[논문]SLAM 기술을 활용한 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역 청소 드론 설계

장우희; 김예은; 김희정; 이은진; 윤택근; 이홍창; 이광재

문제 정의

드론에 부착시킨 열화상 카메라(FLIR)로 패널을 촬영한 영상에서 고오염 및 고장으로 이냏 비정상적으로 발생된 발열 부분을 파악 후 페인트 볼에 떨어트려 시각적으로 표시하고 관리자에게 알려주는 것을 목표로 한다. 열화상 카메라를 이용해 촬영한 실시간 영상을 픽셀 단위로 기준 온도보다 높을수록 붉은색으로 표시되도록 한다.
따라서, 본 논문에서는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)기술을 활용한 자율비행 드론으로 태양광 발전기 패널을 파악 후 드론의 프로펠러가 일으키는 바람으로 패널을 파악 후 드론의 프로펠러가 일으키는 바람으로 얇은 먼지막을 제거하고, 고오염 영역 및 고장으로 인해 발생하는 발열 부분을 시각적으로 표시하여 유지보수를 지원하는 드론을 제안한다. 이 드론은 다수의 태양광 패널을 한번에 청소할 수 있으며 사람이 직접 청소하면서 발생할 수 있는 안전사고 등을 사전 예방할 수 있다.
본 논문은 SLAM 기술로 3D 매핑하고, 태양광 발전기 패널 표녀의 오염영역을 파악하여 청소 하는 자율비행 드론에 대한 연구이다. 본 프로젝트에서 개발된 드론은 SLAM 기술의 3D 매피오가 ROS Topic 통신을 이용하여 자율비행을 하면서 태양광 발전기 패널을 인식하고 열화상 카메라를 통하여 패널표면의 오염정도를 파악한다.

제안 방법

ROS의 Topic 통신을 활용하여 라즈베라파이와 노트북 간의 메시지를 통신한다. ROS 는 로봇용 오픈소스 메타 운영체제로 노드 간의 메세지 통신을 지원한다.
만일 바람으로 제거되지 않는 고오염 영역이나 고장으로 인한 발열이 확인된다면 그 위치를 시각적으로 표시하고 태양열 패널 유지보수 관리자에게 알린다. 고장 감지는 열화상 센서를 통해 발열 여부를 확인하였고, 전체적인 드론 제어는 ROS(Robot Operation System) 사용하여 구현하였다. 그림 1 은 제안된 기술의 전체 구성도를 보여준다.
ROS 는 로봇용 오픈소스 메타 운영체제로 노드 간의 메세지 통신을 지원한다. 라즈베리파이와 노트북을 각 노드로 설정하고, 라즈베리파이에서 각 센서 값과 라즈베리파이 카메라의 실시간 영상 및 열화상 카메라의 결과 값을 노트북으로 송신한다. 노트북은 수신받은 센서값들과 카메라 영상들으 자율비행에 필요한 연산 후 그에 맞는 드론제어 명령어를 라즈베리파이로 송신한다.
본 논문은 SLAM 기술로 3D 매핑하고, 태양광 발전기 패널 표녀의 오염영역을 파악하여 청소 하는 자율비행 드론에 대한 연구이다. 본 프로젝트에서 개발된 드론은 SLAM 기술의 3D 매피오가 ROS Topic 통신을 이용하여 자율비행을 하면서 태양광 발전기 패널을 인식하고 열화상 카메라를 통하여 패널표면의 오염정도를 파악한다. 패널표면에 있는 얇은 먼지막은 운전 시 동작하는 프로펠러에 의하여 발행사는 바람으로 제거하며, 열화상 카메라를 통해 파악한 고오염영역 또는 고장난 부분에 페인트 볼을 떨어트려 시각적으로 표시하고 이 정보를 관리자에게 제공하여 관리할 수 있도록 지원한다.
그림 7 은 ROS Topic 통신을 활용하여 여러 센서값을 받아 연산 후 다시 송신하는 예제를 수행해본 결과이다. 여러 센서들의 결과 값을 송신하기 위해 센서 값을 송신하는 pub 노드 2 개(pub1, pub2), 센서값을 수신하고 연산하여 명령어를 전달해주기 위한 pub 와 sub 의 역할을 동시에 수행하는 sub 노드 1 개(sub1), 명령어를 수신받을 sub 노드 1 개(sub2)로 노드를 구성하였다. pub1 과 pub2 는 각각 센서 값인 msg1 과 msg2 를 sub1 로 송신한다.
오픈소스인 구글 카르토그래퍼 SLAM(Cartographer SLAM)을 활용해 드론에 연결된 각종 센서 값들을 읽어와 실시간으로 주변 환경을 파악하여 3D 매핑한다[9]. 우선 지도를 작성하기 위해서 드론의 거리 감지 센서와 기압 센서 그리고 이 둘의 단점을 보완해줄 수 있는 카메라를 사용하여 주변 환경에 대한 거리 값 등을 받아와 특징 점에 대한 계산을 한다. 그리고 거리 감지 센서의 오차 값을 줄여주는 칼만 필터를 사용한다[10].
보정된 이진화 이미지에서 윤곽선을 추출한 후 그림 5 (c)과 같이 윤곽선들을 표시한다. 윤곽선만이 검출된 영상 이미지에서 패널 형태와 더 근접한 값을 구하기 위해 윤곽선의 근사화 값과 최소 면적에 해당하는 기준 값을 조정하여 1 차 필터링을 한다. 이미지 내 윤곽선으로 읺 생겨난 도형들 중 볼록 도형에 해당하는 부분만 서택하여 2 차 필터링을 한다.
변환된 영상을 미리 지정한 태양광 패널의 HSV 색 범위와 비교하여 그림 5 (b)와 같이 패널 색 범위 영역은 흰색으로, 그 외의 영역은 검은색으로 표현하는 이진화 처리 기법을 사용한다. 이진화 된 이미지에 있는 노이즈를 제거하고, 패널의 형태를 더 명확하게 하기 위하여 모폴로지 연산 중 열림과 닫힘이라는 연산으로 이미지를 보정한다. 보정된 이진화 이미지에서 윤곽선을 추출한 후 그림 5 (c)과 같이 윤곽선들을 표시한다.
이는 SLAM 지도 작성 및 태양광 패널 위치 파악에 해당한다. 이후 SLAM 네비게이션을 활용하여 ROS 의 Topic 통신을 이용하여 드론이 자율비행한다. 그리고 태양광 패널을 파악 후, 열화상 카메라를 이용하여 발열 영역이 확인된다면 고장 확인 및 청소 동작한다.
자율비행을 위해 SLAM 기술을 활용하여 3D 매핑을 작성한다. SLAM 기술이란 로봇공학에서 사용되는 개념으로 동시적 위치추적 및 지도 작성이라는 뜻을 갖고 있다[8].
제안하는 시스템 흐름도는 그림 2 와 같이 크게 SLAM 지도 작성 및 태양광 패널 위치 파악, 패널별 오염, 고장 확인 및 청소 동작 부분으로 구분된다. 드론이 자율비행을 시작하면 SLAM 으로 지도를 작성하고, OpenCV 를 활용하여 태양광 패널을 파악한다.
제안하는 청소드론은 태양열 패널이 다수 설치되어있는 건물에 3D 매핑(Mapping) 자율비행 드론을 날려 패널 설치 위치를 탐색한다. 패널 탐색은 드론에 설치된 카메라와 OpenCV 객체 탐지(Object Detection)기법을 통해 구현하였고, 패널 근처에 비행하여 강한 풍압으로 이물질 및 먼지 층을 제거한다.
제안하는 청소드론은 태양열 패널이 다수 설치되어있는 건물에 3D 매핑(Mapping) 자율비행 드론을 날려 패널 설치 위치를 탐색한다. 패널 탐색은 드론에 설치된 카메라와 OpenCV 객체 탐지(Object Detection)기법을 통해 구현하였고, 패널 근처에 비행하여 강한 풍압으로 이물질 및 먼지 층을 제거한다. 만일 바람으로 제거되지 않는 고오염 영역이나 고장으로 인한 발열이 확인된다면 그 위치를 시각적으로 표시하고 태양열 패널 유지보수 관리자에게 알린다.
우선 카메라를 통해 촬영된 영상 이미지를 획득하고 그림 5 (a)와 같이 영상 이미지를 복사한다. 패널의 색을 더 명확하게 인식하기 위하여 RGB 색상 모델로 들어온 영상 이미지의 색 공간을 색상, 채도, 명도의 좌표를 사용하여 특정 색을 지정하는 HSV 색상 모델로 변환한다. 변환된 영상을 미리 지정한 태양광 패널의 HSV 색 범위와 비교하여 그림 5 (b)와 같이 패널 색 범위 영역은 흰색으로, 그 외의 영역은 검은색으로 표현하는 이진화 처리 기법을 사용한다.
그리고 거리 감지 센서의 오차 값을 줄여주는 칼만 필터를 사용한다[10]. 필터를 거친 계산 결과 값을 토대로 드론이 이동하 수 있는 곳과 그렇지 않은 곳, 아직 계산이 되지 않은 곳 등등 구분을 하여 ROS 3D 시각화 툴인 RViz 에서 3D매핑을 작성한다. 완성된 3D 매핑을 통해 자신의 현재 위치를 파악하여 드론이 자율비행을 할 수 있도록 해준다.

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

SLAM 기술을 활용한 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역 청소 드론 설계
A Design of a Drone for Cleaning Polluted Areas on the Surface of Solar Panels using a 3-D SLAM Technique 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

제안 방법

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

연합인증

SLAM 기술을 활용한 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역 청소 드론 설계 A Design of a Drone for Cleaning Polluted Areas on the Surface of Solar Panels using a 3-D SLAM Technique 원문보기

초록 용어보기논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로, 시범 서비스 중입니다. AI-Helper

AI 본문요약 엑셀 다운로드 AI-Helper

문제 정의

제안 방법

이 논문을 인용한 문헌

관련 콘텐츠

원문 보기

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

선택된 텍스트

SLAM 기술을 활용한 태양광 발전기 패널 표면의 오염영역 청소 드론 설계
A Design of a Drone for Cleaning Polluted Areas on the Surface of Solar Panels using a 3-D SLAM Technique 원문보기

초록
AI-Helper

AI 본문요약
AI-Helper