레이저 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍 HeliOS

이 글은 레이저 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍 HeliOS를 소개한다. 
posted Sep 12, 2018, 2:49 AM by Taewook Kang   [ updated Nov 5, 2018, 8:30 AM ]

최근 활용도가 높아지고 잇는 스캔은 LiDAR, RGBD 등 다양한 센서를 통해 처리될 수 있다. 획득된 데이터는 포인트 클라우드(점군)으로 나타나고, 여기서 특징 추출, 객체 인식 등 다양한 분석을 수행할 수 있다. 이 결과는 측량, 모니터링, 무인자율주행, 장애물회피 UAV, 대지분석 등 다양한 목적으로 활용된다. 

HeliOS 시뮬레이션 화면

HeliOS는 GIScience Research Group의 Institute of Geography(University of Heidelberg)에서 개발한 오픈소스 기반 3차원 이미지 스캔 시뮬레이션 프레임웍이다. HeliOS는 비싼 스캔 장비 대신 가상으로 대지, 빌딩, 수목 등을 모델링해 놓고, 그 위에 가상의 스캔 장비를 설치해, ray-tracing 알고리즘을 이용해 점군을 얻는 과정을 시뮬레이션할 수 있다. 물론, 획득된 점군 데이터를 직접 이용할 수도 있다. 

가상 스캔 시뮬레이션을 통해 비싼 장비나 스캔 비용을 아낄 수 있고, 스캔하기 어려운 대상에서 데이터를 획득하거나, 스캔 전 효과적인 계획 마련에 활용할 수 있다. 레이저 스캔 시뮬레이터의 유스케이스는 스캔 전략 연구 및 계획, 레이저 스캔 교육 및 훈련, 알고리즘 개발을 위한 인공 스캔 데이터 생성, 센서 개발 및 평가 등이 될 수 있다.

HeliOS 시스템은 다음과 같은 특성을 갖도록 설계되었다. 
• 항공기, 고정 장치 및 이동 장치뿐 아니라 지상 기반 및 다양한 조사 (조사 대상), 스캐너, 플랫폼 및 조사 방법을 지원
• 3D 지오메트리 ( "2.5D"와 반대)가 있는 장면을 지원. 이것은 현실적인 TLS 시뮬레이션을 위한 필수 요건임
• "데이터 중심"시뮬레이션 엔진 : 구성 파일에 가능한 많은 측면을 저장해야하므로 쉽게 변경할 수 있습니다. 레이저 스캐닝 연구의 다양한 측면에 대한 견고한 기반을 제공하고 새로운 피쳐 및 실험의 "신속한 프로토 타이핑"을 가능하게하는 손쉬운 수정 및 연장 지원.
 • 무료, 오픈 소스 및 플랫폼 독립적 인 소프트웨어를 기반으로 대규모 사용자 그룹이 요구 사항에 맞게 프로그램을 수정하고 확장 할 수 있도록 지원. 

HELIOS는 오픈소스로 Java 라이브러리로 구현되었다. 핵심 구성 요소와 여러 확장 모듈이 있다. XML (Extensible Markup Language) 설정파일을 조작해 스캐너, 플랫폼 및 장면 모델을 정의하고, 시뮬레이션 동작을 구성할 수 있다. 

• 시뮬레이션 자산 및 구성로드: 3D 장면 모델, 스캐너 정의, 측량 방식 등
• XML정의 기반 측량 실행 
• TLS 측량 계획 
• 시뮬레이션된 스캔 과정 실시간 3D 시각화

설치는 다음과 같이 git을 통해 다운로드 받고, Maven을 이용해 빌드한다. 
$ git clone https://github.com/GIScience/helios.git
$ mvn package
빌드 후 다음 명령을 통해 예제를 실행해 볼 수 있다. 
$ java -jar target/helios.jar data/surveys/demo/tls_arbaro_demo.xml 

점군은 다음과 같은 데이터 형식으로 저장된다. 
     X         Y        Z     I  ECHO_WIDTH      RN      NOR FWF_ID OBJ_ID
-4.615 15.979 2.179           4.0393         1.4317     1 1   214275       1

좀 더 상세한 내용은 다음 레퍼런스를 참고하시길 바란다. 

1. Bechtold, S. & Höfle, B. (2016): HELIOS: A Multi-Purpose LiDAR Simulation Framework for Research, Planning and Training of Laser Scanning Operations with Airborne, Ground-Based Mobile and Stationary Platforms. ISPRS Annals of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences. Vol. III-3, pp. 161-168. http://dx.doi.org/10.5194/isprs-annals-III-3-161-2016