[논문]분산영상 매칭을 이용한 소형 쿼드콥터의 실내 비행 위치인식과 자율비행

진태석

doi:10.21289/ksic.2020.23.2.255

Abstract ▼ AI-Helper

We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orienta...

We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orientation of the quadcopter in an indoor environment. We autonomously fly a miniature RC quadcopter in small known environments using an on-board camera as the only sensor. We use an algorithm that combines data-driven image classification with image-combine techniques on the images captured by the camera to achieve real 3D localization and navigation.

주제어

표/그림 (7)

그림 Fig. 1 Structure of System
그림 Fig. 2 Algorithm of marker recognition
그림 Fig. 3 Image changes in detection of marker
그림 Fig. 4 Camera and environment configuration
그림 Fig. 5 Camera position of coordinate space
그림 Fig. 6 Comparison of combination images with actual images
그림 Fig. 7 Flight trajectory for guidance control.

AI 본문요약
AI-Helper

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

문제 정의

본 연구에서는 영상기반의 영상획득을 기본으로 한 위치추정 기법에 관련 기초 연구를 수행하고자 한다. 영상센서를 UAV에 탑재하여 객체의 영상을 획득하고 그 획득한 영상을 기반으로 한 쿼드로터의 위치제어를 구현한 실험결과를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 영상기반의 영상획득을 기본으로 한 위치추정 기법에 관련 기초 연구를 수행하고자 한다. 영상센서를 UAV에 탑재하여 객체의 영상을 획득하고 그 획득한 영상을 기반으로 한 쿼드로터의 위치제어를 구현한 실험결과를 제시하고자 한다.
본 연구에서는 쿼드콥터 형태의 멀티 로터 헬기 제어를 위한 소형 온보드 프로세서와 직경 1m 크기의 헥사로터 기체의 설계 및 제작에서 구현한 시스템의 개요와 지상 기계를 중심으로 한 원격통신으로 정해진 경로로 비행제어하기 위한 마커 인식 및 매칭에 따른 환경인식과 자율비행 실험을 수행하였다. 원격제어기반 비행중인 쿼드콥터에 탑재 한 소형 무선 카메라의 영상을 기반으로 지정 위치로 자율비행하기 위하여 부분 영상정보를 결합한 전체 환경정보를 획득하는 실험결과를 기반으로 유도 제어한 실험적 결과를 제시하였다.

제안 방법

제어용 PC와 화상 처리 PC는 TCP 통신을 통해 상호정보를 교환 할 수 있다. 수동 조작 컨트롤러는 쿼드곱터 자세 상태를 보정하도록 하였고, 쿼드콥터의 하단에는 이미지 처리를 용이하게 하기 위해 사각형 격자 모양의 마커(400x40mm)을 이용하여 기체에 탑재된 소형 카메라로 인식하고 그림 1과 같이 마커의 중심 위치를 이미지 특징량으로 채택하도록 하였다.
② 색상에 의한 이진화 : 색상에 의한 이진화 과정을 수행하게 된다. 우선 채도를 이용한 배경 분리작업을 수행하고 정보가 유지되는 화소에 관해서 색상에 의한 이진화를 수행한다.
여기에서 쿼드콥터는 고도 200 [cm] 또는 자세(yaw축 회전) θ = 0을 유지하면서 비행할 수 없게 되는데 다음과 같은 이미지 처리를 수행하였다.
본 실험에서는 호버링 중에 탑재 카메라가 목표물을 중심을 촬영하지 않을 때 목표물을 지정하면 그 지정된 위치를 중심으로 쿼드콥터를 유도하게 된다. 실험에서 마우스로 클릭하여 위치를 지정하고 지정된 위치의 실제 환경에서의 좌표를 구하게 되는 방법은 기 연구된 논문[7][8]의 결과를 적용하였다.
실험에서 마우스로 클릭하여 위치를 지정하고 지정된 위치의 실제 환경에서의 좌표를 구하게 되는 방법은 기 연구된 논문[7][8]의 결과를 적용하였다. 구한 좌표를 제어용 PC를 통해 그 좌표를 목표 위치로 하여 쿼드콥터를 유도 제어하였다.
초기 위치, (-50cm, -100cm)에서 출발하여 상공에서 호버링 모드로 정지시키고 장착 카메라의 끝 부분으로 인식할 수 있도록 하여 4곳(➀∼➃)에 설치한 목표물을 클릭하면 목표물의 중심까지 비행할 수 있도록 하였다. 외부에 장착된 비디오카메라를 이용하여 검증한 비행위치 실험결과를 그림 7과 같이 나타내었다.
본 연구에서는 쿼드콥터 형태의 멀티 로터 헬기 제어를 위한 소형 온보드 프로세서와 직경 1m 크기의 헥사로터 기체의 설계 및 제작에서 구현한 시스템의 개요와 지상 기계를 중심으로 한 원격통신으로 정해진 경로로 비행제어하기 위한 마커 인식 및 매칭에 따른 환경인식과 자율비행 실험을 수행하였다. 원격제어기반 비행중인 쿼드콥터에 탑재 한 소형 무선 카메라의 영상을 기반으로 지정 위치로 자율비행하기 위하여 부분 영상정보를 결합한 전체 환경정보를 획득하는 실험결과를 기반으로 유도 제어한 실험적 결과를 제시하였다.

대상 데이터

본 연구에서 실험을 위한 쿼드콥터는 소형 카메라, 영상전송을 위한 무선 송신기, 수동 조작 컨트롤러, PC, DA / AD 변환기, 신호 변환 회로로 구성하였다(그림 1). 비행제어를 위한 1대의 쿼드콥터(quadcopter)와 기체에 탑재한 소형카메라 1대, 외부에서 비행 관측을 통한 모니터링 및 보정을 실현하기 위한 외부용 카메라 2대를 각각 사용한다.
본 연구에서 실험을 위한 쿼드콥터는 소형 카메라, 영상전송을 위한 무선 송신기, 수동 조작 컨트롤러, PC, DA / AD 변환기, 신호 변환 회로로 구성하였다(그림 1). 비행제어를 위한 1대의 쿼드콥터(quadcopter)와 기체에 탑재한 소형카메라 1대, 외부에서 비행 관측을 통한 모니터링 및 보정을 실현하기 위한 외부용 카메라 2대를 각각 사용한다.
마커 검출에 이용되는 매개 변수는 색상 정보 HSV 색상 모델를 이용하였다. 실험에서 사용한 HSV 색상 모델은 색상 (Hue : 색조), 채도 (Saturation : 채도), 명도 (Value : 밝기)의 3개의 기본 색상을 구성하는 수치 모델이다. 이 세 가지 색상을 기반으로 한 식별척도로 색상을 표현하면 그 색이 어떤 색인지 식별하기 쉽고 이미지 처리 색상에 따라 이미지의 영역을 분리 추출할 때 자주 사용된다[3][4].
3. 실험환경

실험에서 적용된 카메라는 USB 통신 기반의 M7 CCD 카메라를 사용하였다. 해상도 320x240 픽셀의 8bit 컬러 스케일 이미지를 최대 30fps 프레임의 처리속도가 가능한 CMOS 영상센서이다.
그림 6(a)∼(d)는 실제 이미지와 결합 이미지를 각각 보여주고 있다. 그림 6(a)는 실험을 위해 사용된 격자 모양의 40x40cm 마커이다. 그림 6(b)는 우측 반만 인식된 영상정보를 기반으로 결합된 이미지를 보여주고 있다.

이론/모형

마커 검출에 이용되는 매개 변수는 색상 정보 HSV 색상 모델를 이용하였다. 실험에서 사용한 HSV 색상 모델은 색상 (Hue : 색조), 채도 (Saturation : 채도), 명도 (Value : 밝기)의 3개의 기본 색상을 구성하는 수치 모델이다.
본 실험에서는 호버링 중에 탑재 카메라가 목표물을 중심을 촬영하지 않을 때 목표물을 지정하면 그 지정된 위치를 중심으로 쿼드콥터를 유도하게 된다. 실험에서 마우스로 클릭하여 위치를 지정하고 지정된 위치의 실제 환경에서의 좌표를 구하게 되는 방법은 기 연구된 논문[7][8]의 결과를 적용하였다. 구한 좌표를 제어용 PC를 통해 그 좌표를 목표 위치로 하여 쿼드콥터를 유도 제어하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	소형 쿼드콥터가 사람의 출입이 어려운 위험 지역의 감시 등이 가능하게 만드는 특성은?	최근 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)의 소형화 및 센서의 고성능화가 진행되면서 물류 서비스, 재난 구호, 감시 임무, 엔터테인먼트 등과 같은 다양한 응용분야로 연구와 제품화가 진행되고 있다. 그리고 소형 쿼드콥터의 수직 이동 특성과 공중 정지 특성을 가지기 때문에 실내 비행이 가능하고 자율 비행이 가능하다는 점에서 사람의 출입이 어려운 위험 지역의 감시 등이 가능하게 되었다[1].
	쿼드콥터의 구성은?	본 연구에서 실험을 위한 쿼드콥터는 소형 카메라, 영상전송을 위한 무선 송신기, 수동 조작 컨트롤러, PC, DA / AD 변환기, 신호 변환 회로로 구성하였다(그림 1). 비행제어를 위한 1대의 쿼드콥터(quadcopter)와 기체에 탑재한 소형카메라 1대, 외부에서 비행 관측을 통한 모니터링 및 보정을 실현하기 위한 외부용 카메라 2대를 각각 사용한다.

참고문헌 (8)

N. Michael, D. Mellinger, Q. Lindsey, and V. Kumar, "The grasp multiple micro uav testbed," in IEEE Robotics and Automation Magazine, Sept. 2010.
D. Mellinger and V. Kumar, "Minimum snap trajectory generation and control for quadrotors," in IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2520-2525, 2011.
Robin Ritz, Mark W. Muller, Markus Hehn, and Raaello D'Andrea, "Cooperative Quadrocopter Ball Throwing and Catching," in IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, October 2012.
B.Y. Yun, W.S. Yoon, "A Study on the Improvement of Orthophoto Accuracy According to the Flight Photographing Technique and GCP Location Distance in Orthophoto Generation Using UAV" Journal of the Korean Society of Industry Convergence, vol.21, no.6. pp.345-354, 2018

원문보기 상세보기
S.C. Han, "Development of Vision Inspection System for Defects of Industrial Wire Harness," Journal of the Korean Society of Industry Convergence, vol.11, no.4. pp.189-194, 2008.
T.S. Jin, "Fuzzy Inference Based Collision Free Navigation of a Mobile Robot using Sensor Fusion" Journal of the Korean Society of Industry Convergence, vol.21, no.2. pp.95-101, 2018.

원문보기 상세보기
H.Y. Bae, H.J. Kim, J.I. Paeng, H.S.Sim, and J.C. Moon, "A Study on Shape Recognition Technology of Die Casting and Forging Parts Based on Robot Vision for Inspection Process Automation in Limit Environment" Journal of the Korean Society of Industry Convergence, vol.21, no.6. pp.369-378, 2018.

원문보기 상세보기
D.B. Kim, H.J. Kim, J.C. Moon, H.Y, Bae, S.H. Han, "A Study on Obstacle Avoidance and Autonomous Travelling of Mobile Robot in Manufacturing Precess for Smart Factory," Journal of the Korean Society of Industry Convergence, vol.21, no.6. pp.379-388, 2018.

원문보기 상세보기

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format

연합인증

[국내논문] 분산영상 매칭을 이용한 소형 쿼드콥터의 실내 비행 위치인식과 자율비행
Position Recognition and Indoor Autonomous Flight of a Small Quadcopter Using Distributed Image Matching 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (7)

표/그림 (7)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

3. 실험환경

이론/모형

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

[국내논문] 분산영상 매칭을 이용한 소형 쿼드콥터의 실내 비행 위치인식과 자율비행 Position Recognition and Indoor Autonomous Flight of a Small Quadcopter Using Distributed Image Matching 원문보기

Abstract ▼ AI-Helper

주제어

표/그림 (7) 모든 표/그림 보기

표/그림 (7) 슬라이드로 보기

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

대상 데이터

3. 실험환경

이론/모형

질의응답

참고문헌 (8)

이 논문을 인용한 문헌

저자의 다른 논문 :

진태석 (62)

관련 콘텐츠

원문 보기

원문 URL 링크

오픈액세스(OA) 유형

연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

[국내논문] 분산영상 매칭을 이용한 소형 쿼드콥터의 실내 비행 위치인식과 자율비행
Position Recognition and Indoor Autonomous Flight of a Small Quadcopter Using Distributed Image Matching 원문보기

표/그림 (7)

표/그림 (7)

AI 본문요약
AI-Helper