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Three-dimensional data has been used for different applications such as robotics, building reconstruction, and so on. 3D data can be generated from an optical camera or a laser scanner. Especially, a wearable multi-sensor system including the above-mentioned sensors is an optimized structure that can overcome the drawbacks of each sensor. After finding the geometric relationships between sensors, georeferencing of the datasets acquired from the moving system, should be carried out. Especially, in an indoor environment, error propagation always causes problem in the georeferencing process. To improve the accuracy of this process, other sources of data were used to combine with LiDAR (Light Detection and Ranging) data, and various registration methods were also tested to find the most suitable way. More specifically, this paper proposed a new process of NDT (Normal Distribution Transform) to register the LiDAR point cloud, with additional information from other sensors. For real experiment, a wearable mapping system was used to acquire datasets in an indoor environment. The results showed that applying the new process of NDT and combining LiDAR data with IMU (Inertial Measurement Unit) information achieved the best result with the RMSE 0.063 m.
목차
Abstract
1. Introduction
2. Wearable Indoor Mapping System - Backpack System
3. Georeferencing Process of the Backpack System Using LiDAR Data
4. Experiments and Results
5. Conclusion
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
Besl, P.J., and McKay, N.D. (1992), A method for registration of 3-D shapes, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol. 14, No. 2, pp. 239?256.
Biber, P. (2003), The Normal Distributions Transform: A new approach to laser scan matching, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 27-31 October, Las Vegas, USA, Vol. 3, pp. 2743?2748.
Chen, Y., Chen, R., Chen, X., Chen, W., and Wang, Q. (2011), Wearable electromyography sensor based outdoorindoor seamless pedestrian navigation using motion recognition method, 2011 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, IEEE, 21-23 September, Guimaraes, Portugal, pp. 1-9.
Choi, K.H. (2018), Multi-Sensor System Calibration for Lidar and Fish-eye Lens Camera Data Integration, Ph.D Dissertation, Seoul National University, Seoul, Korea, 174p.
Deilamsalehy, H., and Havens, T. C. (2017), Sensor fused three-dimensional localization using IMU, camera and LiDAR, 2016 IEEE Sensors, IEEE, 30 October-3 November, Orlando, USA, pp. 1?3.
Biber, P. (2003), The Normal Distributions Transform: A new approach to laser scan matching, IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, 27-31 October, Las Vegas, USA, Vol. 3, pp. 2743?2748.
Chen, Y., Chen, R., Chen, X., Chen, W., and Wang, Q. (2011), Wearable electromyography sensor based outdoorindoor seamless pedestrian navigation using motion recognition method, 2011 International Conference on Indoor Positioning and Indoor Navigation, IEEE, 21-23 September, Guimaraes, Portugal, pp. 1-9.
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