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문제 정의
- 이는 프로그램의 자원의 비효율적인 관리를 초래하고 영상처리속도의 느려지는 효과로 나타나고 있다. 따라서 본 논문에서는 그림 3과 같이 소스코드를 수정 변환함으로써 영상처리부분과 비행 제어부분을 분리함으로써 다른 부분으로 접근을 최소화시켜 프로그램 및 자원의 효과적 관리를 진행하고자 하였다. 하지만 실제 영상처리부분과 비행제어부분을 다른 아이피로 설정하여 각각 독립적으로 에어드론에 연결하여 실행하여 보았으나, 이와 같은 방법은 다른 문제점을 발생시켜, 본 연구는 안드로이드 activity 부분에서 실질적으로 에어드론과의 연결을 만들고 카메라 영상을 받을 포트를 독립적으로 열어주어 통신하도록 처리하였다.
- FusionDrone[4]의 경우에는 안드로이 드기반으로 동작되지만, 상대적으로 느린 영상처리와 기본적인 이착륙(take-off, landing) 기능만 처리하여 실시간 쿼드로터의 동작제어 처리를 못하는 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 관련 연구를 바탕으로 기존의 관련 연구들에서 개선하지 못한 영상처리속도 부분을 본논문에서 제안하는 안드로이드 기반의 퓨전제어기법을 통해 처리하고자 하였다.
- 이는 실시간 원격으로 쿼드로터를 제어하는데 있어 큰 장점을 갖는다. 또한 퓨전제어기법과 기존의 제어기법들을 비교분석하여 제안된 퓨전제어기법의 우수성을 보여주고자 한다.
- 본 논문에서는 이런 문제점을 해결하기 위해 안드로이드 기반의 퓨전제어기법을 개발하여 쿼드로터테스트 기반인 에어드론에 적용하여 보고자 한다. 안드로이드 기반의 퓨전제어기법이란 크게 3가지의 특징을 가지고 있는데, 첫째, 자바로 개발된 소스코드를 안드로이드 개발환경에 맞게 변환시키고, 둘째, 쿼드로터의 비행제어와 영상처리를 분리시키며, 마지막으로 아이폰 App 개발 시, 제공되는 JNI를 이용하여 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다.
- 특히 안드로이드 기반의 제어기법을 적용한 FusionDrone[4]은 영상의 지연이 빈번히 발생하여 실시간 제어로 보기 어려울 정도이었다. 이런 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 JNI를 사용하여 그림 4와 같이 보다 native한 소스 코딩을 통해 영상처리 속도(예를 들어, 초당 프레임 처리속도)를 향상시켰다. 그리고 이런 퓨전제어기법을 기반으로 그림5와 같이 에어드론의 동작 순서를 진행하도록 하였다.
- 지금까지 본 논문에서는 안드로이드 기반의 스마트기기를 이용하여 쿼드로터 형태인 에어드론을 실시간 원격 제어하는 퓨전제어기법을 제시하였다. 이는 아이폰 App 개발 시 제공되는 API와 안드로이드로 구성된 PC 기반의 쿼드로터 제어기법을 퓨전하는 방식으로 쿼드로터의 비행 제어와 영상처리를 분리시켜 기존의 방식보다 영상처리 속도를 향상시키는 방식이다.
- 계속적인 연구방향으로는 주변 환경변수 변화에 따른 여러 가지 결과를 비교하고자 한다. 특히 원격제어 범위를 벗어난 경우를 대비하여, 특별한 조작 없이 기기가 스스로 장애물을 회피하고 임무를 수행할 수 있도록 자율주행기술을 에어드론에 적용하고, 여러 에어드론들이 서로 협력 업무를 수행할 수 있도록 자율군집제어 기능을 개발하고자 한다.
가설 설정
- 하지만, 영상처리속도가 JavaDrone은 평균 16의 값, FusionDrone은 평균 8의 값, FRD (제안된 퓨전제어기법)는 평균 60의 값으로 모든 상황에서 비슷한 값을 보여주고 있다 (그림 6 참조). 따라서 본 논문에서는 실험상태 조건으로 실내 환경에서 무선통신기기의 영향을 받지 않는 상태라고 가정을 하고, 기존의 제어방법과 퓨전제어기 법의 영상처리속도를 비교 분석하였다.
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