[논문]무인헬기의 정밀 자동착륙 접근을 위한 영상정보 처리

김덕열; 김도명; 석진영

doi:10.5302/j.icros.2009.15.1.054

문제 정의

본 논문에서는 무인헬기를 보다 정밀하게 착륙시키기 위해 영상정보를 이용하여 카메라와 표적 사이의 3차원 상대좌표를 계산하였다. 본 연구실에서 보유하고 있는 연구용무인 헬기를 이용한 자동착륙을 목표로 착륙대 설정에서부터 착륙단계별 구체적인 영상 처리 방법에 관해 연구하였으며, 실제 비행시험을 통하여 최종단계를 제외한 자동착륙접근을 위한 영상정보 처리 성능의 유효성에 대해 기술하였다.
계산하였다. 본 연구실에서 보유하고 있는 연구용무인 헬기를 이용한 자동착륙을 목표로 착륙대 설정에서부터 착륙단계별 구체적인 영상 처리 방법에 관해 연구하였으며, 실제 비행시험을 통하여 최종단계를 제외한 자동착륙접근을 위한 영상정보 처리 성능의 유효성에 대해 기술하였다.
본 연구에서는 무인헬기로부터 표적까지의 북쪽, 동쪽거리 및 비행고도를 계산하여 착륙과정 중에서 무인헬기를 표적의 중심으로 유도하고자 하였다. 그림 11에서 나타내어진 바와 같이 카메라 화각과 고도에 따라 촬영범위가 결정되고 간단한 비례식을 통해 표적과 무인헬기의 수직거리, 즉 고도를 계산할 수 있다.
본 연구에서는 영상기반 자동 착륙 기법을 검증하기 위하여 실물크기의 표적을 사용하여 실시간으로 실험을 수행하였다. 표적을 인식하기 위해 canny edge detection, circular hough transform 등을 사용하였고, 헬기의 자세에 따라 발생하는 표적과의 상대거리오차를 보정하여 무인헬기로 송신하였다.
본 절에서는 무인헬기의 자동착륙접근을 위한 영상처리 및 영상인식기법에 관해 기술하였다. 착륙 표적은 비행고도 20m에서 무인헬기에 탑재한 영상카메라를 이용하여 안정적으로 인식할 수 있는 크기로 설계하였다.
지상시험을 통하여 설계된 3차원 상대위치 측정기법의 정확성과 신뢰성을 검증하였으며, 자동비행이 가능한 무인헬기를 이용하여 실제 비행시험을 수행하여 영상을 이용한 유도 명령 값으로 고도 약 20m~Im까지 무인헬기의 자동착륙 접근을 유도하였다. 수 회의 비행시험을 통하여 영상을 이용한 자동착륙기법의 기술적가능성을 검증하였다고 판단된다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 정확도를 높인 영상처리기법 및 정보추정기법을 적용하여 무인헬기와 착륙표적간의 3차원 상대거리를 추정하여보다 신뢰성 있는 데이터를 획득하면, 최종착륙단계까지 영상을 이용하여 완전한 자동착륙이 가능할 것으로 기대된다.
영상처리의 목적은 영상 내의 표적을 인식하여 표적 내부의 원의 지름 또는 정사각형의 대각선 픽셀길이를 측정하고, 도형 중심의 픽셀좌표를 찾는 것이다. 이후 픽셀길이와 픽셀좌표, 비행체 자세를 이용하여 표적과 카메라 사이의 3차원 거리를 계산하게 된다.

가설 설정

카메라는 비행체에 고정되어 있기 때문에 비행체의 자세와 카메라의 자세는 동일하다고 가정하였다. 비행체의 자세가 변하면 비행체가 정지하고 있더라도 영상 내에서 표적이 이동하게 되므로 비행체의 자세에 따른 표적위치 보정이 필요하다.

제안 방법

그림 13에서 카메라는 비행체의 앞에 장착되어 있으며, 비행체는 정북방향, 카메라는 직하방을 향하도록 하고, 표적과 카메라의 거리를 약 Im 유지한 상태에서 축소표적을 북쪽, 동쪽방향으로 각각 30Cm씩 이동하여 영상처리를 통해 계산한 결과와 비교하였다. 또한 임의로 롤 및 피치자세를 주어 출력되는 위치를 확인하였다.
두 번째 비행시험(FT#2)은 초당 10회로 수행하던 디지털정지 프레임 저장을 아날로그 방식으로 대체하여 연산시간을 단축시켰으며, 무인헬기와 착륙표적간의 3차원 상대거리를 초당 10~15회 계산하여 비행체로 전송하였다. 그림 20은 두 번째 비행시험의 고도데이터이다.
그림 13에서 카메라는 비행체의 앞에 장착되어 있으며, 비행체는 정북방향, 카메라는 직하방을 향하도록 하고, 표적과 카메라의 거리를 약 Im 유지한 상태에서 축소표적을 북쪽, 동쪽방향으로 각각 30Cm씩 이동하여 영상처리를 통해 계산한 결과와 비교하였다. 또한 임의로 롤 및 피치자세를 주어 출력되는 위치를 확인하였다. 지상시험 결과를 표 1-2에 정리하였다[10].
비행시험은 그림 14와 같이 영상처리를 비행체 외부의 컴퓨터에서 수행하는 of&board 방식을 사용하였다. 무인헬기로부터 영상을 수신하여 처리한 후, 표적과 비행체간의 북쪽, 동쪽 상대거리와 비행고도를 무인헬기로 송신하여 유도 명령으로 사용하였다.
본 논문에서는 영상처리기법을 이용하여 실제 무인헬기의 자동착륙에 응용하고자 하므로, 시험절차는 구체적인 비행시험에 기준을 두어 진행되었다. 지상시험 및 비행시험에 사용된 무인헬리콥터는 현재 충남대학교 항공우주공학과에서 연구용으로 운용되고 있는 CNUHELI-020을 이용하였다.
본 연구에서 계산된 영상처리 알고리듬의 정확도를 검증하기 위하여 먼저 축소표적을 제작하여 실내에서 표적인식과 비행체 자세에 따른 위치보정 시험을 수행하였다. 그림 13에서 카메라는 비행체의 앞에 장착되어 있으며, 비행체는 정북방향, 카메라는 직하방을 향하도록 하고, 표적과 카메라의 거리를 약 Im 유지한 상태에서 축소표적을 북쪽, 동쪽방향으로 각각 30Cm씩 이동하여 영상처리를 통해 계산한 결과와 비교하였다.
표적의 모양은 그림 1과 같이 비교적 인식이 용이한 사각형과 원을 사용하였다. 영상 내의 표적을 인식하고 표적의 특정부분에 대한 픽셀 길이를 바탕으로 표적과의 상대거리를 계산하였다. 고도가 낮아지면 표적이 카메라의 촬영 범위가 좁아지기 때문에 내부쪽은 작은 도형을 이용하게 된다.
첫 번째 비행시험(FT#1)에서는 유도명령으로 사용될 3차원 상대거리를 초당 2회로 전송하였으며 모든 연산은 실시간으로 처리했다. 영상을 이용해 계산한 고도 데이터는 수직으로 장착한 레이저 고도계의 데이터와 비교하였고, 북쪽, 동쪽 거리 차는 표적의 위치정보와 비행체의 GPS 데이터를 이용하여 계산한 값과 영상으로 계산한 값을 비교하였다. 그림 17-19는 첫 번째 비행시험결과를 그래프로 정리한 것이다.
표적을 인식하기 위해 canny edge detection, circular hough transform 등을 사용하였고, 헬기의 자세에 따라 발생하는 표적과의 상대거리오차를 보정하여 무인헬기로 송신하였다. 영상처리는 무인헬기에 탑재된 카메라로 촬영한 영상을 전송하여 비행체 외부에 있는 컴퓨터로 수행하는 onboard 방식을 택하였다. 지상시험을 통하여 설계된 3차원 상대위치 측정기법의 정확성과 신뢰성을 검증하였으며, 자동비행이 가능한 무인헬기를 이용하여 실제 비행시험을 수행하여 영상을 이용한 유도 명령 값으로 고도 약 20m~Im까지 무인헬기의 자동착륙 접근을 유도하였다.
University of California Berkeley 및 University of Southern California에서는 각각 영상정보를 이용한 무인헬기의 자동착륙에 성공하였다. 이때 사각형을 이용한 착륙표적을 이용하였고 비행체의 위치 및 자세를 추정하여 자동착륙을 위한 정보로 활용하였다. University of Florida에서는 비행체에서 촬영되는 영상 중 지평선을 인식하여 소형 무인비행체의 자세를 추종하고 이를 이용한 경로점 항법을 수행하였다.
영상처리는 무인헬기에 탑재된 카메라로 촬영한 영상을 전송하여 비행체 외부에 있는 컴퓨터로 수행하는 onboard 방식을 택하였다. 지상시험을 통하여 설계된 3차원 상대위치 측정기법의 정확성과 신뢰성을 검증하였으며, 자동비행이 가능한 무인헬기를 이용하여 실제 비행시험을 수행하여 영상을 이용한 유도 명령 값으로 고도 약 20m~Im까지 무인헬기의 자동착륙 접근을 유도하였다. 수 회의 비행시험을 통하여 영상을 이용한 자동착륙기법의 기술적가능성을 검증하였다고 판단된다.
지상에 착륙 표적을 설치한 후 비행체를 수동으로 조종하여 표적 상공 20m이상까지 위치시킨 후 영상유도 명령을 인가하여 자동으로 착륙 접근을 시도하였다. 그림 15는 자동착륙 접근과정을 촬영한 것이다.
영상인식기법에 관해 기술하였다. 착륙 표적은 비행고도 20m에서 무인헬기에 탑재한 영상카메라를 이용하여 안정적으로 인식할 수 있는 크기로 설계하였다. 표적의 모양은 그림 1과 같이 비교적 인식이 용이한 사각형과 원을 사용하였다.
그러나 고도 Im 이하에서는 표적 밖으로 벗어나서 최종 착륙에 이르지는 못하였다. 첫 번째 비행시험(FT#1)에서는 유도명령으로 사용될 3차원 상대거리를 초당 2회로 전송하였으며 모든 연산은 실시간으로 처리했다. 영상을 이용해 계산한 고도 데이터는 수직으로 장착한 레이저 고도계의 데이터와 비교하였고, 북쪽, 동쪽 거리 차는 표적의 위치정보와 비행체의 GPS 데이터를 이용하여 계산한 값과 영상으로 계산한 값을 비교하였다.
표적 인식은 표적 최외각 직사각형과 내부의 정사각형이 검출되는 경우의 수를 다섯 가지로 나눠 각 경우에 대한 처리를 달리하였다. 이는 고도 정보가 없어도 무인 헬기가 표적에 접근하고 있는 상황을 적절히 파악하기 위함이다.
표적을 인식하기 위해 canny edge detection, circular hough transform 등을 사용하였고, 헬기의 자세에 따라 발생하는 표적과의 상대거리오차를 보정하여 무인헬기로 송신하였다. 영상처리는 무인헬기에 탑재된 카메라로 촬영한 영상을 전송하여 비행체 외부에 있는 컴퓨터로 수행하는 onboard 방식을 택하였다.

대상 데이터

기준을 두어 진행되었다. 지상시험 및 비행시험에 사용된 무인헬리콥터는 현재 충남대학교 항공우주공학과에서 연구용으로 운용되고 있는 CNUHELI-020을 이용하였다. 그림 13에서 보여지고 있는 CNU理LI-020은 다양한 자동비행모드를 가지고 있으며, 자세한 사양은 참고문헌 [8] 에 기술되어 있다.

이론/모형

그림 13에서 보여지고 있는 CNU理LI-020은 다양한 자동비행모드를 가지고 있으며, 자세한 사양은 참고문헌 [8] 에 기술되어 있다. CNUH正LI-020의 자동비행 유도제어시스템은 다양한 임무운용로직을 탑재하고 있으며, 이를 응용하여 본연구에 활용하였다[9]. 비행시험은 그림 14와 같이 영상처리를 비행체 외부의 컴퓨터에서 수행하는 of&board 방식을 사용하였다.
그림 5. Hough변환을 이용한 원 검출 입력영상과 출력영상.
본 논문에서는 직사각형 및 정사각형을 검출하기 위하여 canny edge detection 기법을 사용하였다. 외곽선(edge)은 영상의 특징을 짓는 선 요소로 영상의 명암과 색상이 급격히 변하는 부분으로 정의된다.
CNUH正LI-020의 자동비행 유도제어시스템은 다양한 임무운용로직을 탑재하고 있으며, 이를 응용하여 본연구에 활용하였다[9]. 비행시험은 그림 14와 같이 영상처리를 비행체 외부의 컴퓨터에서 수행하는 of&board 방식을 사용하였다. 무인헬기로부터 영상을 수신하여 처리한 후, 표적과 비행체간의 북쪽, 동쪽 상대거리와 비행고도를 무인헬기로 송신하여 유도 명령으로 사용하였다.
위해 관심영역 내부에서만 수행된다. 원 검출 기법 £로 circular hough transform을 사용하였다[4-6]. 입력영상에 직선이 존재한다고 가정하고 직선 위의 점(专, 伙)를 식(5)와 같이 변환한다.

성능/효과

그림 17-19는 첫 번째 비행시험결과를 그래프로 정리한 것이다. GPS 데이터는 오차가 10m~Itn로 기준이 될 만한 정확도를 갖지 못하지만 카메라 화각 안에 표적이 지속적으로 들어오는 것을 통해 무인헬기의 자동착륙 접근이 잘 이루어짐을 확인할 수 있었다.
북쪽 및 동쪽의 실제 이동거리와 영상을 이용한 계산 값이 2Cm 이내의 오차를 보였다. 따라서 표적인식 및 북쪽, 동쪽 거리 계산과 롤/피치 자세에 대한 표적의 위치 보정이 잘 이루어짐을 확인하였다.

후속연구

본 연구결과를 바탕으로 향후 정확도를 높인 영상처리기법 및 정보추정기법을 적용하여 무인헬기와 착륙표적간의 3차원 상대거리를 추정하여보다 신뢰성 있는 데이터를 획득하면, 최종착륙단계까지 영상을 이용하여 완전한 자동착륙이 가능할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 자동착륙에 관한 정량적인 요구조건이 미비한 관계로 이에 대한 분석은 실시하지 못하였으나, 향후에 이에 대한 보다 자세한 규정 해석을 바탕으로 자동착륙접근단계의 성능 및 신뢰성에 대한 추가적인 연구를 수행할 계획이다.
수 회의 비행시험을 통하여 영상을 이용한 자동착륙기법의 기술적가능성을 검증하였다고 판단된다. 본 연구결과를 바탕으로 향후 정확도를 높인 영상처리기법 및 정보추정기법을 적용하여 무인헬기와 착륙표적간의 3차원 상대거리를 추정하여보다 신뢰성 있는 데이터를 획득하면, 최종착륙단계까지 영상을 이용하여 완전한 자동착륙이 가능할 것으로 기대된다. 또한 본 연구에서는 자동착륙에 관한 정량적인 요구조건이 미비한 관계로 이에 대한 분석은 실시하지 못하였으나, 향후에 이에 대한 보다 자세한 규정 해석을 바탕으로 자동착륙접근단계의 성능 및 신뢰성에 대한 추가적인 연구를 수행할 계획이다.

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