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문제 정의
- 따라서 본 논문에서는 소실점기반 자율주행 기법의 단점을 극복하기 위해, 면역 알고리즘 기반의 장애물 회피 알고리즘을 구현하고자 한다. 면역알고리즘 기반의 장애물 회피 알고리즘이란, 장애물 색상에 따라, UAVs가 장애물을 만났을 때, UAVs는 먼저 장애물 색상을 인식한 뒤, 면역 알고리즘에서 사용되는 항체의 색상과 비교하게 된다.
- 2) 다중색상 판별 알고리즘으로 구성되어있다. 본 논문에서는 단일색상 판별 알고리즘을 적용시켜 이전 연구[4] 문제점을 극복하고자 하며, 다중색상 판별 알고리즘을 적용시켜 단일색상 판별 알고리즘에서의 문제점을 극복하고자 한다.
- 본 논문에서는 선행연구[12]보다 더 나은 성능을 만들기 위해, 장애물 색을 판별하여 항체와 비교 하여 같은 색의 장애물인 경우, 보다 빨리 장애물을 인식하고 다른 경로를 찾을 수 있도록 UAV회전 속도를 높이는 방식으로 건물 안의 통로에서 [12]보다 더 빠른 목표지점 도달 시간을 보여주고자 한다.
- 본 연구팀에서도 그림 1과 같은, 소실점 기반의 자율주행 시스템을 연구했으며, 통로에서 안전하게 끝 방향을 탐색하여 진행하는 연구를 수행하였다. 예로, 실내 환경에서의 통로는 양면의 벽면부와 천장부, 바닥부를 가지고 있다.
- 본 논문에서는 실험대상 이외의 장애물이 없고 소실점을 판별할 수 있는 통로에서 실험하였으며, 다중색상 판별 알고리즘을 실험하기에 앞서, 항체모델을 흰색, 검정, 노랑, 파랑, 주황의 5가지 색깔로 표현했다. 여러 색깔을 적용하기에 앞서 기본적으로 무채색(흰색, 검정)과 RGB(노랑, 파랑, 주황)의 기본 3색을 이용하여 색깔을 구분하고자 함이다. 이는 실제 건물 안에서의 탐색 진행시의 상황을 고려한 것으로, 대부분 기존 건물 안의 통로가 단색으로 이루어져 있지만, 여러 색으로 벽면이 이루어져 있는 부분도 탐색을 진행하기 위해 5가지 색의 항체 모델을 두었다.
- 이는 실제 건물 안에서의 탐색 진행시의 상황을 고려한 것으로, 대부분 기존 건물 안의 통로가 단색으로 이루어져 있지만, 여러 색으로 벽면이 이루어져 있는 부분도 탐색을 진행하기 위해 5가지 색의 항체 모델을 두었다. 특히, 검정색 패널과 흰색 패널을 이용하였고 RGB 색상의 극명한 값을 주어 정확한 결과 값을 얻고자 하였다. 예로, 각 항체 모델의 색상을 픽셀 값으로 설정할 때, 기본 RGB 색상별로 5색상을 (65,65,65), (230,230,230), (229,216,92), (242,150,97), (103,153,225)로 설정하였다.
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