据ET News报导，现有利用自驾无人机所建立的大型物体3D扫描技术，为扫描大型物体全部资讯，特别在部分资讯补强上，需要不断重覆路径扫描。
 
KAIST研究团队透过调整作业顺序演算法，可将无人机路径重复次数降至最低，以最贴近扫描物的飞行方式进行特定地区详细扫描后，再移至其他区域，有效排除扫描中的侦测中断现象，进而避免后续路径重复问题。
 
研究团队同步采用能找出最低侦测位置的“Next Best View”技术，将无人机目前位置与大型物体上需侦测目标资讯进行综合分析后，推算最适扫描位置。
 
透过此种技术，能减少既有自驾无人机扫描时间的40%，以美国自由女神像做为模拟测试对象，研究团队所开发的技术仅需1,808秒便能建好物体模型，而既有技术则要耗时3,072秒。未来，研究团队将利用此无人机技术，投入所搜集的资讯视觉化等相关研究。
 
研究团队表示，利用无人机能够自由移动至任何地方的特点，已开发出各种建筑物、物体资讯数位化技术，在建筑与安全等领域上使用，能减少兴建的时间与费用。TOP▲