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논문 기본 정보

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학술저널
저자정보
조시훈 (서경대학교) 김태영 (서경대학교)
저널정보
한국컴퓨터그래픽스학회 컴퓨터그래픽스학회논문지 컴퓨터그래픽스학회논문지 제27권 제5호
발행연도
2021.12
수록면
63 - 71 (9page)

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드론 자율비행 기술 중 장애물 회피는 드론이나 주변 환경의 손상을 방지하고 위험을 예방할 수 있도록 하는 매우 중요한 기술이다. LiDAR 센서 기반 장애물 회피방식은 비교적 높은 정확도를 보여 최근 연구에서 많이 활용되고 있지만, 단가가 높고 시각 정보에 대한 처리 능력이 제한적인 단점이 있다. 따라서 본 논문은 단가가 상대적으로 저렴하고 시각 정보를 이용한 확장성이 높은 카메라 기반 PPO(Proximal Policy Optimization) 강화학습을 이용한 드론의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 3차원 공간상의 학습환경에서 드론, 장애물, 목표지점 등을 무작위로 위치시키고, 가상 카메라를 이용하여 전면에 설치된 스테레오 카메라를 통해 스테레오 영상정보를 얻은 다음 YOLOv4Tiny 객체 검출을 수행한다. 그리고 난 후 스테레오 카메라의 삼각측량법을 통해 드론과 검출된 객체간의 거리를 측정한다. 이 거리를 기반으로 장애물 유무를 판단하고, 만약 장애물이면 패널티를 책정하고 목표지점이면 보상을 부여한다. 본 방법을 실험한 결과 카메라 기반 장애물 회피 알고리즘은 LiDAR 기반 장애물 회피 알고리즘과 비교하여 충분히 비슷한 수준의 높은 정확도와 평균 목표지점 도달시간을 보여 활용 가능성이 높음을 알 수 있었다.
#카메라 #라이다 #객체검출 #강화학습 #장애물 회피 #드론 #자율비행 #Camera #LiDAR #Object Detection #Reinforcement Learning #Obstacle Avoidance #Drone #Autonomous Flight

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 카메라 기반 강화학습을 이용한 드론 장애물 회피 알고리즘
3. 실험
4. 결론
References

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
Lee, Thomas / 2021 / Flying Free: A Research Overview of Deep Learning in Drone Navigation Autonomy / Drones 5(2):52 google schola Jong-Hwan-Cha / 너무 비싼 센서 라이다, 자율주행 업계 ‘골머리’ / 정보통신신문 google schola Rui Qian / 2020 / End-toEnd Pseudo-LiDAR for Image-Based 3D Object Detection / CVPR 2020 :5581~5890 google schola Mingyu Ding / 2020 / Learning Depth-Guided Convolutions for Monocular 3D Object Detection / CVPR 2020 :1000~1001 google schola 김지은 / 2019 / 드론 기술 및 시장동향 보고서 / 과학기술일자리진흥원 논문지 google schola

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