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레이저포인터와 단일카메라를 이용한 거리측정 시스템
A Distance Measurement System Using a Laser Pointer and a Monocular Vision Sensor 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.41 no.5, 2013년, pp.422 - 428  

전영산 (Dept. of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) ,  박정근 (Dept. of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) ,  강태삼 (Dept. of Aerospace Information Engineering, Konkuk University) ,  이정욱 (Dept. of Aerospace Information Engineering, Konkuk University)

초록
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최근에 소형무인기(small UAV)에 대한 관심이 증대되고 있는데, 이는 소형무인기가 비용대비 효율적이고 사람의 접근이 어려운 재난 환경 등에 적합하기 때문이다. 이러한 소형무인기에서 거리측정을 통한 매핑(mapping)은 필수적인 기술이다. 기존의 무인시스템 연구에서 거리 측정 센서는 주로 레이저 센서와 스테레오 비전 센서를 많이 사용하였다. 레이저 센서는 정확도와 신뢰성이 우수하지만 대부분 고가의 장비이고 스테레오 비전 센서는 구현이 용이하지만 무게 측면에서 소형무인기에 탑재하여 사용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 레이저 포인터와 단일 카메라를 사용하여 저가의 거리측정기를 구성하는 방안을 소개한다. 제안한 시스템을 이용하여 거리를 측정하고 이로부터 맵을 구성하는 실험을 수행하였고 실제 데이터와 비교 분석하여 시스템의 신뢰성을 검증하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, many unmanned aerial vehicle (UAV) studies have focused on small UAVs, because they are cost effective and suitable in dangerous indoor environments where human entry is limited. Map building through distance measurement is a key technology for the autonomous flight of small UAVs. In many ...

주제어

#소형무인기   #단일비전센서   #저가형 거리측정 시스템  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 기존의 Laser range sensor나 스테레오 비전 시스템과 같은 고가의 센서를 사용하지 않고, 단일 카메라와 레이저 포인터만을 사용하여 거리를 측정할 수 있는 센서 시스템을 제안하였다. 실험 결과 7m 이내에 있는 장애물은 평균 3%미만의 오차율로 거리 측정이 가능하였다.
  • 본 논문에서는 레이저 포인터와 영상처리 알고리즘을 사용하여 Laser range finder의 정확도와 신뢰성에 근접하는 성능으로 거리측정이 가능하고 이를 토대로 매핑을 수행하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 무게가 가볍고 저렴하기 때문에 소형무인기에 장착하기가 용이하다.
  • 레이저 빔(laser beam)은 에너지 측정, 레이저 빔의 intensity 분포, 빔 발산 등의 파라미터를 기반으로 분석된다. 본 논문에서는 레이저 포인트의 각 픽셀에서의 intensity 분포를 분석하여 보다 정확한 레이저 포인트 픽셀 위치를 결정하였다. Fig.

가설 설정

  • 2. 탐색 영역에서 intensity가 가장 높은 픽셀 위치 (xh,yh)를 찾는다. 레이저 빔(laser beam)은 에너지 측정, 레이저 빔의 intensity 분포, 빔 발산 등의 파라미터를 기반으로 분석된다.
  • 용이한 실험을 위하여, 무인기는 장애물 또는 벽면과 평행하게 비행하도록 가정하였다. Fig. 8 에서와 같이 카메라 방향 또한 장애물 또는 벽면에 수직이 되는 위치가 되도록 가정하여 실험을 진행하였다. 무인기 초기 위치를 원점으로 하여 좌표축을 설정하였다.
  • 그러나, 많은 레이저가 TEM 모드에서 동작하는 것은 아니고 불규칙적인 intensity 변화량을 가질 수 있다. 본 논문에서는 intensity는 거리의 제곱에 반비례한다고 가정하고 다음 식 (7)과 같이 레이저 포인트의 픽셀 위치 xp를 결정하였다.
  • 용이한 실험을 위하여, 무인기는 장애물 또는 벽면과 평행하게 비행하도록 가정하였다. Fig.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
소형무인기의 장점은 무엇입니까? 특히, 소형무인기(small UAV)는 사무용 빌딩과 상업용 센터와 같은 복잡한 환경에서 공중 감시용으로 사용될 수 있는 장점이 있다. 또한, 소형무인기는 지진, 폭발, 그리고 자연 재난과 같은 상황이 발생하였을 때, 탐색과 구조 임무를 지원 할 수 있다. 좁은 공간을 비행하고 붕괴된 건물의 열려진 틈으로 들어가고 기둥과 파괴된 벽 구조물 주변을 비행할 수 있는 소형무인기는 사고 희생자를 신속하게 수색하거나 사람의 개입 없이 재난 지역을 조사할 수 있다. 또한, 위치 확인 기능이 있는 소형무인기는 구조자에게 희생자의 위치를 제공하고, 구조 임무를 완료하도록 도와줄 수 있다. 이와 같은 이유로 소형무인기는 국내외적으로 활발하게 연구 개발 되고 있다.
SLAM은 어떠한 기술입니까? 무인항공기가 임무를 수행함에 있어서 가장 핵심이 되는 기술중 하나는 비행체의 위치인식 및 비행환경에 대한 지도 작성이다. SLAM (Simultaneous Localization And Mapping)은 로봇과 무인운행체가 미지 환경에서 맵 생성과 위치인식을 동시에 수행하게 해주는 기술이다. 그 동안 실외비행의 경우 위성항법 시스템과 지리정보시스템을 사용하여 쉽고 정확한 SLAM의 구현이 가능하였다.
무인기의 활용범위는 어떠합니까? 무인기(UAV)는 일반적으로 조종사 없이 반자동 또는 자동으로 원격조정이 가능하며, 여러 종류 임무 탑재체 장착이 가능하다. 시작은 군사적인 목적으로 개발되었으나 오늘날에는 통신, 해안 경비, 마약, 불법이민 관리 등의 민간부문에까지 그 활용범위를 넓혀나가고 있으며 실외뿐만 아니라 실내에서도 임무수행이 가능하게 되었다.
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참고문헌 (10)

  1. F. Caballero, L. Merino, J. Ferruz, and A. Ollero, "Unmanned Aerial Vehicle Localization Based on Monocular Vision and Online Mosaicking", Journal of Intelligent and Robotic Systems, Vol.55, Issue 4-5, pp 323-343, August 2009. 

    상세보기 crossref

  2. Shah, Syed Irtiza Ali, "Vision based 3D obstacle detection using a single camera for robots/UAVs", M.S. Thesis, Georgia Institute of Technology, July 2009. 

  3. S. Se, P. Firoozfam, N. Goldstein, L. Wu, M. Dutkiewicz, P. Pace, J.L.P. Naud, "Automated UAV-based mapping for airborne reconnaissance and video exploitation", Proceedings of the SPIE, Vol.7307, 2009. 

  4. T. Suzuki, Y. Amano, T. Hashizume, and S. Suzuki, "3D Terrain Reconstruction by Small Unmanned Aerial Vehicle Using SIFT-Based Monocular SLAM", Journal of Robotics and Mechatronics, Vol.23, No.2 pp. 292-301, 2011. 

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  5. A.R. Corregedor, J. Meyer, and F. Du Plessis, "Design principles for 2D local mapping using a laser range finder", Proceedings of the IEEE Africon 2011, pp. 1-6, September 2011 

  6. M.K. Mohamed, S. Patra, and A. Lanzon, "Designing simple indoor navigation system for UAVs", Proceedings of the 19th Mediterranean Conference on Control and Automation, pp. 1223-1228, June 2011. 

  7. J.H. Joung, K.H. An, J.W. Kang, M.J. Chung, and W.P. Yu, "3D environment reconstruction using modified color ICP algorithm by fusion of a camera and a 3D laser range finder", Proceedings of the IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 3082-3088, October 2009. 

  8. N. M. Johnson, "Simultaneous Localization, Mapping and Object Tracking in an Urban Environment using Multiple 2D Laser Scanners", Ph.D. Thesis, University of Florida, 2010. 

  9. M. Bryson, M. Johnson-Roberson, and S. Sukkarieh, "Airborne smoothing and mapping using vision and inertial sensors", Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2037-2042, May 2009. 

  10. Yas A. Alsultanny, "Laser Beam Analysis Using Image Processing", Journal of Computer Science Vol.2 No.1, pp. 109-113, 2006. 

    상세보기 crossref

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