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고도 변화에 적응하는 드론의 자율 비행
Autonomous Flight of a Drone that Adapts to Altitude Changes 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.16 no.6, 2023년, pp.448 - 453  

김장원 (Department of Electronic Engineering, Gachon University)

초록
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소형 쿼드콥터 드론의 제작이 다양화되고, 고속 처리가 가능한 MCU의 보급으로 인해 FC에 멀티 센서가 장착되면서, 단순 동작이 아닌 특수 목적의 동작을 수행할 수 있는 소형 드론이 구현되었다. 드론에 장착된 FC 안의 IMU를 통하여 호버링과 자세제어 그리고 위치 이동 제어를 할 수 있었으나, 복잡구조를 갖는 폐쇄된 건물 안에서 GPS 연결과 영상통신이 불가능한 경우는 제어가 쉽지 않다. 본 연구에서는 이러한 공간에서 고저 변화가 있는 장애물을 만났을 경우, Lucas-Kanade 방법을 이용한 optical flow와 IR 센서를 이용하여 스스로 장애물을 넘어서 자율 비행을 수행하는 방법을 제안하였다. 실험을 통하여 안정적인 호버링 동작과 폐쇄 공간의 복잡구조를 대신하는 계단에서, 드론의 고저 비행은 주변의 외적 영향에 의한 허용 오차 10[cm] 이내로 98%의 성공률을 보이며 오르고 내리는 신뢰성 있는 자율 비행이 이루어지는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

As the production of small quadcopter drones has diversified and multi-sensors have been installed in FC due to the spread of MCU capable of high-speed processing, small drones that can perform special-purpose operations rather than simple operations have been realized. Hovering, attitude control, a...

주제어

#FC   #IMU   #Hovering   #Lucas-Kanade Method   #Optical Flow  

표/그림 (8)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 개방된 공간에서는 IMU(Inertial Measurement Unit)[5]를 이용한 드론의 제어나 GPS(Global Positioning System)[6] 신호를 이용하여 신뢰도 높은 위치 제어와 이동 제어가 가능하지만 폐쇄된 공간에서는 외부에 GPS 연결이 되지 않고 복잡 구조를 갖는 구조물 안에서는 통신이 원활하게 이루어지지 않기 때문에 특수목적의 임무를 수행하기 위해서는 저속의 자율 비행으로 구조물 안에서 위치 이동과 고저 이동을 해야 한다. IMU와 GPS를 이용한 드론의 제어는 넓은 공간에서 통신으로 적절한 이동제어를 목적으로 한다. 이러한 제어 구조를 갖는 소형 쿼드콥터 드론[7]은 원하는 목적을 달성할 수가 없다.
  • 이러한 제어 구조를 갖는 소형 쿼드콥터 드론[7]은 원하는 목적을 달성할 수가 없다. 따라서 본 연구에서는 제어가 원활하게 되지 않는 복잡구조를 갖는 폐쇄된 공간에서 저속으로 자율비행하는 드론 스스로가 장애물을 만났을 때, 옵티컬 플로우 센서[8]와 IR(Infrared Ray) 센서를 이용하여 드론의 3차원 위치와 움직임 방향을 얻고, 일정 경사도를 갖는 장애물에 대하여 고저 움직임으로 넘어가는 드론의 동작을 구현하고자 한다.

가설 설정

  • 루카스-카나데 방법[8][9]은 Bruce D. Lucas와 Takeo Kanade에 의해 고안된 알고리즘으로, 옵티컬 플로우 조건식을 풀기 위해 이웃 지역의 픽셀은 같은 옵티컬 플로우를 갖는다고 가정한다. 픽셀 (x,y)를 중심으로 하는 윈도우 영역의 옵티컬 플로우가 일정하다고 가정하고, 윈도우 내의 모든 픽셀에 대해 옵티컬 플로우 조건식을 최소제곱 기법으로 풀어 속도 u,v를 계산한다.
  • 식 (3)의 해를 얻기 위한 방법은 임의로 설정한 미지수 u, v의 존재로 인해 한 개 이상의 조건식을 추가해야만 얻을 수 있다. 본 연구에서는 크게 이미지 내의 모든 픽셀에 대해 계산을 수행하는 밀집 옵티컬 플로우(dense optical flow)와 지역적으로 계산을 수행하는 희소 옵티컬 플로우(sparse optical flow)[8]로 나누고, 이웃한 지역의 옵티컬 플로우가 같다고 가정하는 루카스-카나데 방법을 적용하여 식 (3)의 해를 얻고자 한다.
  • 옵티컬 플로우를 계산하는 가장 많이 사용되는 알고리즘은 카메라가 움직일 때, 임의의 물체의 밝기가 다음 프레임에서도 동일한 밝기를 갖는다는 밝기 항상성을 기본 가정으로 한다. 이미지 위의 한점 p(x,y,t)에서 시간 t일 때 밝기를 I(x,y,t)라고 하면, 밝기 항상성을 가정하였으므로 시간 t의 진행에 따른 밝기의 변화 I는 0이므로 다음 수식 (1)로 쓸 수 있다.
  • Lucas와 Takeo Kanade에 의해 고안된 알고리즘으로, 옵티컬 플로우 조건식을 풀기 위해 이웃 지역의 픽셀은 같은 옵티컬 플로우를 갖는다고 가정한다. 픽셀 (x,y)를 중심으로 하는 윈도우 영역의 옵티컬 플로우가 일정하다고 가정하고, 윈도우 내의 모든 픽셀에 대해 옵티컬 플로우 조건식을 최소제곱 기법으로 풀어 속도 u,v를 계산한다. 윈도우 영역에 속하는 픽셀의 개수를 n이라 하고 윈도우 영역을 N이라 하면, 다음 식 (4)가 성립한다.
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참고문헌 (9)

  1. S. W. Lee, "Use of Drone", pp. 57-60, Auto？Journal, May 2022. 

  2. S. S. Yeo, J. Y. Kim, H. Y. Jeon, C. H. Bae, S.？M. Park, D. R. Han, "Drone for Building？Condition Inspection", Proceedings of the？Korean Society of Computer Information？Conference, Vol. 29, No. 1, pp. 185-186, Jan,？2021. 

  3. D. W. Hong, "UWB Sensor based navigation？design for drone indoor flight", Graduate？School of Konkuk University, 2018. 

  4. J. W. Jo, M. H. Lee, K. W. Nam, C. W. Lee,？"Autonomous Drone Navigation in the hallway？using Convolution Neural Network", Journal of？the Korea Institute of Information and？Communication Engineering, Vol. 23, No.8, pp.？936~942, Aug. 2019. 

  5. E. M. Kim, I. H. Choi, "Simulation for System？Calibration According to Accuracy of？GNSS/IMU Mounted on a Drone", Journal of？Korean Society for Geospatial Information？Science, Vol. 30, No. 2, pp. 57-65, June 2022. 

    상세보기 crossref

  6. J. H. Kim, J. H. Yoon, S. J. Hwang, H. K. Shin,？S. H. Lee, "GPS-Based Drone and Damaged？Object Distance Calculation Method", Korean？Journal of Computational Design and？Engineering, Vol. 27, No. 4, pp. 382-391. Dec.？2022. 

    상세보기 crossref

  7. J. W. Kim, "A Study on Movement Control of？Drone using Reference Posture Mapping",？Journal of Korea Institute of Information,？Electronics and Communication Technology, Vol. 14, No. 6, pp. 461-466, Dec. 2021. 

  8. Y. S, Son, "Research on Optical Flow Based？Positioning System for Quad-rotor Hovering？Control", Graduate School of Konkuk？University, 2017. 

  9. G. Y. Mun, "Performance Improvement of LK？Tracking Algorithm using Depth Information",？Graduate School of Information and？Communication Hanbat National University, 2016. 

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