현 ■ 방향성 형상 기술자를 적용하여 기초 요소별로 정의된 결과와 유사도에 따라 형상을 추정할 수 있다. 결과는 히스토그램의 형태로 나타나며 그래프의 차이가 작은 패치를 찾아 정의된 기초 요소 또는 기초요소 후보로 규정가능. ■ PCA를 통해 표면 법선을 추정하고 Circle Fitting으로 반경을 추정하여 속성을 추출하는 방법으로 자르는 평면의 수만큼 반경(곡률)이 추정되고, 가장 작은 값을 파이프 Φ로 예측. (3) AR기반 리트로피팅 효율화 모형 및 인터페이스 구축 ■ 증설, 복구를 위한 계획단계에서 잠재적 결함을 발견, 수정할 수 있게 하는 가상 리트로피팅 시스템은 역설계 정보와 자동 요소 식별을 통한 실시간 정합을 포함한 효율화 모형 개발로 현장에서 작업을 하는 것에 비해 시간과 비용을 획기적 절약. ■ HMD를 착용한 사용자는 UAV와 장착된 Pan-Tilt 카메라를 직관적으로 제어하면서, 제공되는 Airborne FPV를 통해 가상 리트로피팅 작업을 효율적으로 수행할 수 있게 스마트장치를 이용한 Shake, Slide & Touch 복합 입력 인터페이스를 구현. (4) Airborne FPV를 위한 UAV-HMD 융합 시스템 개발 ■ Airborne FPV(First Person View) 융합 시스템은 UAV에 Pan-Tilt 모듈을 포함한 비디오카메라와 Transmitter가 장착되며, 사용자는 착용형 Head-Tracker(예: Arduino Pro Mini GY-85 9DOF IMU Board) 가 결합된 Reception & Display 모듈로 UAV와 통신하면서 제어하여 UAV에서 바라보는 항공시야를 경험. ■ SLAM(Simultaneous Localization And Mapping) 기반 기술을 무인비행체의 운용에 적용, 특히 PTAM(Parallel Tracking and Mapping)은 실시간으로 외부 환경 지도를 자율적으로 구축하거나 비행체의 정밀 위치 측정에 활용가능. ■ UAV 비행경로 상에 존재하는 장애물 즉 원활한 비행의 방해 요소들의 위치를 계측, 회피하면서 임무를 완료하는 IMU센서-PTAM기반 반자율비행용 통합 제어 S/W의 개발. (5) 방향에 따른 형상기술자 활용 및 UAV 스캔 위치 추정기술 개발 ■ UAV의 좌표 방향을 기준으로 곡률의 최대 방향과 최소 방향을 파악하여 방향별 형상 기술자를 적용하여 표면 법선의 변화를 통해 속성 정보를 추출. ■ 추출된 속성 정보와 기존 모델링 데이터의 비교 및 분석을 통해 현재 UAV의 스캔 위치를 파악할 수 있고, 데이터 스캔과 동시에 속성 정보 추출이 가능하여 실시간으로 스캔된 데이터를 역설계 데이터와 비교하여 정합된 데이터를 확인. ■ 방향성 곡률 기반 실시간 요소 식별 과정의 적용 시 발생된 문제점을 파악하여 시스템을 수정 및 보안하는 단계가 필요. ■ 다수의 파이프가 복잡한 형태로 배치될 때 미세한 조립 오차로 인해 파이프사이의 간섭이 생기는 시공 오류를 피하기 위해 현장에서 배관 형태를 변경하고 모델링 데이터에는 시공사례를 반영하지 않았을 경우 스캔 위치의 조정이 필요. (6) 라이다장착 UAV 기반 실시간 가상 리트로피팅 ■ 증강현실 기반 가상 리트로피팅을 수행하기 위해 먼저 Target 모델과 증강되는 정보를 준비하고, 스캔된 대상의 포인트 클라우드 좌표값을 사용하여 현장의 구조물을 인식한다. 이후, 방향성 곡률기반 히스토그램을 이용하여 점검하고자 하는 객체를 추적하여 해당 구조물의 정보를 증강시키고 증강된 정보를 활용하여 가상 리트로피팅 시뮬레이션을 수행. ■ 가상 리트로피팅을 통해 사용자가 현장에 가지 않고 증강되는 CAD 데이터와 As-built 포인트 클라우드 데이터 사이의 충돌을 감지할 수 있게 하고, 포인트 클라우드의 특정 그룹을 은폐 또는 강조하여 장비 반출 경로, 레이아웃 변경 등의 시뮬레이션을 수행할 수 있게 함. ■ 증강된 CAD 데이터와 포인트 클라우드의 비교는 디자인 개념에서 실제의 차이를 검출할 수 있다. 가상 리트로피팅 시스템과 실제 리트로피팅을 비교할 수 있으면 일치(적합)도를 포함하여 구현 가능성(Feasibility)을 평가할 수 있음. |
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| 색인어 | 한글 | 리트로피팅 | 무인비행로봇 | 포인트 클라우드 | 역설계 | 가상·증강현실 |
| 영문 | Retrofitting | UAV, Unmaned Aerial Vehicle | Point Cloud | Reverse Engineering | Virtual·Augmented Reality | |
| 최종보고서 | 최종보고서_수정보완.pdf | |||||