쿼드로터가 임무를 수행함에 있어 호버링은 필수적인 기능이다. 호버링을 위한 쿼드로터의 자세 측정과 제어를 위해서는 주로 관성측정장치가 사용된다. 그러나 관성측정장치는 적분으로 속도와 위치를 계산하기 때문에 시간에 지남에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 물리적으로 다른 특성을 가진 센서를 결합하여 지속적으로 오차를 수정해 주는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 카메라와 관성측정장치, 깊이 센서와 결합하여 속도와 위치의 발산을 방지하여 쿼드로터의 호버링을 안정적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 쿼드로터의 하방을 향해 카메라를 설치하고, 이로부터 얻은 두 이미지간의 ...
쿼드로터가 임무를 수행함에 있어 호버링은 필수적인 기능이다. 호버링을 위한 쿼드로터의 자세 측정과 제어를 위해서는 주로 관성측정장치가 사용된다. 그러나 관성측정장치는 적분으로 속도와 위치를 계산하기 때문에 시간에 지남에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 물리적으로 다른 특성을 가진 센서를 결합하여 지속적으로 오차를 수정해 주는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 카메라와 관성측정장치, 깊이 센서와 결합하여 속도와 위치의 발산을 방지하여 쿼드로터의 호버링을 안정적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 쿼드로터의 하방을 향해 카메라를 설치하고, 이로부터 얻은 두 이미지간의 옵티컬 플로우를 계산하여 관성측정장치에서 획득한 각속도와 깊이 센서로부터 얻은 바닥 까지의 거리 정보와 결합하여 쿼드로터의 이동 속도와 위치를 추정하는 시스템을 설계하였다. 옵티컬 플로우를 계산하는 알고리즘으로는 희소 옵티컬 플로우의 대표적인 방법인 피라미드 루카스-카나데 방법을 사용하였다. 이미지 왜곡에 의한 오차와 연산량의 감소를 위해 이미지 중심 영역의 일부만 지정하여 이 영역 내에서만 특징점을 추출하여 옵티컬 플로우 연산에 사용하였다. 실험을 통해 옵티컬 플로우 알고리즘에 의해 발생할 수 있는 오류 요인을 찾아 제거하고, 설계한 옵티컬 플로우 기반 호버링 제어 시스템의 누적 오차를 정지 실험을 통해 확인하였다.
쿼드로터가 임무를 수행함에 있어 호버링은 필수적인 기능이다. 호버링을 위한 쿼드로터의 자세 측정과 제어를 위해서는 주로 관성측정장치가 사용된다. 그러나 관성측정장치는 적분으로 속도와 위치를 계산하기 때문에 시간에 지남에 따라 오차가 누적되는 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 물리적으로 다른 특성을 가진 센서를 결합하여 지속적으로 오차를 수정해 주는 방법이 사용되고 있다. 본 연구에서는 카메라와 관성측정장치, 깊이 센서와 결합하여 속도와 위치의 발산을 방지하여 쿼드로터의 호버링을 안정적으로 제어할 수 있는 방법을 제안한다. 쿼드로터의 하방을 향해 카메라를 설치하고, 이로부터 얻은 두 이미지간의 옵티컬 플로우를 계산하여 관성측정장치에서 획득한 각속도와 깊이 센서로부터 얻은 바닥 까지의 거리 정보와 결합하여 쿼드로터의 이동 속도와 위치를 추정하는 시스템을 설계하였다. 옵티컬 플로우를 계산하는 알고리즘으로는 희소 옵티컬 플로우의 대표적인 방법인 피라미드 루카스-카나데 방법을 사용하였다. 이미지 왜곡에 의한 오차와 연산량의 감소를 위해 이미지 중심 영역의 일부만 지정하여 이 영역 내에서만 특징점을 추출하여 옵티컬 플로우 연산에 사용하였다. 실험을 통해 옵티컬 플로우 알고리즘에 의해 발생할 수 있는 오류 요인을 찾아 제거하고, 설계한 옵티컬 플로우 기반 호버링 제어 시스템의 누적 오차를 정지 실험을 통해 확인하였다.
Hovering is an essential feature when a quad rotor performs its mission. Inertia measurement devices are mainly used for attitude measurement and control of the quadrotor for hovering. However, since the inertia measuring device calculates the velocity and the position by integration, the error is a...
Hovering is an essential feature when a quad rotor performs its mission. Inertia measurement devices are mainly used for attitude measurement and control of the quadrotor for hovering. However, since the inertia measuring device calculates the velocity and the position by integration, the error is accumulated over time. In order to compensate for this, a method of continuously correcting errors by combining physically different sensors is used. In this study, we propose a method to stabilize the hovering of the quad rotor by preventing the divergence of velocity and position by combining the camera with the inertial measurement device. We designed a system to estimate the moving speed and position of the quad rotor by installing a camera toward the bottom of the quad rotor, calculating the optical flow between the two images, and combining with the angular velocity acquired by the inertial measurement device. The pyramid Lucas-Canade method, which is a representative method of rare optical flow, is used as an algorithm for calculating the optical flow. In order to reduce the error due to image distortion and the amount of computation, only a part of the image center area is designated, and the feature points are extracted only in this area and used in the optical flow calculation.
Hovering is an essential feature when a quad rotor performs its mission. Inertia measurement devices are mainly used for attitude measurement and control of the quadrotor for hovering. However, since the inertia measuring device calculates the velocity and the position by integration, the error is accumulated over time. In order to compensate for this, a method of continuously correcting errors by combining physically different sensors is used. In this study, we propose a method to stabilize the hovering of the quad rotor by preventing the divergence of velocity and position by combining the camera with the inertial measurement device. We designed a system to estimate the moving speed and position of the quad rotor by installing a camera toward the bottom of the quad rotor, calculating the optical flow between the two images, and combining with the angular velocity acquired by the inertial measurement device. The pyramid Lucas-Canade method, which is a representative method of rare optical flow, is used as an algorithm for calculating the optical flow. In order to reduce the error due to image distortion and the amount of computation, only a part of the image center area is designated, and the feature points are extracted only in this area and used in the optical flow calculation.
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