소형 UAV의 장애물 충돌 회피를 위한 YOLO 및 IR 센서 기반 장애물 크기 예측 방법

이의천; 이종원; 최의진; 이선아

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이의천 (경상국립대학교) 이종원 (경상국립대학교) 최의진 (경상국립대학교) 이선아 (경상국립대학교)

저널정보: 항공우주시스템공학회 항공우주시스템공학회지 항공우주시스템공학회지 제17권 제6호

발행연도: 2023.12

수록면: 16 - 26 (11page)

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UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.

#Small UAV(소형 무인 항공기) #Collision Avoidance(충돌 회피) #Obstacle Detection(장애물 감지) #Size Prediction(크기 예측)

참고문헌 (18)

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1. L. Lu, G. Fasano, A. Carrio, M. Lei, H. Bavle, and P. Campoy, "A comprehensive survey on non-cooperative collision avoidance for Micro Aerial Vehicles: Sensing and obstacle detection," Journal of Field Robotics, vol. 40, no. 6, pp. 1697-1720, 2023. https://doi.org/10.1002/rob.22189

2. B. Khmel, H. Ghadia, and S. Bhandari, "Collision avoidance system for a multicopter using stereoscopic vision with target detection and tracking capabilities." AIAA SCITECH 2023 Forum, pp.1147, 2023.

3. M. Likhita Nagendla Sai Sumanth, Advaith Ashwin Harish, Remidi Rohith Reddy, K. A. Nethravathi & M. Uttara Kumari, "Obstacle detection in autonomous vehicles using 3D lidar point cloud data." Data Intelligence and Cognitive Informatics, , pp. 745-757, 2022.

4. Z. Shang and Z. Shen. "Topology-based UAV path planning for multi-view stereo 3D reconstruction of complex structures." Complex & Intelligent Systems, vol. 9, no. 1, pp. 909-926, 2022. https://doi.org/10.1007/s40747-022-00831-5

5. M. Y. Arafaty, M. M. Alam, and S. Moh, "Vision-based navigation techniques for unmanned aerial vehicles: Review and Challenges." Drones, vol. 7, no. 2, p. 89, 2023.

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