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[국내논문] 딥러닝을 이용한 자율 이륙 드론 알고리즘 제안
Proposal of autonomous take-off drone algorithm using deep learning 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.25 no.2, 2021년, pp.187 - 192  

이종구 (School of Computer Inf. & Comm., Kunsan National University) ,  장민석 (School of Computer Inf. & Comm., Kunsan National University) ,  이연식 (School of Computer Inf. & Comm., Kunsan National University)

초록
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본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640⁎480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study proposes a system for take-off in a forest or similar complex environment using an object detector. In the simulator, a raspberry pi is mounted on a quadcopter with a length of 550mm between motors on a diagonal line, and the experiment is conducted based on edge computing. As for the ima...

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표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 이러한 비행 중 높은 고도로 이륙 해야 하는 때를 대비한 시스템은 연구되어 있지 않다. 따라서 본 논문에서는 이미지 기반물체 감지 모델을 이용하여 드론의 자율적인 이륙시스템을 제안하고, 검증용 영상의 라벨링을 이용한 경우와 학습시킨 모델을 이용하여 이륙한 경우를 비교한다.
  • 앞서 언급한 상황에서 지속해서 탐색이 가능한 드론을 개발하였으며, 이는 특수한 재난 현장이나 터널 안 철로나 방해 요인 검사, 해저의 탐사 등에 응용을 할 수 있다. 이 논문의 저자는 산속에서 조난자를 색출하고 구명하기 위한 아이디어에서 출발하였으며, 작고 가격이 비교적 저렴한 드론을 개발하는 것이 목표라고 하였다. 그림 1은 학습 데이터 수집을 위한 카메라 형태이다.
  • 본 연구에서는 복잡한 환경에서의 드론을 딥러닝을 이용하여 이륙하는 시스템을 제안하였다. 복잡한 환경에서의 이륙은 GPS 신호 수신에 장애가 있음을 배제하기 위해 옵티컬 플로우 센서를 이용하여 호버링 모드를시전하였다.
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참고문헌 (9)

  1. H. Shakhatreh, A. H. Sawalmeh, A. AI-Fuqaha, Z. Dou, E. Almaita, I. Khalil, N. S. Othman, A. Khreishah, and M. Guizani, "Unmanned aerial vehicles (UAVs): A survey on civil applications and key research challenges," IEEE Access, vol. 7, pp. 48572-48634, 2019. 

  2. J. Xie, F. R. Yu, T. Huang, R. Xie, J. Liu, C. Wang, and Y. Liu, "A survey of machine learning techniques applied to software defined networking (SDN): Research issues and challenges," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 1, pp. 393-430, 2018. 

  3. N. Smolyanskiy, A. Kamenev, J. Smith, and S. Birchfield, "Toward low-flying autonomous MAV trail navigation using deep neural networks for environmental awareness," in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vancouver, BC, Canada, pp. 4241-4247, Sep. 2017. 

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