Tracking People Using Ankle-Level 2D LiDAR for Gait Analysis
12
Citation
14
Reference
10
Related Paper
Citation Trend
Keywords:
Obligation
Tracking (education)
본 연구는 다양한 센서를 이용하여 건물의 실내외 데이터를 취득하고, 공간정보 구축에 활용함으로써 디지털 트윈을 위한 효과적인 데이터 구축 방안을 제시하고자 하였다. 신축 건물을 연구대상지로 선정하고, 드론 영상, 드론LiDAR 및 지상 LiDAR를 이용하여 데이터를 취득하였으며, 자료처리를 통해 포인트클라우드 형태의 성과물을 생성할 수 있었다. 지상 LiDAR 데이터의 각 스테이션 별로 취득된 포인트클라우드 데이터에 대한 최대 정합오차를 분석하고, 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 드론 영상 및 드론 LiDAR 데이터의 정확도를 분석하였다. 정확도 분석 결과 지상 LiDAR 데이터를 기준으로 드론 영상은 수평방향 0.04m, 수직방향 0.066m, 드론 LiDAR는 수평방향 0.07m, 수직방향 0.06m 이내의 정확도를 나타내었다. 드론 영상의 경우 GSD (Ground Sample Distance)에 따라서 수평 방향에 대해 드론 LiDAR보다 높은 정확도를 나타냈지만 수직 방향은 드론 LiDAR가 더 높은 정확도를 나타냄을 알 수 있었다. 연구결과를 통해 드론 영상 또는 드론 LiDAR와 지상 LiDAR 데이터의 융합을 통해 효과적으로 건물 실내외에 대한 데이터를 구축할 수 있음을 제시할 수 있었다. 연구에 사용된 드론 영상, 드론 LiDAR 및 지상 LiDAR 데이터의 융합은 건물 또는 시설물에 대한 모델링과 도면의 생성을 위한 효과적인 데이터 구축 방안이 될 것이다.
Ranging
Cite
Citations (2)
Ranging
Mobile mapping
Cite
Citations (4)
Backscatter (email)
Ranging
Cite
Citations (35)
Several approaches for tracking the movement of objects in 3D space exist. Most of them actually track the motion of special sensors attached to the object of interest. This method is often not appropriate, because it obstructs the free movement of the object. However, some localization approaches depend only on natural properties of objects and don't require any special hardware. In this paper we present the overview of an optical tracking system that uses stereoscopic camera to detect motion. To estimate its accuracy we compare the results with reference measurements made by magnetic tracking device. We report results of several experiments and present the main factors that contribute to the total tracking error. The average difference between the two tracking systems is 1.7 cm. In the end we present a few improvements that could further reduce the tracking error.
Tracking (education)
Match moving
Tracking system
Tracking error
Cite
Citations (0)
Lidar has been widely used in military and civilian applications. This passage mainly introduces a type of lidar used in autonomous vehicle: TOF lidar. The working principle of TOF lidar was introduced in detail. Then based on the TOF lidar, there are two types of lidar to be introduced: scanning lidar and non-scanning lidar. Scanning lidar includes single-line scanning lidar and multi-line scanning lidar. 3D-flash lidar was taken as example to introduce non-scanning lidar. The contents of each type of lidar are system structure, working principle, the development around the world and some problems existing currently. Introduction of lidar development direction is made, including MEMS technology and ZOL technology.
Cite
Citations (84)
With the advancement of light detection and ranging (LiDAR) technology in recent years, various new types of LiDAR have emerged, and the price of LiDAR equipment has gradually decreased. At present, low-cost solid-state LiDARs are gradually occupying the market. To evaluate the performance of two LIDARs for simultaneous localization and mapping. This study investigated the application of solid-state LiDAR and mechanical LiDAR in localization and mapping systems and comparatively analyzed their advantages and disadvantages. We selected some classic open-source algorithms [such as LiDAR odometry and mapping (A-LOAM)] to evaluate the performance of mechanical LiDAR and solid-state LiDAR in localization. The experimental data are adopted from some representative open-source data (such as KITTI data) and real data collected by Shenzhen University. The results showed that the localization accuracy of solid-state LiDAR was lower than that of mechanical LiDAR when the mobile robot moved to the corner and faced square to the wall at close range. Moreover, the localization accuracy of solid-state LiDAR was the same as or even higher than that of mechanical LiDAR when the mobile robots had small changes in the field of view (FOV) and the mobile robot moved along straight lines or other tracks.
Ranging
Odometry
Cite
Citations (18)
Advanced light detecting and ranging (LIDAR) sensors are the primary sensing modality for autonomous vehicles and are seeing increasing adoption in consumer and commercial vehicles for robust advanced driver assist systems. LIDAR returns from the environment are typically predicted using elastic LIDAR models, which can help emulate the performance of LIDAR sensors in environments with multiple returns or heavy obscurants. We derive the first elastic LIDAR model for a random modulated continuous wave LIDAR system using a homodyne receiver and show good agreement with experimental measurements.
Ranging
Continuous wave
Cite
Citations (2)
Η παρούσα διατριβή εντάσσεται στο γενικότερο πεδίο της μετρητικής εκμετάλλευσης μη συμβατικών απεικονίσεων από ψηφιακά συστήματα, εστιάζοντας στα κινούμενα συστήματα χαρτογράφησης MMS (Mobile Mapping System) και ειδικότερα στα συστήματα LiDAR (Light Detection and Ranging).Το σύστημα LiDAR ανήκει στην κατηγορία των αερομεταφερόμενων συστημάτων απεικόνισης, αποτελεί συχνά βασικό τμήμα ενός MMS και θα μπορούσε να χαρακτηριστεί ως ένα σύνθετο σύστημα αφού περιλαμβάνει δέκτες GPS (Global Positioning System) και αδρανειακά συστήματα INS (Inertial Navigation System) για τις ανάγκες της πλοήγησης, ενώ για της χαρτογράφησης περιλαμβάνει απαραιτήτως μια διάταξη σάρωσης laser και πολύ συχνά μια ψηφιακή φωτομηχανή. Πρόσφατα, με την εξέλιξή τους τα συστήματα LiDAR έγιναν το κύριο εργαλείο για την απόκτηση δεδομένων επιφανείας (DTM, DSM κ.ά.) και αποτελούν πλέον εξελιγμένα συστήματα χαρτογράφησης. Ο επιτυχής συνδυασμός των δεδομένων που παράγουν τα διάφορα υποσυστήματα ενός MMS, αποτελεί παράγοντα καθοριστικής σημασίας για την σωστή λειτουργία του συστήματος. Η ακρίβεια του τελικού προϊόντος επηρεάζεται άμεσα από την ακρίβεια των επιμέρους δεκτών, την θέση και τον προσανατολισμό, που επιτυγχάνεται μέσω του συστήματος GPS/INS, τον συγχρονισμό τους, την βαθμονόμηση του συστήματος, τις ιδιότητες του δέκτη απεικόνισης (φωτομηχανή ή/και σύστημα LiDAR) και την επίδραση της γεωμετρίας τους. Παρόλα τα πλεονεκτήματα των σύγχρονων MMS, η πολυπλοκότητά τους παρουσιάζει απαιτήσεις κυρίως ως προς την ορθή βαθμονόμηση του συστήματος των δεκτών.Η ουσιαστική σημασία των διαδικασιών βαθμονόμησης για κάθε δέκτη ξεχωριστά, η χωρική σχέση μεταξύ του δέκτη INS και των δεκτών απεικόνισης καθώς και η απόκλιση της σχέσης αυτής με την πάροδο του χρόνου, το οποίο στην διεθνή βιβλιογραφία ονομάζεται boresight misalignent, δημιουργεί την ανάγκη περαιτέρω μελέτης. Ο στόχος της διατριβής αυτής είναι η δημιουργία μιας εύχρηστης μεθοδολογίας, με την οποία θα εκτιμώνται οι παράμετροι του boresight misalignment μεταξύ INS και LiDAR παρέχοντας τη δυνατότητα της εξάλειψης τυχόν χονδροειδών σφαλμάτων (outlier) των δεδομένων μέσω ποιοτικών ελέγχων (QA/QC). Για το σκοπό αυτό αναπτύχθηκε αλγόριθμος μετασχηματισμού μεταξύ δεδομένων αναφοράς τα οποία λαμβάνονται από φωτογραμμετρική απόδοση αεροφωτογραφιών και από σάρωση με χρήση LiDAR.Με στόχο την εν μέρει κάλυψη του αναμφισβήτητου κενού στην ελληνική αλλά μερικώς και στην διεθνή βιβλιογραφία, πραγματοποιείται αρχικά αναλυτική παρουσίαση των αρχών λειτουργίας των συστημάτων LiDAR. Περιγράφονται οι δέκτες πλοήγησης και απεικόνισης που συμπεριλαμβάνονται σε αυτά και αναλυτικά παρατίθεται η θεωρητική προσέγγιση του LiDAR/INS boresight misalignment και η έως σήμερα αντιμετώπιση του όλου ζητήματος. Προτείνεται μέθοδος βαθμονόμησης μεταξύ του LiDAR και του INS, μέσω του βέλτιστου συνδυασμού των δεδομένων LiDAR με εκείνα των αεροφωτογραφιών, η οποία συμβάλει στην βελτίωση της ακρίβειας σάρωσης επιφανείας μέσω LiDAR. Προσδιορίζονται κριτήρια επιλογής καταλλήλων θέσεων αναφοράς και μελετάται η αποτελεσματικότητά τους και η αξιοποίηση της χρήσης αστικών περιοχών για την εκτίμηση των παραμέτρων του LiDAR/INS boresight misalignment. Μελετάται η ελάχιστη πυκνότητα των θέσεων αναφοράς και η χωρική κατανομή τους, προκειμένου να εξαχθούν συμπεράσματα σε σχέση με τις καθοριστικής σημασίας, για το κόστος του έργου, επιλογές των συγκεκριμένων παραμέτρων που γίνεται κατά τον προγραμματισμό της πτήσης. Η θεωρητική προσέγγιση των ζητημάτων αυτών μετουσιώνεται σε πρακτικές εφαρμογές, με την βοήθεια κατάλληλων πραγματικών και προσομοιωμένων δεδομένων.
Ranging
Cite
Citations (0)
We need to be able to quantitatively measure the performance of a LiDAR. This will be more difficult than measuring the performance of a traditional 2D sensor because we have more dimensions to measure. The most common LiDAR is a 3D LiDAR, which involves measuring range response as well as angle/angle response. This chapter first discusses LiDAR figures of merit, which are the characteristics we need to measure to determine LiDAR performance (the discussion may not describe how to measure all of the figures of merit). Simple direct-detection LiDAR will not have as many relevant figures of merit as a coherent LiDAR. Next, the chapter discusses LiDAR testing, focusing primarily on 3D direct-detection LiDAR. Finally, to obtain optimum performance, we need to calibrate the LiDAR. The chapter concludes by providing methods to remove intensity and range measurement nonuniformities. Again, this discussion on calibration will focus on 3D directdetection LiDAR.
Figure of Merit
Cite
Citations (0)
항공 LiDAR(Light Detection And Ranging)는 지형에 대한 3차원 공간정보 구축에 효과적인 기술이며, 최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재가 가능한 장비가 개발됨에 따라 3차원 공간정보 구축 분야에서 관심이 증대되고 있다. 항공 LiDAR 데이터의 점밀도는 효율적인 공간정보 구축의 중요한 고려사항이지만 UAV LiDAR의 경우 이러한 기준이 아직 마련되지 않은 상황이다. 본 연구에서는 UAV LiDAR의 데이터 취득 조건별 점밀도를 분석하고자 하였다. 연구대상지에 대해 비행고도, 비행속도 별 데이터가 취득되었으며, 자료처리 및 분석을 통해 26 pts/㎡ ~ 1,267 pts/㎡의 점밀도가 산출되었다. UAV LiDAR는 현재 “항공 LiDAR 작업규정”의 기준인 2 pts/㎡보다 매우 정밀한 데이터를 얻을 수 있었으며, 이러한 결과는 공간정보 구축에 UAV LiDAR의 활용 가능성이 충분함을 나타내는 것이다. 한편, 식생이 있는 지역에서 취득한 성과물에서 식생 하부 지면에 대한 점밀도는 138 pts/㎡ ~ 355 pts/㎡을 나타내었으며, 이는 UAV LiDAR가 식생이 있는 지역에서도 DEM 구축이 가능함을 나타낸다. UAV LiDAR는 기존의 유인 항공 LiDAR에 비해 정밀한 데이터 취득이 가능하기 때문에 효율적인 3차원 공간정보 구축에 활용이 기대된다.
Ranging
Cite
Citations (0)