Kim, Dong-Wook;Jung, Sang-Jin;Kwon, Young-Seok;Kim, Hak-Jin
한국농업기계학회:학술대회논문집
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한국농업기계학회 2017년도 춘계공동학술대회
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pp.45-45
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2017
On-site monitoring of vegetable growth parameters, such as leaf length, leaf area, and fresh weight, in an agricultural field can provide useful information for farmers to establish farm management strategies suitable for optimum production of vegetables. Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are currently gaining a growing interest for agricultural applications. This study reports on validation testing of previously developed vegetable growth estimation models based on UAV-based RGB images for white radish and Chinese cabbage. Specific objective was to investigate the potential of the UAV-based RGB camera system for effectively quantifying temporal and spatial variability in the growth status of white radish and Chinese cabbage in a field. RGB images were acquired based on an automated flight mission with a multi-rotor UAV equipped with a low-cost RGB camera while automatically tracking on a predefined path. The acquired images were initially geo-located based on the log data of flight information saved into the UAV, and then mosaicked using a commerical image processing software. Otsu threshold-based crop coverage and DSM-based crop height were used as two predictor variables of the previously developed multiple linear regression models to estimate growth parameters of vegetables. The predictive capabilities of the UAV sensing system for estimating the growth parameters of the two vegetables were evaluated quantitatively by comparing to ground truth data. There were highly linear relationships between the actual and estimated leaf lengths, widths, and fresh weights, showing coefficients of determination up to 0.7. However, there were differences in slope between the ground truth and estimated values lower than 0.5, thereby requiring the use of a site-specific normalization method.
멀티로터 비행체는 여러 개의 로터로 이루어진 무인 비행로봇으로서, 로터의 개수에 따라서 트라이로터, 쿼드로터, 헥사로터, 옥토로터 등으로 나누어 진다. 멀티로터는 수직이착륙 및 정지비행과 같은 높은 기동성으로 인하여 다른 무인 비행로봇에 비하여 험준한 산학지역 및 건물이 밀집되어 있는 도심과 같은 지역의 정찰 및 감시 등 여러 응용분야에 유용하게 활용될 수 있다. 하지만, 멀티로터는 불확실한 외부 환경 및 외란의 영향에 쉽게 노출될 수 있어 강건한 자세 및 비행제어 기법의 적용을 필요로 한다. 본 논문에서는 강인제어기법 중 하나인 슬라이딩 모드제어기를 설계 및 임베디드 알고리듬을 구현을 통하여 실시간 실내 비행실험을 위한 시스템을 구성하고, 실시간 위치제어 및 자세 안정화에 대한 실내 비행실험을 수행하였다. 특히, 불확실한 외부환경에 대한 강건한 비행특성을 검증하기 위하여 외란을 삽입하여 비행시험을 통해 성능을 검증하였다.
아스팔트 도로표면의 균열은 자동차 속도, 연료 소비량, 도로주행 시 승차감, 도로표면의 내구성 등에 영향을 미친다. 이러한 도로의 균열은 장시간 방치 시 상당히 위험한 결과를 초래할 수 있다. 사람이 직접 균열을 찾아 내어 적절한 조치를 취하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소모된다. 또한 고가의 레이저 장비 차량들을 활용하기에는 초기 비용과 장비 운용에 어려움을 가진다. 이에 본 연구에서는 UAV 영상을 이용해 컴퓨터 비전 기반의 관심영역(ROI: Region of Interest) 설정과 에지 검출 알고리즘을 적용하여 도로표면의 균열탐지 방안을 제시하였다. 본 연구 결과는 무인항공기를 활용한 효율적인 도로표면 결함탐지 및 유지보수 방안으로 제시될 수 있다. 또한 도로 이외 건물빌딩의 외벽, 대규모 저장 탱크 등 다양한 건축, 토목 구조물에 발생된 균열 탐지에 활용이 가능하며 비용저감 효과를 기대할 수 있을 것이다.
본 논문은 최근 물체탐지 분야에서 실시간 물체 탐지 알고리즘으로 주목을 받고 있는 YOLOv2(You Only Look Once) 알고리즘을 이용하여 밀집 영역에 주차되어 있는 자동차 탐지 방법을 제안한다. YOLO의 컨볼루션 네트워크는 전체 이미지에서 한 번의 평가를 통해서 직접적으로 경계박스들을 예측하고 각 클래스의 확률을 계산하고 물체 탐지 과정이 단일 네트워크이기 때문에 탐지 성능이 최적화 되며 빠르다는 장점을 가지고 있다. 기존의 슬라이딩 윈도우 접근법과 R-CNN 계열의 탐지 방법은 region proposal 방법을 사용하여 이미지 안에 가능성이 많은 경계박스를 생성하고 각 요소들을 따로 학습하기 때문에 최적화 및 실시간 적용에 어려움을 가지고 있다. 제안하는 연구는 YOLOv2 알고리즘을 적용하여 기존의 알고리즘이 가지고 있는 물체 탐지의 실시간 처리 문제점을 해결하여 실시간으로 지상에 있는 자동차를 탐지하는 방법을 제안한다. 제안하는 연구 방법의 실험을 위하여 오픈소스로 제공되는 Darknet을 사용하였으며 GTX-1080ti 4개를 탑재한 Deep learning 서버를 이용하여 실험하였다. 실험결과 YOLO를 활용한 자동차 탐지 방법은 기존의 알고리즘 보다 물체탐지에 대한 오버헤드를 감소 할 수 있었으며 실시간으로 지상에 존재하는 자동차를 탐지할 수 있었다.
Unmanned ground vehicles may be operated by remote control unit through the wireless communication or autonomously. However, the autonomous technology is still challenging and not perfectly developed. For some reason or other, the wireless communication is not always available. If wireless communication is abruptly disconnected, the UGV will be nothing but a lump of junk. What was worse, the UGV can be captured by enemy. This paper suggests a method, autonomous return technology with which the UGV can autonomously go back to a safer position along the reverse path. The suggested autonomous return technology for UGV is based on multi-correlated information based DB creation and matching. While SUGV moves by remote-control, the multi-correlated information based DB is created with the multi-sensor information; the absolute position of the trajectory is stored in DB if GPS is available and the hybrid MAP based on the fusion of VISION and LADAR is stored with the corresponding relative position if GPS is unavailable. In multi-correlated information based autonomous return, SUGV returns autonomously based on DB; SUGV returns along the trajectory based on GPS-based absolute position if GPS is available. Otherwise, the current position of SUGV is first estimated by the relative position using multi-sensor fusion followed by the matching between the query and DB. Then, the return path is created in MAP and SUGV returns automatically based on the MAP. Experimental results on the pre-built trajectory show the possibility of the successful autonomous return.
유도제어 시스템 체계개발의 초기단계에는 운용 효과도 도출 및 요구사항 적합성 검토를 통한 체계 개략사양도출을 위해 효과도 분석을 수행한다. 본 논문의 목표는 M&S (Modeling & Simulation)를 활용한 운용 효과도 분석을 통해 고속 무인 수중운동체의 목표점 도달 임무를 위한 체계 요구사항 도출이다. 운용 효과도는 대상 수중운동체의 목표점 도달 정확도로 정의한다. 도달 정확도에 가장 큰 영향을 미칠 것으로 예상되는 변수는 항법센서 성능이다. 본 논문에서는 관성항법센서(Inertial Navigation Sensor, INS)와 도플러 속도 측정 장치(Doppler Velocity Log, DVL)를 이용한 복합항법을 고려하였다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션을 통해 항법센서 성능에 대한 효과도 분석을 수행한다. 몬테카를로 수치 시뮬레이션 결과는 CEP(Circular Error Probability)와 분산을 이용한 확률분석을 통해 분석한다. 상용 항법센서 가격을 고려하여 최적의 가격대 성능비를 갖는 항법센서 성능을 제시한다.
Unmanned aerial vehicles (UAVs) became popular platforms for the collection of remotely sensed data in the last years. This study deals with the monitoring of multi-temporal onion growth with very high resolution by means of low-cost equipment. The concept of the monitoring was estimation of multi-temporal onion growth using normalized difference vegetation index (NDVI) and meteorological factors. For this study, UAV imagery was taken on the Changnyeong, Hapcheon and Muan regions eight times from early February to late June during the onion growing season. In precision agriculture frequent remote sensing on such scales during the vegetation period provided important spatial information on the crop status. Meanwhile, four plant growth parameters, plant height (P.H.), leaf number (L.N.), plant diameter (P.D.) and fresh weight (F.W.) were measured for about three hundred plants (twenty plants per plot) for each field campaign. Three meteorological factors included average temperature, rainfall and irradiation over an entire onion growth period. The multiple linear regression models were suggested by using stepwise regression in the extraction of independent variables. As a result, $NDVI_{UAV}$ and rainfall in the model explain 88% and 68% of the P.H. and F.W. with a root mean square error (RMSE) of 7.29 cm and 59.47 g, respectively. And $NDVI_{UAV}$ in the model explain 43% of the L.N. with a RMSE of 0.96. These lead to the result that the characteristics of variations in onion growth according to $NDVI_{UAV}$ and other meteorological factors were well reflected in the model.
본 논문에서는 원형 목표구역에 무인 비행체가 도달할 때 비행체의 지향각, 즉 속도 벡터의 방향과 비행체와 목표점과의 시선이 이루는 사이 각을 제어할 수 있는 일반화된 중기 유도법칙을 제안한다. 유도법칙의 도출을 위해 비행체의 운동을 비선형 미분 방정식으로 모델링하고 거리함수 가중치를 갖는 제어 에너지 최소화 문제로 접근하여 최적제어이론을 적용하였다. 결과적으로 원형 목표구역 도달 시 지향각 구속조건을 만족시킬 수 있는 최적 해를 도출한다. 해의 수렴성을 비롯하여 제안한 유도법칙의 특성에 대해 고찰한다. 수치적인 시뮬 레이션을 통해 전형적인 시나리오에 대해 제안한 유도법칙의 성능을 시범적으로 보인다.
불법 무인기에 의한 위협을 줄이기 위해, 음향 기반 기법에 의한 추적시스템을 구현하였다. 드론 음향 추적 방식에는 3가지 주요 사항이 있다. 첫째, 가변 빔 형성을 통해 공간을 스캔하여 음원을 찾아 마이크 어레이를 사용하여 소리를 녹음한다. 둘째, 음원의 존재 유·무 여부를 알기 위해 은닉 마르코프 모델(HMM)로 분류한다. 마지막으로 음원이 드론인 경우, 적응형 빔 패턴을 기반의 추적기준 신호로 기록 및 저장된 음원을 사용한다. 시뮬레이션은 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 없는 이상적인 상태와 배경 노이즈 및 간섭 사운드가 있는 비이상적인 조건 모두에서 수행되며 불법적인 드론의 추적 성능을 평가하였다. 드론 추적 시스템은 마이크 어레이 성능에 따른 탐색 거리 성능향상 및 음향 패턴 일치 정도에 따른 드론 유무 판정 기준을 설계하여 음성판독 회로설계에 반영하였다.
무인기 항법 시스템의 개발 및 실험에는 위험 요소가 많아 가벼운 하중을 유지하면서도 고장 감내를 지원하는 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 CPU 시간과 메모리를 독립적으로 사용하는 파티션을 기반으로, 단일 및 복수 개의 FCC(Flight Control Computer)에서 항법용 주 및 보조 OFP(Operational Flight Program) 파티션들을 독립적으로 수행하는 고장 감내 무인기 항법 시스템에 대해 기술한다. 개발된 시스템은 이중화된 두 개의 FCC를 사용하고, 각 보드에서는 OFP 파티션을 이중화하여 개발 중인 OFP 및 검증된 OFP 시스템을 독립적으로 수행한다. 이러한 고장 감내 시스템은 감내 하중이 작은 무인기의 경우에 하나의 FCC만 사용하여도 S/W 이중화에 따른 고장 감내가 가능하며, H/W 고장 감내도 필요한 중대형 무인기의 경우, 이중화 파티션을 수행하는 보조 FCC까지 사용한다. 이와 같은 파티션 기반 고장 감내 항법 시스템은 그 개발 단계에서 실험의 많은 위험 요소를 제거할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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