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컴퓨팅 장치에 의해 수행되는 점군 데이터 정합 방법에 있어서,정합 대상인 제1 점군 데이터 및 제2 점군 데이터를 포함하는 지형 점군 데이터를 획득하는 단계;상기 지형 점군 데이터에 포함된 이상치 점을 검출하고, 상기 이상치 점을 제거하는 단계;상기 지형 점군 데이터를 지정된 기준에 따라 복수개의 단위 영역으로 분할하는 단계; 상기 복수개의 단위 영역 각각에 대응되는 복수의 표면 정보를 산출하는 단계; 및상기 복수의 표면 정보를 기초로 상기 제1 점군 데이터 및 상기 제2 점군 데이터의 정합을 수행하는 단계;를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제1 항에 있어서,상기 이상치 점을 제거하는 단계는,상기 지형 점군 데이터의 인접한 점들 간 분포 양상을 기초로 이상치 점을 검출하고, 상기 이상치 점을 제거하는 단계;를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제2 항에 있어서,상기 이상치 점을 제거하는 단계는,상기 지형 점군 데이터의 인접한 점들 간 평균 거리가 표준편차를 벗어나는 점을 이상치 점으로 지정하여 제거하는 단계를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제1 항에 있어서,상기 지형 점군 데이터를 지정된 기준에 따라 복수개의 단위 영역으로 분할하는 단계는,상기 제1 점군 데이터의 해상력에 따라 상기 제1 점군 데이터를 한 변의 길이가 N인 복수개의 입방체 형태의 단위 영역으로 분할하고, 상기 제2 점군 데이터의 해상력에 따라 상기 제2 점군 데이터를 한 변의 길이가 M인 복수개의 입방체 형태의 단위 영역으로 분할하는 단계를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제1 항에 있어서,상기 복수의 표면 정보를 산출하는 단계는,상기 복수의 표면 정보 각각에 대한 신뢰도를 산출하는 단계; 및신뢰도가 기준값 보다 낮은 표면 정보를 제거하는 단계를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제5 항에 있어서,상기 표면 정보는,상기 단위 영역 각각의 중심점과 법선 벡터로 구성되고,상기 중심점은,각 단위 영역 내에 분포한 점의 위치의 평균을 기초로 산출되고,상기 법선 벡터는,상기 단위 영역 내에 포함된 점의 공분산을 기초로 산출되는,점군 데이터 정합 방법
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제5 항에 있어서,상기 신뢰도를 산출하는 단계는,상기 점군 데이터의 특이값 분해(Singular Value Decomposition)를 통해 획득한 공분산의 특이값 행렬을 기초로, 상기 특이값 행렬을 구성하는 각 대각요소 특이값 간의 비율을 이용하여 상기 신뢰도를 산출하는 단계를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제1 항에 있어서,상기 제1 점군 데이터 및 상기 제2 점군 데이터의 정합을 수행하는 단계는,상기 제1 점군 데이터를 기초로 획득한 표면 정보와 상기 제2 점군 데이터를 기초로 획득한 표면 정보간 거리 오차를 감소시키는 단계;및상기 거리 오차가 줄어든 상기 제1 점군 데이터 및 상기 제2 점군 데이터의 정합을 수행하는 단계;를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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제8 항에 있어서,상기 표면 정보간 거리 오차를 감소시키는 단계는,상기 복수의 표면 정보에 대하여 누적 거리 오차를 최소화하는 상대 자세를 추정하고, 상기 누적 거리 오차의 변화량이 지정된 기준 미만인 경우 상기 상대 자세의 추정을 종료하는 단계를 포함하는,점군 데이터 정합 방법
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프로세서;를 포함하고,상기 프로세서는,정합 대상인 제1 점군 데이터 및 제2 점군 데이터를 포함하는 지형 점군 데이터를 획득하고, 상기 지형 점군 데이터에 포함된 이상치 점을 검출하고, 상기 이상치 점을 제거하고, 상기 지형 점군 데이터를 지정된 기준에 따라 복수개의 단위 영역으로 분할하고, 상기 복수개의 단위 영역 각각에 대응되는 복수의 표면 정보를 산출하고, 상기 복수의 표면 정보를 기초로 상기 제1 점군 데이터 및 상기 제2 점군 데이터의 정합을 수행하는,점군 데이터 정합 장치
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제10 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 지형 점군 데이터의 인접한 점들 간 분포 양상을 기초로 이상치 점을 검출하고, 상기 이상치 점을 제거하는,점군 데이터 정합 장치
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제11 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 지형 점군 데이터의 인접한 점들 간 평균 거리가 표준편차를 벗어나는 점을 이상치 점으로 지정하여 제거하는,점군 데이터 정합 장치
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제10 항에 있어서,상기 프로세서는상기 제1 점군 데이터의 해상력에 따라 상기 제1 점군 데이터를 한 변의 길이가 N인 복수개의 입방체 형태의 단위 영역으로 분할하고, 상기 제2 점군 데이터의 해상력에 따라 상기 제2 점군 데이터를 한 변의 길이가 M인 복수개의 입방체 형태의 단위 영역으로 분할하는,점군 데이터 정합 장치
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제10 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 표면 정보 각각에 대한 신뢰도를 산출하고, 신뢰도가 기준값 보다 낮은 표면 정보를 제거하는,점군 데이터 정합 장치
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제14 항에 있어서,상기 표면 정보는,상기 단위 영역 각각의 중심점과 법선 벡터로 구성되고,상기 중심점은,각 단위 영역 내에 분포한 점의 위치의 평균을 기초로 산출되고,상기 법선 벡터는,상기 단위 영역 내에 포함된 점의 공분산을 기초로 산출되는,점군 데이터 정합 장치
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제14 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 점군 데이터의 특이값 분해(Singular Value Decomposition)를 통해 획득한 공분산의 특이값 행렬을 기초로, 상기 특이값 행렬을 구성하는 각 대각요소 특이값 간의 비율을 이용하여 상기 신뢰도를 산출하는,점군 데이터 정합 장치
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제10 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제1 점군 데이터를 기초로 획득한 표면 정보와 상기 제2 점군 데이터를 기초로 획득한 표면 정보간 거리 오차를 감소시키고, 상기 거리 오차가 줄어든 상기 제1 점군 데이터 및 상기 제2 점군 데이터의 정합을 수행하는,점군 데이터 정합 장치
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제17 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 복수의 표면 정보에 대하여 누적 거리 오차를 최소화하는 상대 자세를 추정하고, 상기 누적 거리 오차의 변화량이 지정된 기준 미만인 경우 상기 상대 자세 추정을 종료하는,점군 데이터 정합 장치
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컴퓨터를 이용하여 제1항 내지 제9항 중 어느 한 항의 방법을 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램
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