본 논문에서는 실내 환경에서 컴퓨터비전, 스마트폰과 헬륨을 사용하여 특정한 장소를 찾아갈 수 있는 자동비행체 구현 방법을 제안한다. 먼저, 마커를 이용하여 빌딩 내 각 정점을 표시하고, 다익스트라 알고리즘을 활용하여 자동으로 최단의 경로를 찾는다. 제안된 방법을 이용하여 그 경로를 따라 비행하기 위한 최적의 비행체 구조를 설계한다. 실험 결과 다양한 방면으로 적용 가능한 유의미한 결과를 얻었다.
본 논문에서는 실내 공간에 설치된 복수의 카메라로부터 획득한 영상정보를 소형무인기의 자세 추정 및 제어에 이용하는 시스템에 대한 연구를 기술하였다. 제안된 시스템은 실외 비행시험의 제한을 극복하고 효율적인 비행시험 환경을 구축하기 위한 것으로 무인기의 위치 및 자세를 측정하기 위해 별도의 센서를 탑재할 필요가 없어 저가의 장비로 테스트베드를 구성할 수 있다는 장점을 갖는다. 시스템 구현을 위해 요구되는 카메라 보정, 마커 검출, 자세 추정 기법을 소개하였으며 테스트베드를 이용한 실험 결과를 통해 제안된 방법의 타당성 및 성능을 보였다.
We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orientation of the quadcopter in an indoor environment. We autonomously fly a miniature RC quadcopter in small known environments using an on-board camera as the only sensor. We use an algorithm that combines data-driven image classification with image-combine techniques on the images captured by the camera to achieve real 3D localization and navigation.
멀티로터 비행체는 헬리콥터와 같은 제자리 비행이 가능하면서 구조적으로 간단한 형태를 가지며 상대적으로 높은 추력을 가지는 장점으로 인해 다양한 분야에서 활용되고 있다. 최근 레저용으로 개발된 Parrot사의 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 조정할 수 있으며, SDK(Software Development Kit)를 제공함으로서 멀티로터를 이용한 연구에 쉽게 활용할 수 있는 특징이 있다. 또한 크기가 상대적으로 작으면서 저가이기 때문에 군집비행에 적용되기 적합한 비행체이다. 이에 본 논문에서는 다수의 AR.Drone을 이용하여 실내 군집비행을 위한 제어기 개발과정에 대해서 소개하고자 한다.
뛰어난 기동성으로 인한 최근 쿼드로터에 대한 관심의 증대는 다양한 형태의 멀티로터 비행체의 개발 및 상용화를 이끌었으며, 레져용으로 사용자들이 쉽게 사용할 수 있는 다양한 쿼드로터 제품들이 등장하고 있다. 이 중에서 최근 Parrot사에서 제작한 AR.Drone은 사용자를 위한 내부 안정화 루프를 탑재하고 있기 때문에 초보자들도 쉽게 제어할 수 있는 장점이 있다. 이러한 AR.Drone의 시스템을 이용하면 다양한 형태의 다수 무인기 시스템을 쉽게 구축할 수 있다. 이러한 특성을 바탕으로 한국항공우주연구원에서는 다수의 AR.Drone을 이용한 실내 군집비행 연구를 진행 중에 있다. 이러한 다수의 무인비행체를 이용한 실내 군집비행을 위해서는 개개의 비행체에 대한 위치제어 및 서로간의 충돌을 방지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 이를 위해서 본 논문에서는 다수의 실내 무인기의 원활한 기동을 위해 개발한 충돌회피 기동 제어기를 소개하고자 한다.
최근 쿼드콥터에 대한 관심이 증가하면서 방송에서 군에 이르기까지 다양한 분야에서 활용되고 있다. 특히 다수의 쿼드콥터를 동시에 제어하는 군집 비행 연구는 중요 임무 수행 성공 확률을 높일 수 있고, 예술과 융합되어 군무를 수행하는 등 다양한 응용에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 AR.Drone을 활용하여 실내에서 모션 캡쳐 기반으로 다수의 비행체가 서로의 위치를 파악하고, 시나리오에 맞춰 정해진 임무를 수행하기 위해 개발된 군집 비행 시스템을 소개한다.
본 논문은 실내에서 미니드론의 영상기반 자동 비행 및 이 착륙 제어시스템을 제안한다. 천정 카메라와 지면에 마커가 있는 환경에서 미니드론의 자동 비행 제어시스템을 구성하였다. 천장에 설치된 카메라영상을 기반으로 착륙 위치와 드론을 인식할 뿐만 아니라 드론의 움직임을 추적한다. PC서버는 드론의 위치를 계산하여 드론에 제어 명령을 전송한다. 드론의 비행 제어기는 상태 머신 기법, PID 제어와 웨이포인트-위치 제어기법을 사용하여 구현하였다. 실제 미니드론을 사용하여 제안한 자동제어시스템을 검증하였다. 바닥의 마커를 인식하여 ㄱ, ㄷ, ㅁ자 등의 특정 형상의 궤적을 따라 비행하는 것을 실험으로 확인하였으며, 높이의 차이가 있는 두 개의 착륙지점에도 착륙하는 실험에서도 우수한 성능을 보여 주었다.
In this paper, we propose a 3D LiDAR sensor-based costmap generation and path planning algorithm using it for reliable autonomous flight in complex indoor environments. 3D path planning is essential for reliable operation of UAVs. However, existing grid search-based or random sampling-based path planning algorithms in 3D space require a large amount of computation, and UAVs with weight constraints require reliable path planning results in real time. To solve this problem, we propose a method that divides a 3D space into several 2D spaces and a path planning algorithm that considers the distance to obstacles within each space. Among the paths generated in each space, the final path (Best path) that the UAV will follow is determined through the proposed objective function, and for this purpose, we consider the rotation angle of the 2D space, the path length, and the previous best path information. The proposed methods have been verified through autonomous flight of UAVs in real environments, and shows reliable obstacle avoidance performance in various complex environments.
This paper addresses the issue fo target classification and localization with a SONAR for mobiler robot indoor navigation. In particular, multiple refetions of SONAR sound are used actively and interntionally. As for the SONAR sensor, the multiple reflection has been generally considered as one of the noisy phenomena, which is inevitable in the indoor environments. However, these multiple reflections can be a clue for classifying and localizing targets in the indoor environment if those can be controlled and used well. This paper develops a new SONAR sensor module with a reflection plane which can actively create the multiple refection. This paper also intends to suggest a new target classification emthod which uses the multiple refectiions. We approximate the world as being two dimensional and assume that the targets consisting of the indoor environment are pland, corner, and edge. Multiple reflection paths of an acoustic bean by a SONAR are analyzed, by simulations and the patterns of the TOPs (Time Of Flight) and angles of multiple reflections from each target are also analyzed. In addition, a new algorithm for target classification and localization is proposed.
최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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