야외 수영장을 아이폰 라이다로

방 스캔에서 쓴 방법을 넓은 야외(약 38.2 m × 49.6 m)에 그대로 적용한 시험 (2026-10-15)

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무엇을 했나: 라이다가 있는 아이폰에서 무료 앱 Modelar 로 야외 수영장 주변을 약 44분 걸으며 넓게 스캔했다. 고해상도 사진 90장은 한 기준점 위에 서서 제자리에서 돌며 찍었다(사진 위치가 최대 0.617 m 안에 모임). 방 스캔에서 가장 좋았던 방법부터 같은 도구로 처리한다.

처음부터 끝까지

flowchart LR
  A["아이폰 Modelar 스캔
야외 약 44분"] --> Z["보관 파일 해독
영상·사진·라이다 깊이 프레임"] Z --> M1["① 앱 메시"] Z --> M2["② 라이다 점"] Z --> D["라이다 깊이 프레임
11,589장"] --> T["TSDF 쌓기
격자 3 cm"] --> M3["③ 메시 + 사진 입히기
(가장 크게 찍힌 사진)"] Z --> P["사진 1,380장
(영상 3장마다 1장 + 고해상도 전부)"] --> M3 M1 & M2 & M3 --> W["웹용 압축
GLB · PLY"] classDef m1 fill:#fef3c7,stroke:#f59e0b,color:#78350f classDef m2 fill:#d1fae5,stroke:#10b981,color:#064e3b classDef m3 fill:#ffe4e6,stroke:#e11d48,color:#881337 class M1 m1 class M2 m2 class M3 m3

3D 로 비교하기

탭을 누르면 그 방법의 3D 를 불러온다. 끌기로 돌리기, 휠로 확대, 오른쪽 끌기로 이동. 휴대폰은 두 손가락. ③ 은 파일 4개(57 MB)라 불러오는 데 시간이 걸린다.

방법별 자세히

① 앱 메시

어떻게 만들었나: Modelar 앱이 촬영하면서 바로 만든 메시를 그대로 꺼냈다 (Mesh.scn 해독, 방과 같은 도구).

장점
  • 처리 시간 0
  • 넓은 범위를 한 번에
단점
  • 점 색이라 흐리다
  • 조각 2,526개로 나뉘어 있다

이 3D 에서 볼 것

숫자: 1,286,546 triangles · web 5.6 MB

② 라이다 점

어떻게 만들었나: 라이다 점 30,000,000개 중 0.05 m 격자로 줄여 1,331,284개만 웹에 올렸다.

장점
  • 가장 믿을 만한 형태 (실제 m)
단점
  • 가까이 가면 점 사이가 빈다
  • 라이다는 5 m 까지만 재서 먼 곳은 비어 있다

이 3D 에서 볼 것

숫자: web 1,331,284 points · 20.0 MB

③ 라이다 깊이 메시 + 사진

어떻게 만들었나: 방 스캔에서 가장 좋았던 방법(방 ⑪)을 그대로 썼다. 라이다 깊이 프레임 11,589장을 TSDF 로 쌓아 메시를 만들고, 사진 1,380장(영상 3장마다 1장 + 고해상도 전부)을 아이폰이 기록한 위치 그대로 입혔다(texrecon, 삼각형마다 가장 크게 찍힌 사진). 야외라 넓어서 격자를 1 cm 가 아니라 3 cm 로 했다 (2 cm 는 블록 59,899개로 메시 뽑기 실패). 웹에는 텍스처 한 변 1024 로 줄여 파일 4개로 나눴다.

장점
  • 바닥(마른 풀·자갈)·벽은 사진 질감 그대로
  • 형태와 치수는 라이다 그대로
  • 걷기 모드로 걸어 다닐 수 있다
단점
  • 덤불·나뭇잎은 라이다가 면으로 못 잡아 구멍 (화면 덮음 84.4%, 방은 97.7%)
  • 가까이 찍은 나무판 같은 곳은 3 cm 격자라 거칠고 엉뚱한 사진 조각이 섞인다
  • 웹은 텍스처를 1024 로 줄였다

이 3D 에서 볼 것

숫자: 3,816,078 triangles · texture atlases 366 · texturing 14 min · photo match PSNR 16.39 · coverage 84.4% · web 57.1 MB

방 스캔과 비교

방수영장
범위3.5 m × 3.65 m38.2 m × 49.6 m
라이다 깊이 프레임1,57211,589
TSDF 격자1 cm3 cm
사진 일치도 PSNR17.5516.39
화면 덮음97.7%84.4%

다음에 할 것