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가설 설정
- 지면좌표계의 X축은 북쪽을, Y축은 동쪽을, 그리고 Z축은 지구 중심을 향한다. 이때, 지구는 완전구로 가정한다.
제안 방법
- 5m 급의 소형 UAV에 장착된 EO Sensor Module을 통하여 실시간으로 영상 데이터를 받고 이를 활용하는데 있다. 영상처리 결과를 통하여 얻어지는 목표물의 화면상에서의 좌표 값, 오일러 각 변환, 그리고 EO Sensor Module의 자세 각 변환을 통하여 목표물의 위도와 경도를 파악한다. 또한, 특정 색의 목표물을 추종하는 데에는 Intel 社에서 개발한 OpenCV가 이용되었다.
- 3과 같이 비행 시 상대적으로 진동의 영향이 적은 무게 중심 및 공력 중심에 가까운 동체하부 중앙에 장착되었다. 또한, 잡음을 저감시키는 작업으로 EO Sensor Module 및 관련 부품들의 방진 작업을 수행하였다.
- 7의 제어 프로그램을 통하여 UAV로 전달된다. 이 프로그램에서는 사각 각속도, 편각 각속도, 줌 속도 그리고 이 모든 정보를 포함하는 프로토콜을 실시간으로 확인 할 수 있도록 프로그램을 제작하였다.
- UAV에서 촬영한 영상을 이용하여 목표물의 위치를 추종하기 위하여 목표물을 인식하는 단계가 필요하다. 본 연구에서는 소방차를 목표물로 설정하였고, 색상을 이용한 영상처리 방법을 선택하였다.
- Step 2. 앞서 설명한 RGB 컬러공간의 한계와 색 인식률을 향상시키기 위하여 RGB 컬러공간에서 YCrCb 컬러공간으로 변환한다.
- 양질의 영상을 획득하기 위하여 최적의 위치를 선정하고, 방진 작업을 수행하였다. 하지만 UAV를 조종하는데 사용되었던 조종기의 주파수와 영상 전송 모뎀의 주파수가 동일하여 주파수 간섭으로 인한 잡음이 발생하는 것을 확인하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 2.5m 급의 소형 UAV에 장착된 EO Sensor Module을 통하여 실시간으로 영상 데이터를 받고 이를 활용하는데 있다. 영상처리 결과를 통하여 얻어지는 목표물의 화면상에서의 좌표 값, 오일러 각 변환, 그리고 EO Sensor Module의 자세 각 변환을 통하여 목표물의 위도와 경도를 파악한다.
- 즉, EO Sensor Module은 영상을 디지털 방식으로 획득하고 압축하여 이를 전송하는 센서다. 본 실험에서 사용한 EO Sensor Module \은 Fig. 1의 일본 Tokina 社의 DMP23-H2 모델이다. 이 모델은 360도 연속으로 회전이 가능하기 때문에 UAV가 다양한 기동을 할 때 영상의 끊어짐 없이 임무 수행을 가능하게 한다.
- EO Sensor Module의 적용 기체로는 Fig. 2의 한국항공대학교 비행제어연구실에서 운용 중인 Boom-Tail 형식의 소형 UAV를 선정하였으며, 기체 내부의 탑재 공간이 크기 때문에 EO Sensor Module 탑재에 유리한 점을 지닌다. 대상 기체의 사양은 Table 2와 같다.
- EO Sensor Module의 제어는 GCS(Ground Control System)에서 900MHz 대역의 주파수를 갖는 RF Modem을 통하여 이루어진다. 획득된 영상 데이터는 Fig. 6과 같이 2.4GHz 대역의 주파수를 갖는 단방향 영상 Modem을 통하여 지상으로만 전송되며, 비행체 및 짐벌의 자세 정보는 900MHz 대역의 RF Modem을 통하여 지상으로 송신된다.
- UAV에 탑재된 EO Sensor Module로부터 획득되어진 영상 데이터는 Fig. 8과 같은 RGB 컬러공간을 기반으로 한다. RGB 컬러공간이란 빛의 삼원색인 빨강색, 초록색, 파랑색을 각각 0~255까지 256단계로 세분화하고, 이를 조합하여 모든 색상을 표현한다.
- Step 1. UAV에 탑재된 EO Sensor Module로부터 지상 촬영 영상을 획득한다. 이때 얻어지는 영상은 기본적으로 RGB 컬러공간으로 표현된다.
- 이 실험에서 UAV의 운용고도는 180m이며, 목표물은 가로 1.5m × 세로 9m 직사각형의 붉은 색 원단으로 설정하였다.
- 비행 실험은 경기도 고양시에 소재한 한국항공대학교 활주로 인근에서 진행되었다.
이론/모형
- 영상처리 결과를 통하여 얻어지는 목표물의 화면상에서의 좌표 값, 오일러 각 변환, 그리고 EO Sensor Module의 자세 각 변환을 통하여 목표물의 위도와 경도를 파악한다. 또한, 특정 색의 목표물을 추종하는 데에는 Intel 社에서 개발한 OpenCV가 이용되었다.
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영상처리를 하기 위하여 OpenCV를 사용하였다. OpenCV는 Intel社에서 개발한 Computer
성능/효과
- 첫째, 항공기는 강체 (Rigid Body)이고, EO Sensor Module은 질점에 위치한다. 둘째, EO Sensor Module의 시선 벡터는 목표물을 정확하게 향한다.
- 양질의 영상을 획득하기 위하여 최적의 위치를 선정하고, 방진 작업을 수행하였다. 하지만 UAV를 조종하는데 사용되었던 조종기의 주파수와 영상 전송 모뎀의 주파수가 동일하여 주파수 간섭으로 인한 잡음이 발생하는 것을 확인하였다.
- 하지만 영상처리 방식이 복잡하고 적용이 어려운LabVIEW, MATLAB 등 다른 프로그램이 아닌 OpenCV를 이용함으로써 이 문제를 상당 부분 개선할 수 있었다. 또한, 목표물의 정확한 인식과 추종 능력은 YCrCb 컬러공간을 선택함으로써 향상 시킬 수 있었다.
후속연구
- 본 연구 결과는 산불 감지, 정찰, 실종자 수색 등 많은 분야에서 응용이 가능할 것이다. 하지만 영상처리부와 EO Sensor Module 제어부의 통합은 향후 개선되어야 할 과제이다.
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