1. 서 론

1.1 연구의 배경 및 목적

2011년 건설공사 업종별 수주현황(MOCT, 2011)에 따르면 토공사는 전체 건설공사 23개 업종 가운데 14.1%의 비중을 차지하여 철근 콘크리트 공사(16.3%), 기계설비 공사(15.9%)에 이어 세 번째로 높은 공사비 비중을 차지하는 주요 공정이다. 그러나 토공사 작업에 투입되는 건설 중장비 운전원의 숙련도나 현장 적응도에 의해 토공사의 작업 생산성이 크게 좌우되는 등 여전히 노동 집약적 프로세스를 벗어나지 못하고 있는 실정이며(Kim et al., 2011), 최근 장비 운전원의 고령화, 숙련공 부족에 따른 생산성 저하, 위험 작업환경에서의 안전성 등이 문제시 되면서 이에 대한 기술적인 대안으로써, 토공사 관련 장비의 자동화를 위한 연구개발 필요성이 크게 부각되고 있다.

국내의 경우 2006년부터 국토교통부의 지원을 받아 완전 자동으로 굴삭작업을 수행하는 지능형 굴삭 로봇의 개발에 관한 연구가 수행되고 있다. 완전 자동화 방식의 지능형 굴삭 로봇은 운전자의 개입 없이 자율 주행, 지형 3차원 모델링, 자동 굴삭, 트럭의 인식 및 상차 작업과 같은 일련의 작업을 독립적이고 지능적으로 수행하는 신개념의 굴삭 로봇을 의미한다. 이러한 완전 자동화 굴삭 로봇의 개발에 있어 굴삭기 주변 작업환경의 지형이나, 이동 경로상의 장애물, 굴삭기에 접근하는 상차 트럭 등의 굴삭로봇 주변 객체를 정확하게 인식하는 기술은 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소기술이라 할 수 있다. 미국, 일본 등의 선진 외국에서도 3D 레이저 센서나 스테레오 비전 등의 작업환경 인식 센서를 사용하여 토공사 작업환경을 3차원으로 모델링하기 위한 다양한 연구를 수행해 왔으나, 고가의 시스템 구축비가 소요되거나 노이즈가 다수 발생하여 모델링 시간이 과다하게 소요되는 등의 문제점이 있었다.

본 연구의 목적은 현재까지 개발된 3차원 작업환경 센서의 기술 사양과 장단점을 분석을 통해 지능형 굴삭로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 적합한 센서를 선정하고, 현장실험을 통해 실제 토공사 작업환경을 3차원으로 모델링함으로써 선정 센서의 성능을 검증하는 것이다. 본 연구에서 선정된 작업환경 모델링 센서는 추후 토공사 작업환경 관련 건설 자동화 장비를 개발함에 있어 적용범위가 매우 넓을 것으로 기대된다.

1.2 연구의 범위 및 방법

본 연구의 범위는 지능형 굴삭로봇에서 사용되는 건설 자동화 장비를 개발함에 있어 주변 지형과 장애물을 정확하게 3차원으로 탐지하기 위한 센서를 선정하고, 현장실험을 통해 기술적 타당성 및 현장 적용성을 검증하는 것이며 본 연구의 방법은 다음과 같다.

1.2.1 지능형 굴삭로봇의 토공사 작업환경 3차원 모델링 기술의 정의 및 중요성 분석

본 연구에서는 지능형 굴삭로봇을 개발함에 있어 로컬영역 3차원 모델링 기술의 역할과 필요성을 분석하고, 토공사 작업환경의 3차원 지형 데이터를 이용하여 지능형 굴삭로봇에 응용될 수 있는 기술을 분석한다.

1.2.2 지능형 굴삭로봇의 3차원 지형 모델링 기술 개발현황 및 문제점 분석

본 연구에서는 선행 개발된 완전 자동화 방식의 굴삭 로봇 개발현황 및 3차원 지형 모델링 센서 기술을 분석하고, 선행 개발된 기술의 문제점 분석을 통하여 로컬영역 3차원 모델링 센서 선정을 위한 고려요소를 도출하였다.

1.2.3 지능형 굴삭로봇의 3차원 지형 모델링을 위한 센싱 기술 분석 및 1차 센서 선정

본 연구에서는 현재 사용되는 3차원 모델링 센서 기술의 특징 및 사양을 조사하여 장단점을 분석하였으며, AHP 가중치 분석을 통하여 토공사 작업환경에 적합한 센서를 도출하였다.

1.2.4 3차원 지형 모델링 센서의 토공사 작업 현장 실험을 통한 최적 센서 선정 및 현장 적용성 분석

본 연구에서는 1차적으로 도출된 2종의 센서를 실제 토공사 작업현장에 적용하여 모델링 테스트를 수행하였고, 해당 센서로부터 획득된 데이터를 분석하여 3차원 모델링 품질 및 정확성 평가를 수행하여 최종 3차원 모델링 센서를 선정하고, 실제 현장 실험을 통해 해당 센서의 현장 적용성을 검증하였다.

2. 지능형 굴삭 로봇의 3차원 모델링 기술 개발현황 및 문제점 분석

2.1 지능형 굴삭로봇의 토공사 작업환경 3차원 모델링 기술 정의 및 중요성

토공사 작업의 생산성과 품질은 토공 작업계획의 합리성에 의해 크게 좌우되는 특징이 있다. 토공사 작업의 효과적인 작업계획 수립을 위해서는 장비조종자의 경험에 의존하는 기존의 방식에서 탈피하여 지형이나 지반 특성에 적합한 작업 계획 수립이 필요하다. 토공사 작업환경에서 동작하는 굴삭 자동화 장비의 합리적인 작업계획을 위해서는 작업 대상이 되는 실제 토공사 작업환경과 동일한 3차원 수치정보 기반의 가상환경(world model)의 구축이 필요하며, 토공사 작업의 진행에 따라 변화하는 지형을 3차원으로 실시간 갱신(local model)할 수 있어야 한다. 또한 이러한 3차원 가상환경을 기반으로 영역분할, 최적 플랫폼 위치선정 및 작업 순차생성을 통해 최적의 토공 작업계획을 수립할 수 있어야 한다(Seo et al., 2007).

토공사 작업환경의 3차원 가상환경 구축에 있어 실제 토공사 작업환경의 전반에 걸친 현장단위의 지형을 3차원 수치정보로 모델링하는 것을 글로벌 모델링(global modeling)이라 정의하고, 실제 토공 자동화 장비가 작업을 수행함에 따라 장비 주변의 변화하는 지형을 실시간으로 3차원 모델링하여 글로벌 모델을 업데이트(update)하는 것을 로컬 모델링(local modeling)으로 정의한다. 글로벌 모델링은 광대역 3차원 레이저 스캐너를 이용하여 3차원 지형 정보를 생성하고, 설계 도면과의 비교를 통해 작업영역의 범위와 작업영역의 작업량 정보를 생성하는데 반해, 로컬 모델링은 토공 자동화 장비의 이동에 따라 변화하는 상대적인 영역을 3차원으로 모델링하는 것으로써, Fig. 1과 같이 토공 자동화 장비가 한 지역에 플랫폼을 구축한 후 회전축을 중심으로 반경 15미터 내외의 영역을 의미한다.

로컬영역 3차원 모델링 기술은 토공 자동화 장비의 주변에 존재하는 지형과 고정 또는 이동하는 물체의 형상정보를 3차원으로 모델링하는 기술을 의미한다. 또한 객체인식 기술은 지능형 굴삭 로봇의 전방위 영역의 3차원 모델을 상시 생성하여 지능형 굴삭 로봇에 접근하는 사람이나 상차트럭, 장애물 등의 정보를 탐지․인식하는 기술을 의미한다. 로컬 영역 가운데 전방 작업영역의 지형은 굴삭 작업을 진행함에 따라 지속적으로 형상이 변화하기 때문에 변화된 지형을 일정 주기로 3차원 모델링하여 그 결과를 원격 스테이션으로 전송함으로써 3차원 가상환경의 전체 지형을 갱신한다. 반면, 지능형 굴삭 로봇의 전방위 영역 센싱은 지능형 굴삭 로봇 주변의 사람이나 상차트럭, 장애물 등의 정보를 인식하여 인식된 객체정보를 원격 스테이션으로 전송하고, 지능형 굴삭 로봇이 굴삭된 토사를 사토 또는 상차하거나 장애물 회피 경로를 생성할 수 있도록 지원한다.

현재 토공사는 장비 운전자가 육안에 의해 경험 및 직관으로 판단하여 시공하고 있으므로, 눈으로 보이는 공간을 로봇에게 인지시키기 위해 컴퓨터 내에서 실제 공간과 동일한 3차원 공간으로 표현하는 작업이 반드시 필요하다. 지능형 굴삭 로봇의 작업계획(task planning) 수립을 위해서는 굴삭로봇이 주변 지형을 인식하고, 그에 적합한 작업을 수행하도록 하는 것이 가장 중요하므로, 비정형 지반 형상 인식 기술을 통합한 로컬영역 모델링 기술은 무인 시공을 위해 가장 기본적으로 갖추어져야 하는 원천 기술이라 할 수 있다. 로컬영역 센싱을 통해 획득된 3차원 모델은 월드 모델 갱신의 목적 뿐만 아니라 지능형 굴삭 로봇의 굴삭 경로 생성, 굴삭 작업 전후의 지형 비교를 통한 토공량의 산정, 3차원 CAD 정보와의 비교를 통한 굴삭 품질 검사, 상차트럭의 적재량 인식, 지능형 굴삭 로봇의 긴급 정지 및 이동식 장애물의 회피, 토공 자동화 장비 협업 시스템의 위치 보정 및 충돌 방지 등과 같이 자동화 굴삭 전반에 걸쳐 다양한 목적으로 응용될 수 있다.

2.2 지능형 굴삭 로봇의 작업지형 3차원 모델링 기술 개발현황 분석

미국의 완전 자동화 굴삭 로봇 연구는 1999년 카네기 멜론 대학교(CMU)의 연구에서 시작되었다. Stentz et al.(1999)은 Fig. 2와 같이 굴삭기의 왼쪽 상단과 오른쪽 상단에 각각 초당 12,000개의 포인트를 샘플링(sampling)하는 2대의 3D 레이저 스캐너(3D laser scanner)를 설치하여 주변 작업 지형을 3차원으로 모델링하였다. 이 시스템에서 오른쪽 스캐너는 전방의 변화하는 작업지형을 3차원으로 모델링하기 위한 스캐너이며, 왼쪽 스캐너는 굴삭 로봇에 접근하는 상차트럭 또는 객체를 감지하기 위한 스캐너이다. 3차원으로 모델링된 지형은 작업 플래너(task planner)가 영역을 분할하여 작업계획을 자동으로 수립한다(Cannon, 1999). 이 시스템에서 각 스캐너가 수평 120도의 영역을 감지하므로, 굴삭 로봇이 상차트럭의 형상을 정확히 인식하고 상차작업을 수행하기 위해서는 굴삭기가 토사 상부에 위치하여 상차 트럭을 내려다보는 위치에서 작업을 수행해야하며, 상차 트럭은 굴삭기의 왼쪽 위치에서 접근해야 상차영역의 인식이 용이한 한계성을 지니고 있다.

일본의 완전 자동화 굴삭 로봇 연구는 2006년 일본 건설성 토목 연구소(Public Works Research Institute; 이하 PWRI)의 Yamamoto et al.(2006a)이 Fig. 3과 같이 2대의 2D 레이저 스캐너와 1대의 스테레오 비전 카메라 시스템을 장착한 완전 자동화 굴삭 로봇을 개발한 것이 시초이다. Yamamoto et al.(2006b)의 연구에서는 건설 작업환경이나 측정될 오브젝트의 종류에 따라 측정이 유리한 시스템을 지속적으로 테스트해왔으며, 지형 3차원 모델링에는 스테레오 비전 시스템을 주로 사용한다.

2.3 지능형 굴삭 로봇의 최적 센서 선정을 위한 고려요소

CMU의 완전 자동화 굴삭 로봇은 2대의 3D 레이저 스캐너를 굴삭기 상단에 설치하여 전방 작업영역의 굴삭 작업과 왼쪽에서 접근하는 상차트럭에 상차작업을 수행하도록 설계되었다. 그러나 이 연구에서는 굴삭로봇에 장착된 3D 레이저 스캐너 2대의 비용을 언급하고 있지는 않으나 일반적인 광대역 3D 레이저 스캐너의 판매가격을 감안할 때 대당 1억원 이상의 비용이 소요되었을 것으로 예상되며, 이와 같이 고가의 광대역 스캐너 비용은 실용화에 큰 장애가 된다. 또한 CMU의 완전 자동화 굴삭 로봇은 왼쪽 스캐너가 상차트럭을 인식하도록 설계되어 있기 때문에 트럭이 언덕 위에 위치하고 상차트럭이 왼쪽에서 접근하여 정해진 위치에 도착할 경우에만 정상적인 상차 작업이 가능하다. 즉, 굴삭기가 언덕 아래에 있거나 상차트럭이 굴삭기 플랫폼 뒤편으로 접근하는 경우에는 상차 작업이 불가능함을 의미한다. 실제 굴삭기는 작업 패턴이 매우 다양한 건설기계이기에 굴삭기 플랫폼이 어떤 방향으로 위치하더라도 상차작업이 가능하도록 설계되어야 한다.

일본 PWRI의 완전 자동화 굴삭 로봇은 앞서 언급한 바와 같이 스테레오 비전 카메라 시스템과 2D 레이저 스캐닝 시스템이 장착되어 있고, 두 시스템 모두 전방의 작업지형을 3차원으로 스캐닝하기 위한 센서이다. 이 가운데 전방 지형의 3차원 모델링을 위해서는 스테레오 비전 시스템(300만 화소 급)이 사용되며, 토공사 작업지형 1회 촬영마다 21초의 3D 모델링 연산시간이 소요되는 것으로 분석되었다(Yamamoto et al., 2009). 한편, PWRI의 굴삭로봇은 전방의 지형을 3차원으로 모델링할 수 있지만 측면이나 후면에서 굴삭기에 접근하는 객체는 전혀 감지할 수 없다는 문제가 있다. 2D 레이저 센서의 경우 굴삭기 상부가 정속으로 선회할 경우 주변 360도의 지형과 객체 데이터를 얻을 수 있지만, 굴삭기의 암(arm)도 함께 선회해야 하기 때문에 주변 접근 객체와 충돌이 발생할 수 있다.

기존의 굴삭 자동화 연구는 3차원 지형 데이터를 기반으로 굴삭 및 상차 작업의 구현을 위한 다양한 기술개발이 이루어져 왔으며, 지형 데이터의 3차원 모델링이나 객체의 탐지를 위한 센서 인터페이스로는 주로 스테레오 비전 카메라 시스템과 2D 또는 3D 레이저 스캐너가 사용됨을 알 수 있다. 본 연구에서는 최적의 3차원 모델링 센서를 선정하기 위해 국외에서 개발된 완전 자동화 굴삭 로봇의 선행 연구문헌을 조사하고 문제점을 분석한 결과, 다음 Table 1과 같이 경제성, 신속성, 데이터 획득범위, 정확성, 설치가능 여부, 내구성 등을 고려요소로 도출하였다.

3. 지능형 굴삭 로봇의 주변지형 3차원 모델링을 위한 센싱 기술 분석

3.1 3차원 모델링 센서 기술 분석

3.1.1 광대역 3D 레이저 스캐닝 센서

TOF(Time Of Flight) 방식의 광대역 3D 레이저 스캐너(terrestrial 3D laser scanner)는 다이오드(diode)에서 레이저 광을 발생하여 물체의 표면에서 산란되고, 산란된 광선의 일부가 리시버(receiver)로 되돌아오는 시간을 측정함으로써 거리를 계산하는 장비이다. 레이저 광의 각 좌표 값은 측점 운(point cloud)이라 하며 소프트웨어를 이용하여 각 점의 좌표 값을 삼각 매시(mesh)화하면 3차원 입체 정보를 얻을 수 있다. 광대역 3D 레이저 스캐너의 경우 일반적으로 300미터 이상의 거리까지 측정이 가능하여 3차원 모델링 센서 중 가장 먼 거리의 측정이 가능하다. 또 스캐닝 각도 설정에 따라 수 밀리미터(mm) 해상도로 측정할 수 있으므로 가장 정밀한 3차원 모델링 센서로 볼 수 있다. 그러나 일반적으로 비전 기술 기반의 다른 3차원 모델링 기술에 비해 스캔 속도(5~30분)가 과다하게 소요되고, 시스템 장비 가격(1.2억~2.1억원)이 매우 높은 단점이 있다.

광대역 3D 레이저 스캐너는 가장 신뢰성 높은 3D 모델링 결과를 제공하는 것으로 볼 수 있으나, 광대역 3D 레이저 스캐너를 지능형 굴삭 로봇과 같은 토공사 작업환경에 동작하는 건설 자동화 시스템에 적용을 가정할 경우 몇 가지의 기술적 문제점을 예상할 수 있다. 먼저 광대역 3D 레이저 스캐너는 고속으로 동작하는 레이저 거리 측정기를 2개의 정속 회전축을 이용하여 거리를 측정하는 센서로써, 반드시 수평이 맞도록 설치되어야 하며, 스캐닝을 시작한 후 삼각대 등에 고정된 상태로 작동되어야 한다. 특히 강한 진동이 발생할 경우 오동작이 발생하는 빈도가 매우 높은 문제가 있다. 일반적인 건설 자동화 장비는 대부분 디젤 엔진과 유압 장비를 사용하기 때문에 필연적으로 매우 강한 충격과 진동이 발생하며, 작업 진행에 따라 동체의 자세는 끊임없이 변화하게 된다. 따라서 광대역 3D 레이저 스캐너의 적용을 위해서는 이를 고려한 능동형 진동 감쇠 장치 및 능동형 수평 조절 장치가 반드시 설치되어야 한다. 또, 토공사 작업환경은 일반적으로 수많은 분진과 습기에 노출된 환경으로 볼 수 있으며, 토공사 작업환경에 사용되는 3차원 모델링 센서는 반드시 방진방습에 대한 보호등급(international protection)을 충족해야 한다. 광대역 3D 레이저 스캐너는 매우 정밀하고 민감한 장비로써, 일반적으로는 사람이 장비를 이동하고 운용하는 것을 전제로 설계되었기 때문에 상당히 낮은 등급(IP-54)의 보호등급이 적용되어 있다. 이는 광대역 3D 레이저 스캐너를 토공사 작업환경에 적용하여 운용하기에는 적합하지 않음을 의미한다. 한편, 광대역 3D 레이저 스캐너를 작동시키기 위해서는 스캐닝 소프트웨어 운영자가 반드시 필요하도록 설계되어 있으며, 시스템 커스터마이징(customizing)에 반드시 필요한 소프트웨어 라이브러리(library) 지원도 상당히 제한적인 문제점이 있다.

3.1.2 스테레오 비전 카메라

스테레오 비전 카메라(stereo-vision camera)는 2대의 카메라를 통해 획득한 2차원 영상으로부터 3차원 지형 정보를 추출하는 기술이다. 일정 거리를 두고 배치된 두 대의 카메라를 통해 촬영된 두 개의 영상에서 피사체간 거리 차를 구하고, 렌즈의 초점거리와 카메라로부터 피사체 사이 거리의 기하학적 구조를 통해 실제 물체의 3차원 거리를 계산한다.

스테레오 비전 시스템은 2대의 CCD 카메라만으로 구성되기 때문에 레이저 방식에 비해 가격이 저렴하고 적외선 및 초음파방식에 비해 높은 정확도를 가진다. 또한 순간적인 영상 촬영을 기반으로 하기 때문에 스캐닝 시간이 필요한 레이저 스캐닝 방식에 비해 3차원 데이터 획득 속도가 매우 우수한 장점이 있으며, 전력 소모량이나 크기, 무게 등에 있어서도 스테레오 비전 카메라는 레이저 방식에 비해 월등히 우수하고 시스템 가격도 매우 경제적인 편이다. 그러나 스테레오 비전 시스템을 사용하여 3차원 모델링을 진행할 때 특징점을 인식하기 어려운 영상일 경우 스테레오 영상 매칭(matching)시 노이즈가 발생하는 단점이 있으며, 스테레오 비전 카메라 시스템은 영상을 기반으로 하기 때문에 일조환경에 따라 영상품질에 큰 영향을 받고, 영상품질에 따라 정확도(accuracy)를 추정은 할 수 있지만 레이저 스캐너처럼 정확히 보장하지 않는 단점이 있다. 실제 스테레오 비전 카메라를 이용하여 스테레오 매칭이 용이한 대상물(자연 지형)을 모델링한 경우 비교적 정확한 결과를 보여주지만, 반대의 경우 특히 플랫한 평면을 가진 인공 구조물(벽, 계단 등)을 모델링한 경우 상당한 오차와 노이즈가 발생한다. 또 다른 단점으로는 3차원 모델링 범위가 카메라 화각에 의존하기 때문에, 100도 이상 넓은 범위의 지형 데이터를 얻기 위해서는 별도의 선회모터를 장착하거나 회전각에 따라 여러 장의 영상을 촬영한 후 합성해야 하는 단점이 있다. 스테레오 비전 카메라는 비교적 진동에도 강하고 보호등급도 비교적 높은 편이지만, 실외 환경에서 노출 상태로 사용할 수는 없고 보호 케이스를 사용하거나 운전석 내부에 장착하여 사용해야 한다.

3.1.3 구조광(structured light)

구조광 기술은 기존의 스테레오 비전 기술에서 파생된 것으로 불연속적인 표면에 대한 대응점 계산이 용이하지 않은 스테레오 비전 기술의 정확도를 향상시키기 위해 제안된 기술이다. 구조광 방식 비전 기술의 구현은 프로젝터와 같이 일정한 규칙의 패턴이 포함된 광원을 3차원으로 복원하고자 하는 객체에 투영하고 카메라로 촬영한 후 3차원 이미지 영상을 획득하는 방법이다.

구조광 방식의 비전 기술은 빠른 시간 안에 매우 정밀한 3차원 측정이 가능하고 설치가 편리하며 대응점의 정확도를 향상시킬 수 있는 장점이 있다. 그러나 프로젝터에서 투사되는 광을 카메라가 인식할 수 있을 정도의 밝은 광원이 필요한 단점을 지니고 있다. 최근에는 레이저 광원을 대상 물체에 조사하는 방식이 주로 사용되고 있으며, 상당히 높은 정밀도의 3차원 모델링 결과를 얻을 수 있다. 구조광 시스템은 근본적으로 실내 환경에 적합하도록 설계된 기술로써 실제로 광원과 카메라가 협소한 영역을 가까운 거리에서 스캐닝하여 고밀도의 데이터를 획득하는데 최적화되어 있다.

구조광 시스템을 토공사 작업환경과 같은 야외환경에 적용하기 위해서는 통상적인 일조환경 이상의 밝은 광원이 요구되며, 이를 충족하기 위해서는 레이저 3~4 등급(class)이나 태양광보다 밝도록 특수하게 제작된 인공조명이 요구된다. 그러나 실제 등급이 높은 레이저 광선은 토공사 작업환경에서 작업하는 인부나 측량기사의 신체에 치명적인 피해를 줄 수 있을 뿐만 아니라 태양광 직사광선의 밝기가 최대 130,000lux에 이르는 점을 감안할 경우 상당히 높은 전력소모를 감당해야하는 문제점이 있다. 또한 10미터 이상 거리의 지형에 광원을 조사할 경우 빛이 산란되어 광원을 정확하게 인식하기 힘든 문제점이 발생할 가능성도 있다. 한편, 산업분야에서는 레이저 광원 장치와 카메라가 고정되고, 대상물체가 컨베이어 벨트를 따라 이동하는 방식으로 주로 사용되지만, 야외 필드환경에서 구조광 시스템을 사용하기 위해서는 광원 장치가 이동 또는 회전운동을 할 수 있도록 설계되어야 한다.

3.1.4 2D 레이저 스캐닝 센서

2D 레이저 스캐닝 센서는 광대역 3D 레이저 스캐너와 마찬가지로 레이저광을 대상 물체에 주사하여 그 반사광을 측정하는 것이 기본 원리이다. 광대역 3D 레이저 스캐너는 고속의 레이저 거리 측정기와 2개의 회전 축(vertical, horizontal)에 정속으로 회전하는 거울(mirror)을 부착하여 지형을 3차원으로 측정한다. 2D 레이저 스캐너는 광대역 3D 레이저 스캐너에 비해 하나의 축이 생략된 형태의 레이저 스캐너로 볼 수 있으며, 일반적으로 20~50m 내외의 거리를 측정할 수 있다. 2D 레이저 스캐너는 구조광 시스템과 유사하게 직선으로 이동하는 컨베이어 벨트 시스템에서 주로 사용되며 이동하는 물체의 프로파일(profile)을 획득하여 3차원으로 빠르게 모델링하기 용이하다. 2D 레이저 센서는 270도 평면을 최대 50Hz의 속도(초당 27,000 포인트)로 스캐닝 할 수 있고, 오차도 ±12 밀리미터 이내로 정확성이 매우 우수한 편이다. 또한 작동온도가 -30~50℃로 실외 환경에서 사용하기에 매우 적합하고, 진동과 충격에 대한 내구성이 강하다. 전력 소모량 측면에서도 3D 레이저 스캐너에 비해 10% 내외의 전력을 소모하는 장점이 있다.

한편 2D 레이저 센서는 광대역 레이저 스캐너에 비해 측정 거리가 비교적 짧고, 스캐닝 각도 해상도가 비교적 낮기 때문에 3D 광대역 레이저 스캐너에 비해 고밀도의 3차원 데이터를 획득하기는 어렵다는 단점이 있다. 각도 해상도는 평면 모델링 빈도와 상반관계(trade-off relation)에 있기 때문에 각도 해상도가 낮으면 밀도 높은 3차원 데이터는 얻을 수 없지만, 그만큼 3차원 평면 데이터의 갱신은 빨라진다. 이러한 2D 레이저 센서의 특징은 토공사 작업환경의 3차원 모델링에는 상당한 장점이 될 수 있다. 또 한 가지 단점으로 2D 레이저 센서는 앞서 언급한 바와 같이 3D 레이저 스캐너에 비해 하나의 회전축을 생략한 형태의 센서이기 때문에 토공사 작업환경의 3차원 모델링에 사용하기 위해서는 반드시 정속으로 작동하는 회전 기구나 직선이동 기구가 필요하다.

3.2 3차원 모델링 센서 성능사양 비교 및 장단점 분석

본 연구에서는 앞 절에서 분석된 광대역 3D 레이저 스캐너, 스테레오 비전, 레이저 광원 방식 구조광 센서, 2D 레이저 센서 등에 대하여 각 센서별로 국내에서 대표적으로 사용되는 모델을 선정하였으며, 이 센서들을 지능형 굴삭 로봇에 장착하여 주변 로컬영역을 3차원으로 모델링할 경우를 가정하여 다음 Table 2와 같이 각 센서의 성능 사양과 장단점을 비교․분석하였다. 이 가운데 레이저 광원 방식 구조광 센서는 실내용 센서의 성능사양을 기반으로 실외용으로 제작하였을 때의 추정치를 산정하였다. 본 연구에서는 각 센서의 성능사양을 바탕으로 3차원 모델링 센서 4종의 장단점을 분석하였으며, 그 결과 2D 레이저 센서가 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링에 가장 우수한 성능을 나타낼 것으로 예상되고, 스테레오 비전 카메라 센서가 지능형 굴삭 로봇 시스템에 적용 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 광대역 3D 레이저 스캐너는 글로벌 모델링에 매우 적합할 것으로 예상되나 시스템 가격 측면에서 로컬영역 모델링 센서로 적합하지 않은 것으로 분석되었으며, 레이저 광원 방식 구조광 시스템은 실외 환경에서 인공 광원의 생성이 문제가 될 것으로 분석되었다.

한편, 본 연구에서는 지능형 굴삭 시스템의 로컬영역 3차원 모델링 센서를 선정을 위하여 앞서 Table 1에서 조사 분석된 5개의 고려요소를 대상으로 AHP(Analytic Hierarchy Process) 분석기법을 이용하여 고려요소별 가중치를 분석하였으며, 3.1절에서 분석된 4개의 센서에 대하여 세부 고려요소의 해당여부 검토를 통하여 센서별 선호지수를 산정하였다. 아래 Table 3은 10명의 비전 센서 전문가 및 벤더(vendor)들과의 브레인스토밍 통해 AHP 분석 방법을 기반으로 고려요소 간의 쌍대비교를 한 결과로써, 정확성(C)의 가중치가 0.49로 가장 높게 나타났으며, 경제성(A)이 0.24, 신속성 및 측정범위(B)가 0.12, 설치용이성(D)이 0.09, 내구성(E) 0.06 순으로 분석되었다.

본 연구에서는 앞서 조사된 4개의 대안(광대역 3D 레이저 스캐너(3DS), 2D 레이저 스캐너(2DS), 스테레오 비전(S.V), 레이저 방식 구조광(L.S)) 중 실시간 지반 3차원 모델링 시스템 구현을 위한 최적 대안을 찾기 위해 Table 4와 같이 각 고려요소별 세부 고려요소에 대하여 각 대안의 해당여부를 검토하였다. Table 5의 각 대안에 대한 선호지수(preference index)는 Table 3에서 도출한 고려요소별 가중치와 Table 4에서 도출한 요소기술별 세부 고려요소의 해당비율을 곱함으로써 얻을 수 있다. 즉, 각 대안의 선호지수를 산정하기 위한 산술식은 다음 Eq. (1)과 같이 5개의 주요 고려요소에 대한 가중치와 각 주요 고려요소별 세부고려요소의 해당비율을 곱한 합으로 정의될 수 있다.

  (1)

예로써, 

3D 레이저 스캐너의 선호지수 =

경제성의 가중치 0.24 × 세부요소 해당비율 0.08 +

신속성의 가중치 0.12 × 세부요소 해당비율 0.20 +

정확성의 가중치 0.49 × 세부요소 해당비율 0.29 +

설치성의 가중치 0.09 × 세부요소 해당비율 0.13 +

내구성의 가중치 0.06 × 세부요소 해당비율 0.1

= 0.200

본 연구에서 Table 5와 같이 3D 모델링 센서별 선호지수를 산정한 결과 2D 레이저 스캐너가 0.320, 스테레오 비전 센서가 0.298로 산정되어 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링 센서로 비교적 적합한 것으로 분석되었으며, 광대역 3D 레이저 스캐너(0.200)와 레이저 구조광 센서(0.183)는 적합하지 않은 것으로 분석되었다. 따라서 본 연구에서는 2D 레이저 센서와 스테레오 비전 카메라 센서를 지능형 굴삭 로봇의 센서 시스템으로 1차 선정하였다.

4. 현장실험을 통한 3차원 모델링 센서의 성능분석

4.1 스테레오 비전 센서의 3차원 지형 모델링 현장 테스트

본 연구에서는 앞서 선호지수 분석에서 가장 높은 점수가 산정된 2D 레이저 센서와 스테레오 비전 카메라 센서 가운데 먼저 스테레오 비전 카메라를 대상으로 실제 토공사 작업현장에서 최종 센서 선정을 위한 성능 테스트를 수행하였다. 스테레오 비전 카메라의 현장 실험은 수도권 소재 실제 토공현장에서 수행되었으며, 스테레오 비전 카메라를 굴삭기의 운전석 상단에 설치하고 수평선을 기준으로 30도 내려다보는 방향으로 설치하였다. 스테레오 비전 카메라의 촬영 해상도는 640×480 화소이며, 획득된 지반형상 이미지는 본 연구에서 개발된 3D 모델링 소프트웨어를 이용하여 3차원 영상으로 모델링하였다. 본 연구에서는 스테레오 비전 카메라 영상의 분석을 위하여 Visual C++ 2008 컴파일러(compiler) 등을 이용하여 스테레오 비전 영상의 3차원 모델링 소프트웨어를 구현하였으며, Fig. 4는 이러한 과정을 통해 토공 현장 2차원 스테레오 영상을 3차원 지형으로 모델링한 것이다.

토공사 작업현장에서 스테레오 비전 카메라를 이용하여 지형을 3차원으로 모델링한 결과 전체 영상에서 노이즈가 빈번하게 발생하고 있음을 발견할 수 있다. 토공 현장에서 수집된 3차원 모델링 결과의 노이즈 패턴을 분석한 결과, 흙과 암석으로 구성된 일반 지반은 대부분 노이즈 발생빈도는 상당히 낮으나 산발적으로 발생하는 경향이 있으며, 야적된 콘크리트 흄관이나 지표수를 촬영한 경우 표면 상당 영역에서 많은 노이즈가 발생하고 지반과 마찬가지로 급격한 단차가 있을 경우에 주로 발생하는 경향을 보인다. 결론적으로 토공사 작업현장의 3차원 스테레오 매칭 영상은 노이즈 레벨이 낮은 편이나 전반적으로 크고 작은 노이즈가 발생하며, 이 데이터를 이용하여 삼각망을 생성할 경우 노이즈로 인해 지반형상이 왜곡될 가능성이 있기 때문에 반드시 노이즈 제거 알고리즘을 통해 제거되어야 하는 것으로 분석되었다(Yoo et al., 2009).

본 연구에서는 실제 스테레오 비전 카메라에 의해 측정된 거리 값과 실측을 통해서 얻은 거리 값의 비교를 통해 스테레오 비전 카메라의 정확도를 측정하였다. 측정방법은 7개소의 촬영 영역에 무작위로 5~9개의 목표물을 설치하고 지형과 목표물을 촬영한 후 토털 스테이션(total station)을 이용하여 측정된 각 목표물까지의 실제 거리와 스테레오 비전 소프트웨어 상에서 계산된 거리의 편차를 측정하였다(Table 6).

위의 실험방법을 통해 획득한 총 48개의 실측 데이터를 기반으로 실측거리와 측정거리 간 편차를 분석한 결과 오차 평균은 0.041미터이고 최대 오차는 0.160미터인 것으로 분석되었다. 한편, 스테레오 비전 데이터의 오차는 목표물까지의 거리가 멀어질수록 점진적으로 오차 폭이 증가하며 거리 대비 오차 비는 유지되는 것으로 분석되었다(Yu et al., 2009).

4.2 2D 레이저 센서의 3차원 지형 모델링 현장 테스트

2D 레이저 센서의 현장 테스트는 Fig. 5의 (a)와 같이 2D 레이저 스캐너(LMS-111)와 정속 회전 기구를 실제 굴삭기 운전석 뒤편에 설치하고, 센서를 정속 회전하여 3차원 데이터를 획득하는 방식으로 수행되었다. 레이저 센서 데이터는 스테레오 비전 데이터와는 달리 스캔 면이 연속 저장되는 데이터이며, 해당 실험에서는 약 12분간의 데이터를 획득하였다. 획득된 영상은 본 연구에서 개발된 소프트웨어를 이용하여 3차원 평면으로 모델링하고, 노이즈 수준과 프로세싱의 품질 정도를 판별하여 2D 레이저 센서의 토공현장 적합성 분석을 수행하였다. 본 연구에서는 2D 레이저 스캐너 지형 데이터의 분석에 있어 Microsoft社의 Visual C++ 2008 컴파일러(compiler) 등을 이용하여 3차원 모델링 소프트웨어를 구현하였으며, Fig. 6은 토공 현장 2D 레이저 스캐너 데이터를 3차원 지형으로 모델링한 것이다.

토공사 작업현장에서 2D 레이저 스캐너를 이용하여 지형을 3차원으로 모델링한 결과 스테레오 비전 카메라와는 달리 노이즈는 전혀 발견되지 않았으며, Fig. 6과 같이 전반적인 3차원 모델링 품질도 매우 우수하였다. Fig. 6에서 굴삭기 주변 사람의 형상과 측량 기기의 형상이 모두 뚜렷한 형상으로 검출됨을 확인할 수 있으며, 3차원 포인트의 밀도는 단위간격 기준으로 볼 때 스테레오 비전 최대 해상도에 비해 비교적 낮은 것으로 확인되었다.

2D 레이저 스캐너의 정확성 측정방법은 스테레오 비전과 동일하게 토털 스테이션 측량을 통해 측정되었으며, 2D 레이저 스캐너의 원점과 목표물 간의 실제 거리와 지형 데이터에서 2D 레이저 스캐너와 목표물 간의 거리 18개소를 비교하여 오차를 측정하였다. 상기 실험방법을 통해 획득한 실측 데이터를 기반으로 실측거리와 측정거리 간 오차를 분석한 결과 Table 7과 같이 평균 오차는 0.003 미터이고 최대 오차는 0.023 미터로 계산되어 스테레오 비전에 비해 비교적 정확도가 우수한 것으로 분석되었다. 또한 2D 레이저 스캐너 데이터의 오차는 스테레오 비전 카메라와 마찬가지로 목표물까지의 거리가 멀어질수록 점차 오차 폭이 커지며 거리 대비 오차 비는 유지되는 것으로 분석되었다.

4.3 현장실험 결과 분석을 통한 3차원 지형 모델링을 위한 최적 센서 선정

본 연구에서는 실제 토공사 작업현장의 3차원 지형 모델링을 위하여 스테레오 비전 카메라와 2D 레이저 센서의 3차원 지형 데이터를 획득하였으며, 각 센서의 로우(raw) 데이터를 3차원으로 모델링하고 모델링 품질 측면과 모델링 정확성 측면에서 검토하였다. 먼저 스테레오 비전 카메라를 이용하여 토공사 작업지형을 3차원 모델링한 결과, 실내의 인공 구조물을 대상으로 촬영한 모델링 결과보다는 비교적 우수하였으나, 전반적으로 크고 작은 노이즈가 발생하였다. 토공사 작업환경의 3차원 모델링 결과에서 노이즈 데이터가 존재할 경우 예상되는 문제점은 지형의 부피(volume)계산에 오차가 발생하여 토공량의 계산에 영향을 미치고, 노이즈가 있는 지형은 피라미드 형태의 매시가 생성되기 때문에 지능형 굴삭시스템이 이를 장애물로 인식할 수 있다는 점이다. 따라서 스테레오 비전 카메라를 지능형 굴삭 로봇의 환경인식 센서로 활용하기 위해서는 강력한 노이즈 필터링 알고리즘이 요구된다. 한편, 2D 레이저 스캐너를 이용하여 토공사 작업지형을 모델링한 결과에서는 노이즈가 전혀 발견되지 않았고 전반적인 3차원 모델링 품질도 스테레오 비전 카메라에 비해 우수하였다. 한편, 실제 토공사 현장에서 측정 범위 내에 무작위로 목표물(target)을 설치하고, 원점과 목표물 사이의 거리를 측정한 결과 전반적으로 2D 레이저 스캐너의 정확성이 스테레오 비전 카메라에 비해 월등히 우수하였다. 스테레오 비전 카메라는 2D 레이저 스캐너에 비해 지형의 촬영 속도가 월등히 신속하고, 3차원 포인트의 색상 정보까지 함께 획득할 수 있다는 장점이 있지만 건설 자동화 장비는 신뢰성 높은 주변 환경인식 기술을 필요로 한다. 본 연구에서는 건설 작업환경에 적합한 3차원 모델링 센서로 2D 레이저 스캐너를 최종 선정하였다.

5. 결 론

본 연구는 현재까지 개발된 3차원 작업환경 센싱 기술 분석을 통해 지능형 굴삭로봇의 3차원 지형 모델링에 적합한 센서를 선정하고 실제 토공사 작업환경의 3차원 모델링 현장실험을 통해 선정 센서의 성능을 검증하기 위한 연구로써, 본 연구의 결론은 다음과 같다.

(1)본 연구에서는 선행 개발된 완전 자동화 방식의 굴삭 로봇 개발현황 및 3차원 지형 모델링 센서 기술을 분석하였다. 그 결과 미국에서 개발된 CMU의 완전 자동화 굴삭기는 고가의 3D 레이저 스캐너 가격이 소요되는 문제점이 있었고 일본 PWRI의 완전 자동화 굴삭 로봇은 토공사 작업지형 1회 촬영마다 21초의 3D 모델링 연산시간이 소요되는 문제점이 있는 것으로 분석되었다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점 분석을 통하여 경제성, 신속성 및 측정범위, 정확성, 설치 용이성, 내구성 등 5가지 항목의 고려요소를 도출하였다.

(2)본 연구에서는 지능형 굴삭 로봇의 3차원 모델링 센서 선정을 위하여 현재 사용되는 3차원 모델링 센서 기술의 특징 및 사양을 조사하여 장단점을 분석한 결과 2D 레이저 센서와 스테레오 비전 센서가 지능형 굴삭 로봇 시스템에 적용 가능성이 높은 것으로 분석되었다. 한편 AHP 분석 방법을 이용한 고려요소 간의 쌍대비교 결과, 정확성의 가중치가 0.49로 가장 높게 나타났으며, 경제성이 0.24, 신속성 및 측정범위가 0.12, 설치용이성이 0.09, 내구성 0.06 순으로 분석되었다. 한편, 본 연구에서는 고려요소 내 세부 고려요소에 대하여 각 대안의 해당여부를 검토하였고, 이를 통한 3D 모델링 센서별 선호지수를 산정한 결과 2D 레이저 스캐너가 0.320, 스테레오 비전 센서가 0.298로 산정되어 지능형 굴삭 로봇의 로컬영역 3차원 모델링 센서로 적합한 것으로 분석되었으며, 광대역 3D 레이저 스캐너(0.200)와 레이저 구조광 센서(0.183)는 적합하지 않은 것으로 분석되었다.

(3)본 연구에서는 2종의 3차원 모델링 센서를 실제 토공사 작업현장에 적용하여 모델링 테스트를 수행하였고, 해당 센서로부터 획득된 데이터를 분석하여 3차원 모델링 품질 및 정확성 평가를 수행한 결과, 2D 레이저 스캐너의 3차원 모델링 품질과 정확성이 스테레오 비전 카메라에 비해 모두 월등히 우수한 것으로 분석되었다. 특히 실제 토공사 작업현장에 적용될 경우 2D 레이저 스캐너의 모델링 결과에서는 노이즈가 전혀 발견되지 않았으며 매우 정확한 3차원 모델링 결과를 보장하는 것으로 분석되었다. 향후 지능형 굴삭 로봇에 2D 레이저 스캐너를 적용하여 3차원 모델링 결과를 얻기 위해서는 정밀한 정속 회전 기구(機構)가 제작되어야 하며, 굴삭 로봇 주변 지형을 균일한 밀도로 스캐닝할 수 있는 위치에 설치되어야 한다.