Pocket 3D: 완벽한 솔루션 및 오픈 개발 키트

3D 모델링 및 개발 모두를 위해 설계되었습니다.

하나의 기기, 다양한 애플리케이션 경로

차세대 경량 3D 모델링 시스템인 Pocket 3D는 빠른 포인트 클라우드 획득과 대규모 3DGS 매핑을 가능하게 합니다. 복잡한 환경에서 재구성 효율을 크게 향상시키면서 네 가지 유형의 모델링 결과물을 생성합니다.

이 소프트웨어의 기능은 표준 모델링을 훨씬 뛰어넘습니다.

기존의 3D 모델링 시스템과 달리, Pocket 3D는 원본 이미지, 포즈 데이터 및 기타 소스 데이터의 내보내기를 지원하는 확장 가능한 아키텍처로 설계되었습니다. 이러한 설계 덕분에 Pocket 3D는 전문가용 개발 키트로도 활용될 수 있습니다. 대학, 개발자, 소프트웨어 공급업체 및 기업 R&D 팀은 개방형 데이터 인터페이스를 사용하여 고급 2차 개발 및 통합 3D 비전 애플리케이션을 구현할 수 있습니다. 유연하고 확장 가능한 아키텍처는 기존 시스템보다 뛰어난 개발 잠재력을 제공하며, 더 폭넓은 산업 통합 및 배포를 지원합니다.

전문 3D 모델링 시스템으로서

간소화된 워크플로우를 통한 효율적인 3D 모델링

이 워크플로는 간단한 조작과 빠른 결과를 필요로 하는 사용자를 위해 설계되었습니다.

캡처: 휴대용 장치를 사용하여 대상 장면 주변을 이동하며 전체 스캔을 수행하십시오. 작동 전에 장치를 평평한 표면에 약 20초 동안 놓아 자동 보정을 완료한 다음 데이터 수집을 시작하십시오.

처리: 캡처된 데이터를 함께 제공되는 소프트웨어로 가져와 원클릭 후처리를 실행하여 컬러 포인트 클라우드와 3DGS 재구성 이미지를 생성합니다. 이 워크플로는 실제 사용 환경에 최적화되어 불필요한 매개변수 설정을 제거하고 운영 복잡성을 줄입니다.

출력: 포인트 클라우드 모델은 정확한 측정 및 분석을 지원합니다. 3DGS 모델은 자유 시점 탐색, 사전 설정 경로 투어, 포인트 클라우드 및 파노라마 이미지와의 결합 시각화를 지원합니다.

Pocket 3D는 장기적인 소유 비용도 절감해 줍니다. 매핑, 모델 학습 및 결과 보기에 필요한 모든 소프트웨어는 영구 무료 라이선스와 평생 무료 업데이트를 제공하며, 연간 구독료나 향후 기능에 대한 추가 비용이 발생하지 않습니다. 기기를 한 번만 구매하면 전체 소프트웨어 제품군을 지속적으로 이용할 수 있어 장기적인 운영 비용을 크게 줄일 수 있습니다.

개발 키트로서

자세 및 이미지 원본 데이터에 대한 공개 액세스

Pocket 3D 워크플로의 핵심 단계는 LiDAR 포인트 클라우드에서 장면 맵을 구축하고 각 캡처 위치에서 파노라마 카메라 포즈를 계산하는 것입니다.

턴키 방식 사용자에게는 이는 단순히 중간 단계의 백그라운드 프로세스일 뿐입니다. 하지만 개발자에게는 이 프로세스의 결과물, 즉 절대 자세 정보를 담은 파노라마 이미지 세트와 실제 크기의 고밀도 포인트 클라우드가 매우 유용합니다.

이에 비해, 기존의 비전 기반 오픈소스 솔루션은 일반적으로 COLMAP과 오프라인 SFM(Structure-from-Motion) 계산을 통해 카메라 포즈를 추정합니다. 이 과정은 시간이 많이 소요되고, 텍스처가 부족하거나, 조명이 약하거나, 대규모 환경에서는 오류가 발생하기 쉽습니다. Pocket 3D는 LiDAR 센서를 사용하여 포즈를 직접 추정함으로써, 물리적 스케일을 그대로 유지하면서도 신뢰할 수 있는 결과를 제공합니다. 또한, 기존 워크플로우를 방해하는 시간 소모적인 SFM 단계를 제거합니다.

이미지 및 자세 데이터가 확보되면 개발자는 이 중요한 병목 현상을 건너뛰고 하위 응용 프로그램 또는 알고리즘 개발로 바로 진행할 수 있습니다.

이 데이터는 어떻게 활용될 수 있을까요?

타사 3DGS 워크플로우: 포즈 태그가 지정된 파노라마 이미지를 원하는 Gaussian Splatting 학습 프레임워크로 직접 가져와 타사 3DGS 파이프라인을 사용하여 처리할 수 있습니다.

메시 재구성 소프트웨어: 포인트 클라우드 및 이미지 데이터를 타사 모델링 도구로 가져와 시각화, 편집 및 렌더링을 위한 삼각형 메시 모델을 생성합니다.

독자적인 알고리즘 개발: SLAM, 3D 재구성 또는 자세 추정 분야 개발자를 위해, 이 데이터 세트는 LiDAR, 이미지 및 자세 데이터를 포함한 다중 모달 센서 데이터와 알고리즘 비교, 오류 분석 및 검증을 위한 실제 크기의 정답 데이터를 제공합니다.

교육 및 실험실 훈련: 대학 및 직업 교육 기관에서 실제 데이터를 수집하고 중간 결과를 내보내는 시스템은 시뮬레이션 데이터 세트만 사용하는 것보다 SLAM 및 3D 재구성 원리를 더 명확하게 보여줍니다.

이 데이터는 다양한 사용자 요구 사항을 지원합니다. 일반 사용자는 표준화된 3D 모델링 워크플로를 따를 수 있고, 개발자는 포즈 데이터를 추출하여 독립적인 학습 및 최적화를 수행할 수 있으며, 평가 기관은 성능 테스트 및 2차 개발을 진행할 수 있습니다.

소프트웨어 파트너에게 제공하는 혜택은 무엇인가요?

3D 재구성, 디지털 트윈 또는 산업용 애플리케이션 플랫폼 분야에서 작업하는 상용 소프트웨어 개발자에게 Pocket 3D는 개방적이고 유연한 통합 기능을 제공합니다.

당사는 개방형 데이터 형식을 통한 기술 통합을 지원하여 Pocket 3D로 촬영한 이미지, 포즈 데이터 및 포인트 클라우드를 귀사 제품에 통합할 수 있도록 합니다. SDK 접근, 임베디드 제품 통합 및 기타 개발 모델에 대한 협력도 가능합니다. 관심 있는 팀은 언제든지 문의해 주십시오.