본 논문에서는 2차원 공간에서 기동하는 고정익 무인항공기의 장애물 회피를 위한 부드러운 경로궤적을 생성하는 문제를 다룬다. 2차원 장애물맵의 이산화 모델링을 위해 육각형 격자를 채택하였고, 이는 사각형 격자에 비해 연결성이 높아 부드러운 경로궤적 생성이 가능하도록 하였다. 특히 본 논문에서 제안된 경로템플릿 기법은 일정거리 단위로 조합 가능한 대표경로들(경로템플릿)을 사용하여 무인항공기의 기준경로를 생성하는 방법이고, 온라인 경로궤적 생성에서 계산량을 줄여 메모리 및 연산리소스가 제한되는 소형 오토파일럿에서도 적용이 가능하다는 장점이 있다.
Collision avoidance for the aircraft can be stated as a problem of maintaining a safe distance between aircrafts in conflict. Optimal collision avoidance problem seeks to minimize the given cost function while simultaneously satisfying the constraints. The cost function can be a function of time or input. This paper addresses the trajectory time-optimization problem for collision avoidance of the unmanned aerial vehicles. The problem is difficult to handle, because it is a two points boundary value problem with dynamic environment. Some simplifying algorithms are used for application in on-line operation. Although there are more complicated problems, by prediction of conflict time and some assumptions, we changed a dynamic environment problem into a static one.
This paper presents to generate 3D building model using estimation of rooftop surface after 3D line segment extraction using hybrid stereo matching techniques in terms of the co-operation of area-based stereo and feature-based stereo. we first performed a junction extraction from 3D line segment data which was obtained by stereo images, and finally generated building's reliable rooftop surface model using LSE(Least Square Error) method after creating surfaces by grouped and fixed junction points. we generated synthetic images for experimentation by photo-realistic simulation on Avenches data set of Ascona aerial images.
인삼의 수량은 토양 및 기상 환경, 재배조건 등 여러가지의 복잡한 요인들이 작용할 뿐 아니라 목적으로 하는 뿌리를 직접 관찰할 수 없기 때문에 정확한 수량진단이 어려운 실정이나 생육상황, 즉 인삼의 지상부 형질과 포장의 결주정도에 따라 예상 수확량을 추정하고자 지상부의 몇몇 형질과 근중간의 상관관계 및 수확량의 이론치와 실측치간의 부합도를 조사하였던 바, 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 인삼의 수량 결정에 가장 큰 요인이 되는 근중은 지상부의 경직경, 엽장, 엽폭, 엽장의 순으로 높았다. 3. 수량진단방식은 개개의 형질별 추정방식보다는 각 주요 형질들을 종합하여 추정하는 것이 실제 수량과의 오차를 훨씬 감소시켰다.
수치표면모형은 어떤 지역 표면의 고도를 표현하는 수치모형이다 이것은 항공사진으로부터 정사영상생성을 생성하는데 필수적인 것이며, 최근에는 항공사진에서 건물과 같은 인공구조물의 추출에도 자주 응용되고 있다 영상정합기술을 사용하면 수치표면모형을 자동적으로 생성할 수 있다. 이 연구에서는 건물지역에 대하여 수치표면모형을 자동적으로 생성하는데 적용할 수 있는 영상정합 방법을 제안하였다. 제안된 정합방법은 중복촬영된 항공사진상에서 공액점과 공액선을 찾아낸다. 공액점을 탐지하는데 있어서는 화소 값간의 상관계수뿐만 아니라 공액점쌍일가능성이 있는 것들간의 위치관계도 비교된다. 공액선 탐지에 있어서는 선 측면의 컬러 속성값, 선의 모양, 인접하는 점 및 선들간의 위치관계, 그리고 선들간의 연결관계가 비교된다. 제안된 정합방법은 건물지역을 포함하는 대상지역의 수치표면모형 자동생성에 유용할 것으로 생각된다.
본 논문에서는 칼라 세그멘테이션, 에지 정합, 지각적 그룹핑 등을 사용하여 Lidar 데이터와 광학 영상의 정보 융합에 의한 새로운 구조물 검출 및 복원 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 두 가지 단계로 구성된다. 첫 번째로, 항공 Lidar 데이터로부터 초기 구조물 추출 결과와 영상의 칼라 세그멘테이션 결과를 사용하여 coarse building boundary를 추출한다. 두 번째로, coarse building boundary와 에지 정합 및 지각적 그룹핑에 의해 보다 정밀한 구조물 추출 결과인 precise building boundary를 추출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리듬은 보다 신뢰성 있는 구조물 검출을 위해, 광학 영상으로부터 칼라 정보를 사용한다. 이를 통해, Lidar에 의해 획득된 붕괴된 형태의 구조물 외곽선을 보완한다. 또한, 인공지물의 특징으로서, 에지의 직선성 및 다면체 형태의 지붕모양을 반영함으로써 신뢰성 있는 구조물을 검출한다. 다중 센서 데이터에 대한 실험은 제안하는 알고리듬이 Lidar 단일 센서 결과에 비해 정밀하고 신뢰성 있는 결과를 보여준다.
본 논문에는 무인항공기에 장착된 UHF 안테나의 최적 위치 및 형상이 다양한 위치에서 EM 시뮬레이션을 통하여 분석되어져 있다. EM 시뮬레이션을 위하여 FEKO를 이용하였다. 시뮬레이션의 복잡도를 줄이고 분석시간과 메모리 이용도를 최소화하기 위하여 비행체의 복합체 구조를 레이돔 구조를 제외하고 PEC 모델로 간략화 하였다. 시뮬레이션은 무인항공기의 날개와 Ventral Fin 위치에서 수행되어 졌고, 안테나 형상은 모노폴, 다이폴, 굴곡형 모노폴 안테나들을 이용하였다. 모노폴 안테나가 비행체 날개에 장착될 경우, 오른쪽 날개와 왼쪽 날개에 각각 장착되어지기 위하여 두 개의 안테나가 필요하고, 이 두 개의 안테나들은 가시선 데이터링크 지상 안테나에 대한 무인항공기 날개 방향에 따라 전환되어져야 한다. 모노폴 안테나가 Ventral Fin에 장착될 경우, 가시선 데이터링크 지상 안테나에 대한 무인항공기 날개 방향에 상관없이 하나의 안테나로 운용 가능하다. 또한, 안테나 이득도 비행체에 의한 Blockage 감소로 개선되어진다. 안테나 이득은 굴곡형 모노폴 안테나를 이용하여 더욱 더 개선되어 진다. 결론적으로 무인항공기에 장착된 UHF 안테나의 최적 위치 및 형상은 굴곡형 모노폴 안테나를 Ventral Fin 아래에 장착하는 것이다.
하천 합류부는 두 개의 수체가 만나 전단층을 이루고 전단층을 따라 강한 혼합양상을 보이는 특징이 있다. 자연하천에서 합류하는 대비되는 두 하천의 색은 전단층을 따라 구분될 수 있는데, 이는 위성 또는 무인항공체를 이용해 촬영된 항공영상을 통해 쉽게 관측할 수 있다. 본 연구에서는 취득 비용이 저렴한 RGB 항공 영상을 이용해 합류부에서 발생하는 전단층을 추출하고 전단층 주변의 기하학적 특성을 정량적으로 산정하는 방법을 제시한다. 본 방법은 네 단계로 구분된다. 첫 번째로, 합류부 흐름에서 전단층 추출을 위해 가우시안 혼합 모형을 바탕으로 한 영상 분할을 수행하여 본류와 지류가 포함된 픽셀을 추출해낸다. 다음으로 추출된 하천 수역에 자기조직화지도를 적용해 하천의유선을 1차원 곡선으로 단순화한다. 추출된 수체 영역과 1차원 곡선들을 이용해 본류와 지류의 수역을 이미지상 직교좌표계에서 곡선좌표계로 투영한 뒤, 마지막으로 전단층의 기하학적 특성을 산정한다. 결과적으로 개발된 전단층 추출법을 경상남도의 낙동강과 남강의 합류부가 촬영된 위성 영상에 적용하여 자연하천 합류부의 기하학적 특성인 합류각, 합류하는 두 하천의 상하류 하천 폭, 전단층의 길이, 그리고 전단층의 최대 두께를 각각 정량적으로 추출하는 데에 성공하였다.
수치표고모델(DEM)은 정사영상 제작을 위한 중요한 기초 자료이며, 품질은 대상 점 또는 선형요소의 기하학적 정확도에 의존하게 된다. 따라서 본 연구에서는 격자의 간격과 스캐닝 해상도를 달리하며 상관매칭에 의해 수치표고모델 생성을 시도하였다. 실험결과 추출점의 격자간격이 작을수록 표준편차가 가장 작게 나타났으며 스캐닝의 해상도는 큰 영향이 없는 것으로 나타났다. 또한 수치표고모델에 대한 편이량 분석결과 소축척에 비해 대축척의 항공사진에서 편이가 크게 발생되었으며 이는 폐쇄영역이 가장 큰 영향 요소임을 알 수 있었다. 이러한 패쇄영역을 줄이기 위하여 다축척 영상의 이용과 종 중복도를 증가시키며 실험한 결과 한 쌍의 입체영상보다 다중영상을 이용한 경우 음영 및 폐쇄영역의 크기를 대폭 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다.
본 논문에서는 3차원 공동 작업 공간에서 다중 무인항공기의 협동 작업을 위한 확장 충돌 지도 기반 무 충돌 비행 계획 기법을 제안한다. 먼저 무인항공기는 회전과 같은 3차원 움직임을 고려해 구로 모델링하였다. 공동 작업 영역에 진입 후 진출할 때까지 무인 항공기는 직선 경로를 따라 이동하고 모든 무인 항공기의 우선순위는 미리 정해져 있다고 가정한다. 가정에 따라 3차원에서 정의된 구와 구 사이의 충돌 검출 문제를 2차원에서 정의된 원과 직선 사이의 충돌 검출 문제로 축소할 수 있다. 원과 직선 사이의 충돌영역은 계산의 편의성과 안전성을 위해 충돌사각형으로 근사화 하였다. 이렇게 정의된 충돌사각형을 이용하여 무인 항공기들 간의 충돌을 회피할 수 있도록 각 무인 항공기의 공동 작업 공간 진입 시간을 조율한다. 이와 같은 방법으로 모든 무인 항공기는 공동 작업 공간에 진입해서 진출할 때까지 서로 간에 충돌 없이 이동 할 수 있게 된다. 제안된 무충돌 비행 계획의 효율성을 증명하기 위해 12대의 무인 항공기를 이용한 시뮬레이션을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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