Скачать или смотреть Real-time Visualization and Error Analysis of LiDAR and iOS Coordinates Using Python and Node.js

[연구 목표]
본 연구의 목표는 라이다(LiDAR)와 iOS 단말기로부터 수집한 위치 좌표를 비교하고, 이들의 오차율을 측정하여 데이터를 저장하고 시각화하는 것입니다. 이를 통해 다수의 단말기로부터 수집한 데이터를 동시에 분석하고, 실시간으로 그래프로 시각화하여 비교할 수 있는 시스템을 구축하는 것입니다.

[실험 결과]
본 연구에서는 Node.js를 사용하여 비동기 처리로 다수의 단말기로부터 데이터를 수신하고, 수신한 데이터를 Python의 Matplotlib 라이브러리를 이용하여 그래프로 시각화하는 시스템을 개발하였습니다. Node.js를 통해 실시간으로 수집된 데이터를 처리하여 로그로 기록하고, 이를 Python으로 불러와 그래프 형태로 시각화하였습니다.

[향후 계획]
향후에는 본 연구에서 개발한 시스템을 활용하여 라이다와 iOS 단말기로부터 수집한 데이터를 더욱 정확하고 빠르게 비교할 수 있는 방법을 고도화할 예정입니다. 또한, 이번 연구를 통해 생성된 시각화 자료를 활용하여 더욱 이쁜 영상 콘텐츠를 제작하여 연구 결과를 알릴 계획입니다.

[연구 세부 사항]
ROI 설정 및 PCL 필터링: ROI(Region of Interest)를 설정하여 특정 영역 내의 데이터만을 필터링하고 분석합니다.
PCL(Point Cloud Library)을 사용하여 불필요한 점들을 제거하고 유의미한 데이터만을 남깁니다.

[Node.js를 통한 실시간 데이터 수집 및 처리]
Node.js 서버를 통해 iOS 단말기와 라이다로부터 실시간으로 데이터를 수신합니다.
수신한 데이터를 JSON 형식으로 변환하여 Swift와 라이다 데이터 간의 오차를 계산합니다.
계산된 오차 데이터를 로그 파일과 CSV 파일로 기록하고, 이를 실시간으로 시각화 서버로 전송합니다.

[Python을 통한 데이터 시각화]
저장된 CSV 파일을 Python의 Pandas 라이브러리를 사용하여 불러오고, 데이터를 분석합니다.
Matplotlib의 애니메이션 기능을 활용하여 시간에 따른 Swift와 라이다 데이터의 변화를 시각화합니다.
오차율을 색상(히트맵)으로 표현하여 시각적으로 쉽게 비교할 수 있도록 합니다.

[결론]
본 연구를 통해 라이다와 iOS 단말기 간의 위치 좌표를 비교하고, 실시간으로 오차를 분석하는 시스템을 구축하였습니다. 이를 통해 다양한 단말기로부터 수집한 데이터를 동시에 분석하고 시각화할 수 있는 기술을 개발하였습니다. 향후에는 더욱 정밀한 분석과 고도화된 시각화 방법을 도입하여 연구를 확장해 나갈 예정입니다.