[논문]단안카메라를 이용한 항공기의 상대 위치 측정

김정호; 이창용; 이미현; 한동인; 이대우

doi:10.5139/jksas.2015.43.4.289

단안카메라를 이용한 항공기의 상대 위치 측정
Monocular Vision based Relative Position Measurement of an Aircraft 원문보기

한국항공우주학회지 = Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences, v.43 no.4, 2015년, pp.289 - 295

김정호 (Department of Aerospace Engineering in Pusan National University) , 이창용 (Department of Aerospace Engineering in Pusan National University) , 이미현 (Department of Aerospace Engineering in Pusan National University) , 한동인 (Department of Aerospace Engineering in Pusan National University) , 이대우 (Department of Aerospace Engineering in Pusan National University)

초록
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본 논문은 지상에서 단안 영상센서를 이용하여 항공기의 상대 위치를 측정하는 방법에 대하여 기술하는데, 알고 있는 항공기의 날개전폭과 카메라의 광학 파라미터를 이용하여 상대 거리 및 상대 위치를 측정하는 방법을 제시하였다. 또한 항공기 영상을 추출하기 위하여 차영상 기법을 이용하는 방법을 제시하였다. 이러한 기술은 ILS를 대신할 영상기반 자동착륙 시스템으로 이용될 수 있다. 상대 위치 및 거리 측정 성능을 검증하기 위하여 경비행기와 GPS를 이용하여 성능을 검증하였으며 1.85m의 평균제곱근 오차가 발생함을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper describes a ground monocular vision-based measurement algorithm measuring relative range and position of aircraft using the information of wingspan and optical parameters for the camera. A technique obtaining an aircraft image is also described in this paper. This technique can be used as external measurement for autonomous landing instead of ILS. To verify the performance of these algorithms, flight experiment is performed using light sport aircraft with GPS and monocular camera. Finally we obtained the reasonable RMSE of 1.85m is obtained.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

본 논문은 영상 센서를 이용하여 항공기의 3차원 위치 측정 방법에 대하여 다루고 있으며, 경량항공기를 이용하여 실제 비행 실험을 통해 얻은 결과를 제시하였다.
본 연구는 차영상을 이용한 항공기의 영상을 추출하는 방법과 3차원 상대 위치를 측정하는 방법을 제시하였으며, 이를 검증하기 위하여 경비행기를 이용하여 실험을 수행하였다. 최대 3km 전방에서 접근하고 있는 항공기의 상대 거리와 위치를 측정하여 보았다.
탑재형 활주로 인식 기술[2]도 개발되었으나 역시 가격이 높아지게 된다. 이에 따라 저가형 카메라를 이용하여 항공기의 상대 위치를 측정할 수 있는 방법을 제시하고자 한다.

가설 설정

본 논문에서는 Oh[3]의 논문에서와 같이 항공기는 항상 Fig. 5 또는 6과 같이 시선 벡터에 정렬되어 있다고 가정하였다. 하지만 만약 이러한 가정을 만족하지 못하는 경우에 대한 영향성 분석을 3.
이 때 착륙 상황을 가정한 만큼 최대± 20°를 방위각 오차로 가정하였다.

제안 방법

2.2절에서 언급한 것과 같이 측정된 상대 거리와 목표물의 영상 내 좌표를 이용하여 목표물의 3차원 상대 위치를 측정하여 보았다. 이 때 측정된 평균 오차 평균제곱근오차 및 표준 편차는 다음 표와 같다.
또한 Georgia Institutde of Technology[4]에서는 상대 항공기가 항상 시선각에 정렬되어 있다는 가정하에 항공기의 상대 위치를 측정하는 연구를 수행하였다. GIT의 논문에서는 Uncented Kalman Filter(UKF)를 이용하여 보다 정확한 상대 위치를 추정하는 연구를 수행하였다. 이 때 항공기의 상대 위치를 날개 끝단을 잇는 두 벡터 사이의 내각으로 간략화하여 표현하였다.
최대 3km 전방에서 접근하고 있는 항공기의 상대 거리와 위치를 측정하여 보았다. 기체에 탑재한 GPS를 이용하여 상대 위치를 계산하였으며, 실시간 위치 측정이 가능한 프로그램을 통해 상대 위치를 측정 및 저장하도록 하였다.
10에서 붉은 색 직선으로 표현하였다. 본 실험의 경우 항공기가 카메라의 후방에서 이륙하여 카메라의 전방을 향해 비행하는 항공기를 촬영하였다. 약 150프레임부터 항공기가 감지되었다.
앞선 실험에서는 1km 이내에 접근해 있는 항공기에 대한 거리 측정을 수행하였다. 실제 항공기가 착륙을 위해 접근하는 거리는 1km 이상의 직선거리가 확보되어야 하므로 보다 원거리에 존재하는 항공기에 대한 상대 거리 측정 실험을 수행하였다. Fig.
앞서 2.1절에서 언급한 것과 같이 비행 중인 항공기의 날개 길이를 영상을 통해 지속적으로 측정하였다. 영상에서 측정한 전폭(wingspan)은 Fig.
앞선 실험과 같이 단안 카메라를 이용하여 항공기의 상대거리를 측정하였으며, 그 결과는 Fig. 16과 같다. 앞선 실험 결과에 비해 오차가 크게 발생하는 것을 볼 수 있으며, 약 2km 이내에 항공기가 접근한 경우 오차의 진동이 큰 폭으로 감소함을 확인할 수 있었다.
앞선 실험에서는 1km 이내에 접근해 있는 항공기에 대한 거리 측정을 수행하였다. 실제 항공기가 착륙을 위해 접근하는 거리는 1km 이상의 직선거리가 확보되어야 하므로 보다 원거리에 존재하는 항공기에 대한 상대 거리 측정 실험을 수행하였다.
이 때 측정된 평균 오차 평균제곱근오차 및 표준 편차는 다음 표와 같다. 여기서 평균오차(ME)는 bias 정도, 평균제곱근오차(RMSE)는 절대적인 오차의 크기, 표준편차(STD)는 오차의 분포도를 판단하는 기준으로 결과를 제시하였다.
정량적인 성능 분석을 위하여 상대 거리 측정 오차 분석을 수행하였다. Fig.
8과 같이 GPS와 20도 화각에 1280 x 720 해상도를 가지는 렌즈와 카메라를 사용하였다. 지상에서는 비행 중인 항공기의 영상을 획득하고, 항공기에 탑재된 GPS를 이용하여 측정된 거리가 정확한 값인지 확인하였다. 이때 사용된 GPS는 single point L1을 사용하였으며, GPS의 위치 정확도는 RMS 1.
항공기의 위치와 카메라를 통해 획득한 영상의 시간은 자체 시간을 기준으로 하였으며, GPS 데이터를 영상의 시간에 맞춰 동기화하였으며, 이때 1차원 선형 보간법을 이용하였다. 지상에서는 영상 저장 시의 시간을 함께 기록하였다.
본 연구는 차영상을 이용한 항공기의 영상을 추출하는 방법과 3차원 상대 위치를 측정하는 방법을 제시하였으며, 이를 검증하기 위하여 경비행기를 이용하여 실험을 수행하였다. 최대 3km 전방에서 접근하고 있는 항공기의 상대 거리와 위치를 측정하여 보았다. 기체에 탑재한 GPS를 이용하여 상대 위치를 계산하였으며, 실시간 위치 측정이 가능한 프로그램을 통해 상대 위치를 측정 및 저장하도록 하였다.
항공기의 방위각 오차를 θ라고 할 때, 앞서 3.3.1절에 사용한 데이터에서 측정된 픽셀 단위의 주익의 길이에 cosθ를 곱하여 거리를 재측정 하여 보았다.
항공기의 위치와 카메라를 통해 획득한 영상의 시간은 자체 시간을 기준으로 하였으며, GPS 데이터를 영상의 시간에 맞춰 동기화하였으며, 이때 1차원 선형 보간법을 이용하였다. 지상에서는 영상 저장 시의 시간을 함께 기록하였다.

대상 데이터

원거리 측정에 앞서 1km 이내로 접근 중인 항공기의 상대 거리 측정 실험을 수행하였다. 측정된 상대 거리는 Fig.
5 또는 6과 같이 시선 벡터에 정렬되어 있다고 가정하였다. 하지만 만약 이러한 가정을 만족하지 못하는 경우에 대한 영향성 분석을 3.3.1절의 단거리 실험 데이터를 이용하여 수행하여 보았다.
항공기의 영상 및 위치를 측정하기 위하여 Fig. 8과 같이 GPS와 20도 화각에 1280 x 720 해상도를 가지는 렌즈와 카메라를 사용하였다. 지상에서는 비행 중인 항공기의 영상을 획득하고, 항공기에 탑재된 GPS를 이용하여 측정된 거리가 정확한 값인지 확인하였다.

성능/효과

800미터 이내 거리에 존재하는 항공기의 상대 거리를 영상 센서를 통해 측정한 결과 약 1.25%의 평균 위치 오차가 발생하였으며, 1.06%의 표준 편차가 발생함을 확인할 수 있었으며, 300m 이내 거리에서는 1.85m의 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다. GPS의 RMSE 정확도가 1.
85m의 평균 제곱근 오차가 발생함을 확인하였다. GPS의 RMSE 정확도가 1.5m인 점을 감안하면 근거리의 경우 비교적 정확한 수준의 항공기 외부 측위가 가능하다는 것을 확인하였다.
결론적으로 본 연구의 결과는 ILS를 대신할 자동 착륙 외부측위 시스템으로 단안영상을 기반으로 한 시스템이 가능하다는 것을 증명하였다.
두 번째 실험에서 카메라를 기준으로 1.5km이상 2.5km이내의 원거리 비행을 하는 경우 X/Y/Z축 방향에 대해 8.92m, 2.44m, 141.03m의 평균 오차가 발생함을 확인할 수 있었으며, 5.59m, 2.59m, 84.31m의 표준 편차가 발생함을 확인하였다. 약 2km 이내에 근접하는 경우 오차가 –4.
이는 두 가지 요인에 의해 기인한다고 볼 수 있는데, 첫째는 거리가 멀어질수록 1픽셀의 날개 길이 측정 잡음이 큰 영향을 미치기 때문이다. 두 번째 요인은 항공기가 멀어짐에 따라 발생하는 가시성의 감소이며, 시정이 좋지 않은 경우에 이런 증상이 더 크게 발생할 수 있다.
16과 같다. 앞선 실험 결과에 비해 오차가 크게 발생하는 것을 볼 수 있으며, 약 2km 이내에 항공기가 접근한 경우 오차의 진동이 큰 폭으로 감소함을 확인할 수 있었다.
06%의 표준 편차가 발생함을 확인하였다. 이는 약 100m에 1.25m에 해당하는 수준의 거리 측정 오차로 볼 수 있으며, 오차가 상대적으로 작은 300m이내 거리에서는 평균 1.85m의 평균제곱근오차(RMSE)가 발생함을 확인하였다.
이번 실험에서 항공기는 약 3km 전방에서 활주로를 향해 진입하고 있으며, 상대 거리가 일정한 속도로 감소하고 있음을 Fig. 15를 통해서 확인할 수 있다.

후속연구

마지막으로 항공기의 방위각이 카메라를 향하지 않는 경우 영상 평면상에서 정확한 날개 길이의 측정이 어렵고, 이로 인해 상대거리 측정 오차가 발생함을 확인하였으며, 보다 정확한 착륙 유도 시스템으로 활용하기 위해서는 항공기와 카메라 사이의 방위각 오차 측정 방법이 필요하다.
2장에서는 항공기 영상의 추출 방법과 상대 위치 측정 방법에 대하여 기술하였고, 3장에서는 비행 실험을 수행하기 위한 시스템 구성과 실험 방법 및 실제 위치 측정 결과에 대하여 기술하였다. 이러한 연구는 ILS를 대신할 수 있는 영상기반 자동착륙 시스템에 사용될 수 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	항공기의 착륙단계에서 가장 중요한 정보는 무엇인가?	29m의 평균 제곱근 오차가 발생하였다. 특히 착륙단계에서는 고도 정보가 가장 중요한데, 100m 고도의 경우 5.45m의 고도 오차가 발생하였으므로 2km 이내에 근접하는 경우 충분히 착륙 유도 정보로서 활용할수 있을 것을 보인다.
	지상에 고정된 카메라를 이용하여 항공기의 영상을 추출하는 가장 효과적인 방법은 무엇인가?	지상에 고정된 카메라를 이용하여 항공기의 영상을 추출하는 가장 효과적인 방법은 전후 영상의 차이를 탐지하는 것이다. 만일 새로운 물체가 존재하지 않는다면 현재의 픽셀의 밝기값에서 같은 밝기값을 빼게 되므로 0 가까운 값만 존재하지만 새로운 물체가 등장하는 경우 배경 영상에서 현재 영상을 빼게 되어 Fig.
	항공기의 상대 거리 측정 실험에서 항공기가 멀어질 수록 측정값에 오차가 많이 발생하는 이유는 무엇인가?	하지만 해상도가 한정되어 있는 실험 카메라에서 목표물이 작아질수록, 다시 말해 항공기가 멀어질수록 측정값에 오차가 많이 발생하는 것을 볼 수 있다. 이는 두 가지 요인에 의해 기인한다고 볼 수 있는데, 첫째는 거리가 멀어질수록 1픽셀의 날개 길이 측정 잡음이 큰 영향을 미치기 때문이다. 두 번째 요인은 항공기가 멀어짐에 따라 발생하는 가시성의 감소이며, 시정이 좋지 않은 경우에 이런 증상이 더 크게 발생할 수 있다.

참고문헌 (6)

Myeong-Sook Jeong, Joongwon Bae, Hyang-Sig Jun and Young Jae Le, "GBAS Flight Testing and Performance Assessment using Flight Inspection Aircraft at Gimpo International Airport," Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 43, No. 1, pp-19-61, 2015.
Minjeong Jeong, Han-seok Ryu and Sanghyuk Park, "Design and Flight Test of Autonomous Landing Approach Algorithm for UAV," Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences, Vol. 41, No. 6, pp.458-464, 2013.

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Zouhair Mahboubi, Zico Kolter, Tao Wang, Geoffrery Bower, "Camera Based Localization for Autonomous UAV Formation Flight," INFOTECH, 2011.
Seung-min Oh, Eric N. Johnson, "Relative Motion Estimation for Vision-based Formation Flight using Unscented Kalman Filter," AIAA GNC conference, South Carolina, 2007.
Jun Kyu Lim, Dae woo Lee, Chan Gook Park, "An Adaptive Extended Kalman Filter for UAV Formation Flight Using Single Camera," Conference of The Korean Society for Aeronautical and Space Science, pp.455-461, November, 2012.
Jonh hun Kim, Kyeum-rae Cho, Dae-woo Lee, "Design of the Vision Based Head Tracker Using Area of Artificial Mark," Journal of The Korean Society for Aeronautical and Space Science, Vol. 34, No. 7, pp. 63-70, 2006.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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