This thesis addresses a view path planning problem to construct highly accurate 3D models using a Micro-Aerial-Vehicle. Most previous studies have focused on exploration approaches. They are a greedy strategy that iteratively determines the most informative view that exposes the largest unknown area from the current partial model. However, these approaches sometimes miss minor unreconstructed regions and produce unnecessarily long trajectories by revisiting already explored regions. Furthermore, they focus only on exploring the unknown area while disregarding the reconstruction quality; this may reduce the completeness and accuracy of reconstructed models. To address these issues, we provide a novel path planning method that utilizes an inspection strategy to model an unknown environment. Unlike conventional inspection problems, which assume that a prior structure is known, our method addresses online inspection according to partially known and consistently updated environments. The proposed method consistently computes an optimal inspection path in real-time, providing maximum coverage and minimum path length. Furthermore, we introduce a surface-based exploration method to analyze reconstructed surfaces in exploration planning. This method considers not only a volumetric model but also reconstructed surfaces using a real-time dense mapping algorithm. The method thoroughly analyzes the 3D graphical surfaces and efficiently explores the unknown region at the same time. The proposed methods are evaluated in comparison with other state-of-the-art exploration methods through simulated and real-world experiments. The results show that the proposed methods outperform the other methods and especially improve the completeness and accuracy of reconstructed 3D models.
본 논문에서는 드론을 활용하여 정밀한 3차원 모델을 복원하기 위한 스캐닝 경로 계획 문제를 다룬다. 기존의 연구들은 대부분 탐사 방법을 활용하여 모델을 복원하였다. 탐사 방법은 탐욕 알고리즘 기반으로 현시점에서 가장 큰 미지의 영역을 관측하는 지점을 결정하고 해당 지점으로 이동해서 스캐닝하는 방법이다. 그러나 이 방법은 때때로 작은 복원 미흡 영역들을 지나치고 이미 탐사한 영역을 재방문하기 때문에 비효율적인 경로를 생성한다. 또한 기존 방법들은 복원된 3차원 표면의 정확도 및 완성도를 고려하지 않고 탐사를 진행하므로 부정확한 복원 결과를 얻는다. 이러한 문제들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 검사 방법을 활용한 새로운 경로 계획 방법을 개발하였다. 사전 구조물 정보를 활용하는 기존 검사 방법과는 달리 제안하는 방법은 지속해서 갱신되는 부분 정보만을 활용하는 온라인 검사 경로를 생성한다. 이 방법은 최소 거리로 최대 커버리지를 제공하는 최적의 검사 경로를 계산한다. 또한, 복원된 표면의 정확도 및 완성도를 분석하여 경로를 계획하는 표면 기반 탐사 방법도 개발하였다. 이 방법은 점유 지도와 복원된 3차원 표면 모델을 동시에 고려하므로 효율적인 탐사 경로 및 정밀한 모델을 생성 할 수 있다. 제안한 방법들은 시뮬레이션과 실제 실험을 통해 다른 최신 탐색 방법들과 비교하여 성능을 평가하였다. 실험 결과에서 제안한 방법들이 다른 방법들보다 우수한 성능을 보였으며 특히 복원된 3차원 모델의 완성도와 정확도가 향상되었다.
