3D reconstruction and expression of the environment is very important with various application in many different fields. Vision sensor, infrared sensor, and LiDAR(Light Detection and Ranging) sensor are usually used for this, and LiDAR sensor is used for the 3D reconstruction of environment in this thesis. There exist empty holes in the result of 3D reconstruction. When these holes are filled, improved results of localization, path planning, object detection, and exploration of robots are expected. In this thesis, contour based sampling algorithm predicting holes is proposed. It uses the information from regions near the holes for the prediction, and the result confirms that the filled regions looks similar to the real environment.
현대사회에 있어 주변 환경을 3차원으로 복원하여 표현하는 것은 다양한 분야에 적용될 수 있기 때문에 중요한 일이다. 이를 위해서는 주로 비전 센서, 적외선 센서, 레이저 거리 센서 등이 이용되는데, 본 논문에서는 레이저 센서를 이용하여 3차원 환경을 복원한다. 3차원 환경 복원을 위해서는 GPS, IMU 센서를 이용하여 차량의 위치를 아는 부분과(Pose Estimation), 이 차량의 위치를 토대로 LRF센서를 이용하여 3차원으로 환경 복원을 하는 부분이 필요하다. 3차원 환경 복원 결과에는 비어있는 영역(hole)이 존재하는데, 만약 이런 비어있는 영역이 채워진다면, 로봇의 localization, path planning, object detection, exploration 분야에서 향상된 결과를 기대할 수 있다. 비어있는 영역을 추정하기 위해서 물체가 속한 전경과, 건물이 속한 배경을 깊이 값 지도(depth map)을 통해 분리하고, 이 분리된 배경의 비어있는 영역을 제안한 외곽 기반 샘플링 알고리즘을 통하여 추정한다. 이 알고리즘은 비어있는 영역 주변의 정보를 이용하여 비어있는 영역을 추정하는 방법인데, 그 결과 비어있는 영역을 실제와 비슷하게 잘 추정하는 것을 확인할 수 있다.
