단일선 라이더는 구조가 간단하고 비용이 낮으며 전력 소모가 적은 장점이 있지만, 평면 스캔만 가능하여 독립적인 3차원 재구성이 불가능하다. 시각 센서는 풍부한 이미지 정보를 제공할 수 있지만, 기하학적 측정 정확도와 간섭 저항 능력에 한계가 있다. 단일선 라이더가 공간 3차원 정보를 직접 획득할 수 없고 단일 센서의 재구성 정확도가 낮은 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 라이더와 카메라 융합 3차원 재구성 시스템을 설계하였다. 본 시스템은 볼스크류 기구를 통해 단일선 라이더를 수직 방향으로 스캔하게 하여 공간 3차원 데이터를 획득하고, 딥스 카메라로부터 얻은 컬러 텍스처 정보를 결합하여 재구성 품질을 향상시킨다. 먼저 시스템 구성과 스캔 측정 원리를 명확히 하고, 전체 3차원 재구성 과정을 분석하였다. 그 다음 라이더와 카메라 간 내부 및 외부 파라미터 보정을 완료하여 포인트 클라우드 데이터의 정합 및 융합을 실현하였고, 3차원 재구성의 정밀도와 완성도를 효과적으로 향상시켰다. 동시에 실제 갱도의 시뮬레이션 실험 시스템을 구축하고, 파라미터 보정 후 3차원 재구성 시스템을 이용하여 프레임별 라이더 포인트 클라우드 좌표를 계산하고 11개의 목표물을 재구성하였다. 실험 결과 보정 오류는 6.8 mm였으며, 융합된 포인트 클라우드는 500 mm 측정 범위 내에서 5.5 mm를 초과하지 않았다. 또한 시스템을 이용하여 대형 실내 바닥에 대한 3차원 재구성 실험을 수행하였으며, 2,600 mm 측정 범위에서 재구성 오차가 12 mm를 넘지 않았다.

라이더;딥스 카메라;수직 운동;공동 보정;3차원 재구성