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저자정보
권대현 (국립금오공과대학교) 신수용 (국립금오공과 대학교)
저널정보
한국통신학회 한국통신학회논문지 한국통신학회논문지 제49권 제3호
발행연도
2024.3
수록면
401 - 408 (8page)
DOI
10.7840/kics.2024.49.3.401

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본 논문은 자율 비행 UAV가 철조망 울타리와 같은 반투과성 장애물을 인식하고 이를 회피하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 스테레오 카메라를 사용하여 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 객체 인식 알고리즘으로 장애물을 인식하고, Canny Edge Detection 등의 이미지 처리 기법을 사용하여 반투과성 장애물의 깊이 정보에서 배경을 제거함으로써, 장애물의 3차원 위치 정확도를 향상한다. 또한, 경로 계획 알고리즘 Fast-Planner와 통합하여 반투과성 장애물을 지도상에 투영하고 회피 경로를 생성하는 시스템을 구현한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 3D object detection과 비교하여 장애물의 위치 정확도를 향상시키고, 이를 통해 경로 계획 알고리즘이 회피 경로를 생성하는데 효과적임을 입증하였다.
#무인 항공기 #충돌 회피 #최적 경로 #딥 러닝 #이미지 프로세싱 #철조망 울타리 #UAV #Collision Avoidance #Optimal path #Deep learning #Image processing #Wire fence

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 반투과성 장애물 회피 시스템
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
References

참고문헌 (16)

참고문헌 신청
S. A. H. Mohsan, et al., “Unmanned aerial vehicles (UAVs): Practical aspects, applications, open challenges, security issues, and future trends,” Intell. Service Robotics, vol 16, no. 1, pp. 109-137, Mar. 2023. (https://doi.org/10.1007/s11370-022-00452-4) google schola 이경택, “DNA+ 드론 표준화: 전략 및 현황,” KICS Inf. and Commun. Mag., vol. 39, no. 3, pp. 31-39, Feb. 2022. google schola T. Elmokadem and A. V. Savkin, “Towards fully autonomous UAVs: A survey,” Sensors, vol. 21, no. 18, pp. 6223, Sep. 2021. (https://doi.org/10.3390/s21186223) google schola A. N. Wilson, et al., “Embedded sensors, communication technologies, computing platforms and machine learning for UAVs: A review,” IEEE Sensors J., vol. 22, no. 3, pp. 1807-1826, Dec. 2021. (https://doi.org/10.1109/JSEN.2021.3139124) google schola C. H. Tan, et al., “A smart unmanned aerial vehicle (UAV) based imaging system for inspection of deep hazardous tunnels,” Water Practice & Technology, vol. 13, no. 4, pp. 991-1000, Dec. 2018. (https://doi.org/10.2166/wpt.2018.105) google schola

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