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KR20130123041A - Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment - Google Patents

Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment Download PDF

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KR20130123041A
KR20130123041A KR1020120046144A KR20120046144A KR20130123041A KR 20130123041 A KR20130123041 A KR 20130123041A KR 1020120046144 A KR1020120046144 A KR 1020120046144A KR 20120046144 A KR20120046144 A KR 20120046144A KR 20130123041 A KR20130123041 A KR 20130123041A
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indoor
ceiling
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김용석
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현대엠엔소프트 주식회사
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Abstract

The present invention relates to a method for automatically generating an indoor map using a LiDAR device which extracts data of the reflection intensity, height, width, and length of a wall, floor, and ceiling composing the interior of a building structure using a LiDAR device capable of moving indoors, generates spaces for the wall, ceiling, and floor of the interior using the extracted data, and make the indoor map by combining the generated spaces. The method for automatically generating an indoor map using a LiDAR device of the present invention comprises the following steps of: a first step in which a LiDAR device stores, in a data storage unit, original data obtained by measuring an interior area; a second step in which a data extracting unit extracts one-dimensional data from the original data stored in the data storage unit; a third step in which a data processing unit classifies space data about the interior area in the extracted one-dimensional data and combines the interior area using the classified space data; and a fourth step in which a space generating unit generates indoor map data using the space data and stores the indoor map data in the data storage unit; wherein the space data is at least one among a ceiling, floor, and wall and includes a reflection intensity value. [Reference numerals] (AA) Start;(BB,CC,DD,HH) No;(EE,FF,GG,II) Yes;(JJ) End;(S205) Scan the interior of a building;(S210) Store scanned original data;(S215) Extract one-dimensional data from the original data;(S220) Ceiling area?;(S225) Generate ceiling space;(S230) Floor area?;(S235) Generate floor area;(S240) Wall area?;(S245) Generate wall space;(S250) Combine generated space data;(S255) Final data?;(S260) Generate indoor map by using generated space data

Description

라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법{Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment}Method of automatic generation of indoor map utilizing the ridar equipment

본 발명은 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법에 관한 것으로, 실내에서 이동할 수 있는 라이다(LiDAR) 장치를 이용하여 건축 구조물의 실내에 구성된 벽체, 바닥 및 천장 등의 반사강도(intensity), 높이, 너비, 길이의 데이터를 추출하고, 추출된 데이터를 이용하여 실내의 벽체, 천장, 바닥 등의 공간을 생성하며, 생성된 공간을 결합함으로써 실내지도를 구축할 수 있는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법에 관한 것이다.
The present invention relates to a method for automatically generating indoor maps using a LiDAR device, and to reflecting strength of walls, floors, and ceilings, etc., which are configured indoors of a building structure using a LiDAR device that can be moved indoors. Extracts data of height, width, and length, uses the extracted data to create spaces such as walls, ceilings, and floors in the room, and combines the generated spaces to build indoor maps. One method relates to the automatic generation of indoor maps.

종래의 지도 데이터는 도로를 중심으로 도로 주변의 POI 및 교통안내 표지판 등을 화면에 출력할 수 있도록 생성되어 있다. 이러한 지도 데이터를 사용하는 내비게이션은 차량이 도로를 주행함에 있어서, 관련된 정보를 화면에 출력할 수 있으나, 사용자가 건축 구조물 또는 지하 공간 등의 실내에 진입하는 경우에는 전혀 사용할 수 없는 문제점이 있다.The conventional map data is generated to output POIs and traffic guide signs around the roads on the screen. The navigation using the map data may output related information on the screen while the vehicle is traveling on the road, but there is a problem that the user cannot use it when the user enters a building structure or an indoor space.

또한, 최근에 개발되고 있는 실내에 적용될 수 있는 실내 지도 데이터는 건축물의 CAD 도면 등을 이용하여 2차원 또는 3차원 화면을 구성하고 사용자에게 제공하고 있다.In addition, the indoor map data that can be applied to a recently developed interior is configured to provide a user with a two-dimensional or three-dimensional screen using a CAD drawing of a building, and the like.

이렇게 실내 지도 데이터를 구축하기 위해서는 건축 구조물의 CAD 도면 등의 부가 자료를 이용하여야 하므로, CAD 도면을 보유하고 있지 않은 건축 구조물의 실내 지도를 생성하기에는 다소 어려움이 따르는 문제점이 있다.In order to construct indoor map data, additional data such as CAD drawings of building structures must be used. Therefore, it is difficult to generate indoor maps of building structures that do not have CAD drawings.

더욱이, CAS 도면은 건축 구조물의 세부적인 데이터를 포함하고 있기 때문에 쉽게 공개하지 않는 문제점이 있어, 실내 지도를 생성하기 위해 CAD 도면을 용이하게 제공받기 어려운 문제점도 있다.
Moreover, since the CAS drawings contain detailed data of the building structure, there is a problem in that they are not easily disclosed, and there is a problem in that the CAD drawings are not easily provided to generate indoor maps.

상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위하여 안출된 본 발명은 실내 지도 데이터를 구축하기 위해서 실내에서 이동 가능한 라이다(LiDAR) 장치를 이용하여 실내의 벽체, 천장 및 바닥 등의 공간에 대한 수치를 측정하고, 측정한 데이터를 이용하여 실내 지도 데이터를 생성하기 위한 목적이 있다.In order to solve the problems of the prior art, the present invention uses a LiDAR device that is movable indoors to build indoor map data. The purpose of the measurement is to generate indoor map data using the measured data.

또한, 본 발명은 실내 지도 데이터를 활용하는 사용자에게 위치 정보를 제공하기 위해서 라이다(LiDAR) 장치에 구비된 GPS/INS 등을 이용하여 측정된 위치정보를 실내 지도 데이터에 포함하기 위한 다른 목적이 있다.Another object of the present invention is to include location information measured using GPS / INS provided in a LiDAR device in indoor map data in order to provide location information to a user utilizing indoor map data. have.

또한, 본 발명은 라이다(LiDAR) 장치를 이용하여 측정되는 반사강도(intensity)를 이용하여 건출 구조물의 실내에 구축된 출입문, 창문, 조명 장치, 바닥의 재질 등의 정보를 생성하여, 실내 지도 데이터에 포함하기 위한 또 다른 목적이 있다.In addition, the present invention generates indoor maps by generating information such as doors, windows, lighting devices, the material of the floor, etc. built in the interior of the building structure using the intensity measured using the LiDAR device (intensity) There is another purpose for inclusion in the data.

또한, 본 발명은 라이다(LiDAR) 장치에 구비된 GPS/INS 등을 이용하여 측정된 위치정보를 이용하여, 실내 영역에 대한 공간(space), 노드(node) 및 링크(link)를 생성함으로써, 실내 지도 데이터를 활용하는 사용자에게 위치 정보를 제공하기 위한 또 다른 목적이 있다.
In addition, the present invention by using the location information measured using the GPS / INS provided in the LiDAR device, by creating a space (space), node (node) and link (link) for the indoor area Another purpose is to provide location information to a user utilizing indoor map data.

본 발명의 상기 목적은 실내 지도 데이터 생성 방법에 있어서, 라이더 장치가 실내 영역을 측정한 원본 데이터를 데이터 저장부에 저장하는 제1 단계와 데이터 추출부가 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 데이터 중에서 1차원 데이터를 추출하는 제2 단계와 데이터 처리부가 추출된 상기 1차원 데이터에서 상기 실내 영역에 대한 스페이스 데이터를 분류하고, 분류된 스페이스 데이터를 이용하여 실내 영역을 결합하는 제3 단계 및 스페이스 생성부는 상기 스페이스 데이터를 이용하여 상기 실내 지도 데이터를 생성한 후, 상기 데이터 저장부에 저장하는 제4 단계를 포함하여 이루어지되, 상기 스페이스 데이터는 천장, 바닥, 또는 벽체 중 어느 하나 이상이며, 상기 스페이스 데이터는 반사강도 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법에 의해 달성된다.
According to an aspect of the present invention, there is provided a method of generating indoor map data, comprising: a first step of storing original data of an indoor area measured by a rider device in a data storage unit, and a data extracting unit having one dimension among the original data stored in the data storage unit; A second step of extracting data, a third step of classifying the space data for the indoor area from the extracted one-dimensional data, and combining the indoor areas using the classified space data; And generating the indoor map data using the data, and storing the indoor map data in the data storage unit, wherein the space data is at least one of a ceiling, a floor, and a wall, and the space data is reflected. Utilizes a lidar device characterized by including an intensity value One indoor map is achieved by the automatic generation method.

따라서, 본 발명의 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법은 실내에서 이동 가능한 라이다(LiDAR) 장치를 이용하여 실내의 벽체, 천장 및 바닥 등의 공간에 대한 수치를 측정하고, 측정한 데이터를 이용하여 실내 지도 데이터를 생성할 수 있기 때문에 건축 구조물에 대한 CAD 도면 등의 필요 없이 손쉽게 실내 지도 데이터를 생성할 수 있는 효과가 있다.Therefore, in the method for automatically generating indoor maps using the LiDAR device of the present invention, a numerical value for a space such as a wall, a ceiling, and a floor is measured by using a LiDAR device that is movable indoors, and the measured data is measured. Since indoor map data can be generated by using, there is an effect that can easily generate indoor map data without the need for CAD drawings for the building structure.

또한, 본 발명은 라이다(LiDAR) 장치에 구비된 GPS/INS 등을 이용하여 측정된 위치정보를 실내 지도 데이터에 포함할 수 있기 때문에 실내 지도 데이터를 활용하는 사용자에게 위치 정보를 제공할 수 있는 다른 효과가 있다.In addition, the present invention can include location information measured using GPS / INS provided in the LiDAR device in the indoor map data, thereby providing location information to the user utilizing the indoor map data. It has a different effect.

또한, 본 발명은 라이다(LiDAR) 장치를 이용하여 측정되는 반사강도(intensity)를 이용하여 건출 구조물의 실내에 구축된 출입문, 창문, 조명 장치, 바닥의 재질 등의 정보를 생성하기 별도 측정 단계 없이 실내 지도 데이터에 출입문, 창문, 조명 장치, 바닥의 재질 등의 정보를 포함할 수 있는 또 다른 효과가 있다.In addition, the present invention is a separate measurement step for generating information such as doors, windows, lighting devices, floor materials, etc. built in the interior of the building structure using the intensity (intensity) measured using a LiDAR device Another effect is that the indoor map data can include information such as doors, windows, lighting devices, and the material of the floor.

또한, 본 발명은 라이다(LiDAR) 장치에 구비된 GPS/INS 등을 이용하여 측정된 위치정보를 이용하여, 실내 영역에 대한 공간(space), 노드(node) 및 링크(link)를 생성함으로써, 실내 지도 데이터를 활용하는 사용자에게 위치 정보를 제공할 수 있는 또 다른 효과가 있다.
In addition, the present invention by using the location information measured using the GPS / INS provided in the LiDAR device, by creating a space (space), node (node) and link (link) for the indoor area In addition, there is another effect of providing location information to a user utilizing indoor map data.

도 1은 본 발명에 따른 실내 지도 데이터를 생성하기 위한 실내 지도 생성 장치를 나타내기 위한 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 실내 지도 데이터를 생성하기 위한 실내 지도 생성 방법을 나타내기 위한 순서도이다.1 is a block diagram showing an indoor map generating apparatus for generating indoor map data according to the present invention;
2 is a flowchart illustrating an indoor map generation method for generating indoor map data 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 실내 지도 데이터를 생성하기 위한 실내 지도 생성 장치를 나타내기 위한 구성도이며, 도 2는 본 발명에 따른 실내 지도 데이터를 생성하기 위한 실내 지도 생성 방법을 나타내기 위한 순서도이다.1 is a block diagram illustrating an indoor map generating apparatus for generating indoor map data according to the present invention, and FIG. 2 is a flowchart illustrating an indoor map generating method for generating indoor map data according to the present invention. .

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 라이다(LiDAR) 장치(100)는 실내 영역을 측정할 수 있는 라이다(LiDAR)와 측량된 지역의 위치 정보를 생성할 수 있는 GPS(Global Positioning System)와 INS(Inertial Navigation System)를 포함하여 구성된다. 한편, 라이다는 실내 영역을 측량함에 따라 반사강도(intensity)를 측정하여 반사강도에 대응하는 색상을 생성할 수 있다.As shown in FIGS. 1 and 2, the LiDAR device 100 is a LiDAR capable of measuring an indoor area and a GPS (Global Positioning System) capable of generating location information of a surveyed area. ) And INS (Inertial Navigation System). Meanwhile, the rider may measure a reflection intensity as the indoor area is measured to generate a color corresponding to the reflection intensity.

라이다 장치(100)는 실내 영역을 측량하고(S105), 측량하여 생성되는 원본 데이터를 실내지도 생성 장치(200)의 데이터 저장부(210)에 저장한다(S110). 저장되는 원본 데이터는 라이더에 의해 취득되는 측정 위치의 x, y, z 좌표 및 반사강도(intensity)를 포함하며, GPS 및 INS에 의해 측정 위치에 대응하는 위치 정보와 측량 대상의 명칭을 함께 포함하고 있다.The lidar apparatus 100 surveys an indoor area (S105), and stores the original data generated by the survey in the data storage 210 of the indoor map generating apparatus 200 (S110). The original data to be stored includes the x, y, z coordinates and the intensity of the measurement position acquired by the rider, together with the location information corresponding to the measurement position by GPS and INS and the name of the survey target. have.

라이다 장치(100)와 실내지도 생성 장치(200)는 유선 또는 무선으로 연결되어 측량되는 원본 데이터를 실내지도 생성 장치(200) 내의 데이터 저장부(210)에 저장한다.The lidar apparatus 100 and the indoor map generator 200 store original data, which is connected and measured by wire or wirelessly, in the data storage 210 in the indoor map generator 200.

이후, 데이터 추출부(220)는 데이터 저장부(210)에 저장된 원본 데이터를 로딩하고, 로딩된 원본 데이터에서 1차원 데이터를 추출한다(S215).Thereafter, the data extracting unit 220 loads original data stored in the data storage unit 210 and extracts one-dimensional data from the loaded original data (S215).

1차원 데이터는 데이터 저장부(210)에 저장된 원본 데이터의 실내 영역의 x, y, z 좌표의 점들과 반사강도를 이용하여 실내 영역의 길이, 넓이, 높이, 반사강도, 명칭 등의 정보를 추출한 값이다. 즉, 다수의 점과 반사강도 등으로 구비된 원본 데이터에서 점과 점을 연결한 선과 이에 대응하는 반사강도와 명칭을 이용하여 1차원 데이터를 생성할 수 있다.One-dimensional data is obtained by extracting information such as the length, width, height, reflection intensity, name, etc. of the indoor area by using the points of x, y, z coordinates and the reflection intensity of the indoor area of the original data stored in the data storage unit 210. Value. That is, one-dimensional data may be generated by using the line connecting the points and the points in the original data provided with the plurality of points and the reflection intensity, and the corresponding reflection intensity and name.

데이터 처리부(230)는 데이터 추출부(220)에서 추출한 1차원 데이터를 이용하여 실내 영역에 대한 스페이스 데이터를 분류한다(S220 내지 S255).The data processor 230 classifies the space data for the indoor area by using the 1D data extracted by the data extractor 220 (S220 to S255).

스페이스 데이터는 1차원 데이터 중에서 측량된 실내 영역에서의 벽체, 천장 또는 바닥 등의 구성요소를 포함한다. 더욱이, 벽체는 문, 창문, 거울, 액자, 기둥 또는 벽체에 설치된 시설물 등의 세부 구성요소를 포함하며, 이러한 세부 구성요소를 스페이스 데이터에 포함할 수 있다.The spatial data includes components such as walls, ceilings, or floors in the surveyed indoor area of the one-dimensional data. Moreover, the wall includes detailed components such as doors, windows, mirrors, frames, pillars, or facilities installed on the wall, and these detailed components can be included in the space data.

또한, 천장은 천장의 재질, 천장에 구비된 조명 장치 또는 천장에 설치된 시설물 등의 세부 구성요소를 포함하며, 이러한 세부 구성요소를 스페이스 데이터에 포함할 수 있다.In addition, the ceiling includes detailed components, such as a material of the ceiling, a lighting device provided on the ceiling, or a facility installed on the ceiling, and the detailed components may be included in the space data.

또한, 바닥은 바닥의 재질, 바닥에 형성된 계단 또는 바닥에 설치된 시설물 등의 세부 구성요소를 포함하며, 이러한 세부 구성요소를 스페이스 데이터에 포함할 수 있다.In addition, the floor includes detailed components such as the material of the floor, the stairs formed on the floor, or the facilities installed on the floor, and the detailed components may be included in the space data.

스페이스 데이터에 포함되는 벽체, 천장 및 바닥 등의 구성요소와 각각의 구성요소에 포함되는 세부 구성요소들은 반사강도 값에 의해 추출되는 것이 바람직하나, 라이다 장치(100)에 의해 측량된 좌표값을 이용하여 추출할 수도 있다.Components such as walls, ceilings, and floors included in the spatial data and detailed components included in each component are preferably extracted by reflection intensity values, but the coordinate values measured by the lidar apparatus 100 may be extracted. It can also extract using.

데이터 처리부(230)에서 스페이스 데이터를 분류하는 단계는 다음과 같이 진행되는데, 먼저 하나 이상의 1차원 데이터를 선택하고 선택된 1차원 데이터가 천장 영역에 대응하는지의 여부를 판단한다(S220). 데이터 처리부(230)는 선택된 1차원 데이터가 천장 영역에 대응하는 경우, 관련된 하나 이상의 천장 영역에 대응하는 1차원 데이터를 이용하여 천장 스페이스를 생성한다(S225).The step of classifying the space data in the data processor 230 proceeds as follows. First, one or more pieces of one-dimensional data are selected and it is determined whether the selected one-dimensional data corresponds to the ceiling area (S220). If the selected one-dimensional data corresponds to the ceiling area, the data processor 230 generates a ceiling space using one-dimensional data corresponding to one or more ceiling areas related thereto (S225).

S220 단계에서 1차원 데이터가 천장 영역에 대응하지 않는 경우, 해당 1차원 데이터가 바닥 영역에 대응하는지의 여부를 판단한다(S230). 데이터 처리부(230)는 선택된 1차원 데이터가 바닥 영역에 대응하는 경우, 관련된 하나 이상의 바닥 영역에 대응하는 1차원 데이터를 이용하여 바닥 스페이스를 생성한다(S235).If the one-dimensional data does not correspond to the ceiling area in step S220, it is determined whether the one-dimensional data corresponds to the floor area (S230). If the selected one-dimensional data corresponds to the floor area, the data processor 230 generates a floor space by using the one-dimensional data corresponding to one or more floor areas related thereto (S235).

S230 단계에서 1차원 데이터가 바닥 영역에 대응하지 않는 경우, 해당 1차원 데이터가 벽체 영역에 대응하는지의 여부를 판단한다(S240). 데이터 처리부(230)는 선택된 1차원 데이터가 벽체 영역에 대응하는 경우, 관련된 하나 이상의 바닥 영역에 대응하는 1차원 데이터를 이용하여 벽체 스페이스를 생성한다(S245).If the one-dimensional data does not correspond to the floor area in step S230, it is determined whether the one-dimensional data corresponds to the wall area (S240). If the selected one-dimensional data corresponds to the wall area, the data processor 230 generates a wall space using one-dimensional data corresponding to one or more floor areas associated with the wall area (S245).

S240 단계에서 1차원 데이터가 바닥 영역에 대응하지 않는 경우, 데이터 처리부(230)는 해당 1차원 데이터를 제외하고, 데이터 추출부(220)에서 추출된 1차원 데이터 중에서 분류되지 않은 1차원 데이터를 이용하여 S220 단계에서부터 스페이스 데이터를 분류하는 작업을 재수행한다.When the one-dimensional data does not correspond to the floor area in step S240, the data processor 230 uses one-dimensional data that is not classified among the one-dimensional data extracted by the data extractor 220, except for the one-dimensional data. The process of classifying the space data from the step S220 is performed again.

S225 단계, S235 단계 또는 S245 단계 중 어느 하나 이상의 단계에서 스페이스 데이터가 생성되는 경우, 데이터 처리부(230)는 생성된 스페이스 데이터를 결합한다(S250).When the space data is generated in at least one of steps S225, S235, or S245, the data processor 230 combines the generated space data (S250).

S250 단계 이후에 데이터 처리부(230)는 실내 영역에 대응하여 추출된 1차원 데이터가 최종 데이터인지를 판단하고(S255), 최종 데이터인 경우에는 스페이스 생성부(240)에서 생성된 스페이스 데이터를 이용하여 실내지도 데이터를 생성하고, 생성된 실내지도 데이터를 데이터 저장부(210)에 저장한다(S260).After the step S250, the data processor 230 determines whether the one-dimensional data extracted corresponding to the indoor area is the final data (S255). In the case of the final data, the data processor 230 uses the space data generated by the space generator 240. The indoor map data is generated and the generated indoor map data is stored in the data storage 210 (S260).

즉, 스페이스 생성부(240)는 데이터 처리부(230)에서 생성한 천장 스페이스, 바닥 스페이스 또는 벽체 스페이스 중 어느 하나 이상의 스페이스 데이터를 이용하여 실내지도 데이터를 생성하고, 생성된 실내지도 데이터를 데이터 저장부(210)에 저장한다.That is, the space generator 240 generates indoor map data by using one or more of the space data of the ceiling space, the floor space, or the wall space generated by the data processor 230, and generates the generated indoor map data using the data storage unit. Save to 210.

한편, S255 단계에서 판단된 1차원 데이터가 최종 데이터가 아닌 경우, 데이터 처리부(230)는 데이터 추출부(220)에서 추출된 1차원 데이터 중에서 분류되지 않은 1차원 데이터를 이용하여 S220 단계에서부터 스페이스 데이터를 분류하는 작업을 재수행한다.On the other hand, when the one-dimensional data determined in step S255 is not the final data, the data processor 230 uses the one-dimensional data that is not classified among the one-dimensional data extracted by the data extraction unit 220 from the step S220 space data Reclassify the operation.

S260 단계에서 생성된 실내지도 데이터에는 해당 실내 영역에 대한 노드 또는 링크 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 포함하며, 포함된 속성 정보는 추후 실내지도 데이터를 이용하여 수행하는 경로 안내에서 사용될 수 있다.The indoor map data generated in step S260 includes attribute information of at least one of a node or a link with respect to the corresponding indoor area, and the included attribute information may be used in a path guide performed later using the indoor map data.

한편, 실내 영역에 대한 노드 또는 링크 중 어느 하나 이상의 속성 정보는 천장 스페이스, 벽체 스페이스 또는 바닥 스페이스 중 어느 하나 이상의 스페이스 데이터에 포함된다.On the other hand, the attribute information of any one or more of the nodes or links for the indoor area is included in one or more of the space data of the ceiling space, wall space, or floor space.

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 : LiDAR 장치 200 : 실내 지도 생성 장치
210 : 데이터 저장부 220 : 데이터 추출부
230 : 데이터 처리부 240 : 스페이스 생성부100: LiDAR device 200: indoor map generation device
210: data storage unit 220: data extraction unit
230: data processing unit 240: space generation unit

Claims (10)

실내 지도 데이터 생성 방법에 있어서,
라이더 장치가 실내 영역을 측정한 원본 데이터를 데이터 저장부에 저장하는 제1 단계;
데이터 추출부가 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 원본 데이터 중에서 1차원 데이터를 추출하는 제2 단계;
데이터 처리부가 추출된 상기 1차원 데이터에서 상기 실내 영역에 대한 스페이스 데이터를 분류하고, 분류된 스페이스 데이터를 이용하여 실내 영역을 결합하는 제3 단계; 및
스페이스 생성부는 상기 스페이스 데이터를 이용하여 상기 실내 지도 데이터를 생성한 후, 상기 데이터 저장부에 저장하는 제4 단계
를 포함하여 이루어지되, 상기 스페이스 데이터는 천장, 바닥, 또는 벽체 중 어느 하나 이상이며, 상기 스페이스 데이터는 반사강도 값을 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
In the indoor map data generation method,
A first step of storing, by the rider device, original data obtained by measuring the indoor area in a data storage unit;
A second step of extracting one-dimensional data from the original data stored in the data storage unit by the data extraction unit;
A third step of classifying the space data for the indoor area from the extracted one-dimensional data and combining the indoor areas using the classified space data; And
A fourth step of generating, by the space generation unit, the indoor map data using the space data and storing the indoor map data in the data storage unit;
Wherein, the space data is at least one of the ceiling, floor, or wall, and the space data automatically generated indoor map using a lidar device, characterized in that it comprises a reflection intensity value.
제 1 항에 있어서,
상기 제3 단계에서 상기 스페이스 데이터는 상기 실내 영역 중에서 벽체, 천장 또는 바닥 중 어느 하나 이상으로 분류되는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
The method of claim 1,
In the third step, the space data is classified into any one or more of the wall, ceiling, or floor among the indoor area, the indoor map automatic generation method using a lidar device.
제 2 항에 있어서,
상기 벽체는 문, 창문, 거울, 액자, 기둥 또는 시설물 중 어느 하나 이상으로 구성된 벽체 구성요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
3. The method of claim 2,
The wall automatically generates a indoor map using a lidar device, characterized in that it comprises a wall component consisting of any one or more of a door, window, mirror, picture frame, column or facility.
제 2 항에 있어서,
상기 천장은 상기 천장의 재질 또는 상기 천장에 구비된 조명 장치 중 어느 하나 이상으로 구성된 천장 구성요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
3. The method of claim 2,
The ceiling is automatically generated indoor map using a rider device, characterized in that it comprises a ceiling component consisting of at least one of the material of the ceiling or the lighting device provided on the ceiling.
제 2 항에 있어서,
상기 바닥은 상기 바닥의 재질 또는 바닥에 형성된 계단 중 어느 하나 이상으로 구성된 바닥 구성요소를 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
3. The method of claim 2,
The floor automatically generated indoor map using a rider device, characterized in that it comprises a floor component consisting of at least one of the material of the floor or the stairs formed on the floor.
제 3 항 내지 제 5 항 중 어느 한 항에 있어서,
상기 벽체 구성요소, 상기 천장 구성요소 또는 상기 바닥 구성요소 중 어느 하나 이상은 상기 반사강도 값을 이용하여 추출하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
6. The method according to any one of claims 3 to 5,
At least one of the wall component, the ceiling component, and the floor component is extracted by using the reflection intensity value.
제 1 항에 있어서,
상기 라이더 장치는 GPS 및 INS를 포함하며, 상기 GPS 및 INS에 의해 생성된 상기 실내 영역 측정 위치정보가 상기 원본 데이터에 포함되는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
The method of claim 1,
The rider device includes a GPS and an INS, wherein the indoor area measurement position information generated by the GPS and the INS is included in the original data.
제 1 항에 있어서,
상기 제3 단계에서 상기 1차원 데이터에서 분류되지 않은 상기 1차원 데이터가 존재하는 경우, 상기 실내 영역에 대한 상기 스페이스 데이터의 분류를 반복하여 스페이스 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.

The method of claim 1,
In the third step, when there is the one-dimensional data that is not classified in the one-dimensional data, the space data is generated by repeating the classification of the space data for the indoor area utilizing a rider device How to automatically generate indoor maps.

제 1 항에 있어서,
상기 1차원 데이터는 상기 실내 영역의 길이, 넓이, 높이, 반사강도 또는 명칭 중 어느 하나 이상을 포함하는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
The method of claim 1,
And the one-dimensional data includes at least one of a length, an area, a height, a reflection intensity, or a name of the indoor area.
제 1 항에 있어서,
상기 실내 지도 데이터는 노드 또는 링크 중 어느 하나 이상의 속성 정보를 포함하며, 상기 속성 정보를 이용하여 경로 안내를 수행할 수 있는 것을 특징으로 하는 라이다 장치를 활용한 실내지도 자동 생성 방법.
The method of claim 1,
The indoor map data includes at least one of attribute information of a node or a link, and automatically generates an indoor map using a rider device, wherein the route guidance can be performed using the attribute information.
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