짐벌 카메라 각도 제어와 객체 인식을 사용한 UAV 자동착륙 시스템

강호현; 신수용

doi:10.7840/kics.2023.48.2.241

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자료유형: 학술저널

저자정보: 강호현 (국립금오공과대학교) 신수용 (국립금오공과대학교)

저널정보: 한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제48권 제2호

발행연도: 2023.2

수록면: 241 - 248 (8page)

DOI: 10.7840/kics.2023.48.2.241

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본 논문은 짐벌 카메라의 각도 제어 및 딥러닝 기반 객체 인식을 활용한 UAV 자동 착륙 시스템을 제안한다. UAV에 장착된 카메라를 사용하여 딥러닝 기반 객체 인식을 통해 목적지 착륙 패드를 둘러싸는 표시 영역(Bounding box)을 기준으로 운용 중인 UAV의 위치를 제어하도록 한다. 제안된 방식에서는 별도의 카메라가 필요없이 기존의 UAV 임무 장비 중의 하나인 짐벌 카메라를 사용해 카메라 각도를 하단을 바라보게끔 제어하고, UAV에 장착된 컴패니언 컴퓨터를 사용해 UAV을 제어한다. 제안된 방식에서 딥러닝 기반 객체인식은 Yolo v4 tiny를 사용했고, 드론제어를 위해 ROS를 사용하여 구현되었고, 성능 평가를 위해 착륙 지점과 착륙 패드 간의 거리를 측정하였고 모의실험과 실제 실험을 통해 효율성을 입증하였다.

#무인 이동체 #자동 착륙 #GPS #객체 인식 #딥러닝 #UAV (Unmmand Aerial Vehicle) #Auto landing #GPS (Global Positioning System) #Object Detection #Deep Learning

참고문헌 (9)

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