🧭 3D 점군으로 공간 AI용 씬 그래프 구축하기

 

🧭 3D 점군으로 공간 AI용 씬 그래프 구축하기

Python으로 Spatial AI 시스템을 설계하는 실전 튜토리얼

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✨ 개요

이 글에서는 3D 점군(Point Cloud)을 기반으로 **LLM이 이해할 수 있는 공간 그래프(Scene Graph)**를 만드는 과정을 소개합니다. 단순한 시각 데이터를 넘어, "이 물체는 어디에 있는가", "무엇과 관련되어 있는가"를 구조적으로 표현할 수 있습니다.

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🛠 주요 구현 흐름

1. Open3D를 통한 점군 로딩 및 시각화
2. DBSCAN 군집화로 객체 단위 분리
3. 각 객체의 중심점 계산
4. NetworkX로 객체 간 그래프 생성
5. 거리 기반 공간 관계 분석 (‘가까움’, ‘위에 있음’ 등)
6. LLM이 처리 가능한 JSON 구조로 변환
7. 질문-응답형 Spatial AI 시스템으로 확장

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📌 예제 코드 요약

import open3d as o3d
import numpy as np
import networkx as nx
from itertools import combinations

# 점군 로딩
pcd = o3d.io.read_point_cloud("scene.pcd")
labels = np.array(pcd.cluster_dbscan(eps=0.05, min_points=10))

# 그래프 초기화
G = nx.Graph()

# 노드 추가
for label in np.unique(labels):
    points = np.asarray(pcd.points)[labels == label]
    centroid = points.mean(axis=0)
    G.add_node(label, label="object", centroid=centroid)

# 거리 기반 엣지 추가
for i, j in combinations(G.nodes, 2):
    c1, c2 = G.nodes[i]["centroid"], G.nodes[j]["centroid"]
    distance = np.linalg.norm(c1 - c2)
    if distance < 1.0:
        G.add_edge(i, j, relation="near")

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💬 나의 생각

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• 왜 중요한가?
  공간을 해석하는 AI는 단순히 이미지나 좌표를 넘어서, 구조화된 의미 관계를 이해할 수 있어야 합니다.
  이 튜토리얼은 그 기초 단계를 매우 실용적으로 보여줍니다.
• 어디에 쓸 수 있나?
  • 실내 로봇 내비게이션
  • AR/VR 객체 탐지
  • 자율주행차 내 공간 구성 분석
  • LLM 기반 씬 해석 및 명령 수행
• 더 나아가면?
  관계를 단순 거리로 계산하는 대신, GNN 기반 관계 예측 모델을 붙여도 좋습니다.
  예: SGAligner, Open3DSG, Hydra, SceneFormer 등.

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