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박장한 (한화시스템) 김형준 (한화시스템) 박매훈 (한화시스템)
저널정보
국방로봇학회 국방로봇학회 논문집 국방로봇학회 논문집 제1권 제1호
발행연도
2022.4
수록면
22 - 27 (6page)

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In this paper, we proposes autonomous take-off and landing control of drones through situational awareness of edge AI-based obstacle and object classification using color camera images mounted on swarm small drones. The method for real-time position error compensation of drones uses a real-time kinematics-global positioning system, barometer, altimeter, long-distance search 3-axis color and thermal imaging camera. The operator should recognize the drone situation and land it by using the sensor information mounted on the drone, but landing difficulties may occur due to inaccurate information such as trees, bushes, and the distance between drones. In case the drone"s GPS reception is poor or communication is cut off, it is necessary to control the drone itself to land safely in order to flexibly respond to dynamic situation changes such as wind direction, wind speed, and gusts. To solve this problem, this paper is a method of landing a drone by receiving the output of a color camera, classifying the edge AI-based object of the YOLO algorithm, and transmitting it to the drone"s flight control computer.
#Small Swarm Drones(소형 군집 드론) #Edge Artificial Intelligence(엣지 인공 지능) #Deep Learning(심층 신경망) #Situational Awareness(상황인식) #Object Classification(객체 분류) #Real-time position error compensation(실시간 위치 오차 보상) #Takeoff and Landing Control(이착륙 제어)

목차

1. 서론
2. 군집 드론 및 상황인식 동향
3. 제안된 AI 상황인식 이착륙 제어 및 결과
4. 결론
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