장애물 충돌 회피는 안전하고 신뢰성 있는 UAV 운용에 필요한 핵심 기술이다. 장애물 충돌 회피가 드론 상용화에 필수적인 요소이기에 여러 알고리즘이 연구되고 있고, 그중 VFH+와 GMM에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 벡터장 히스토그램+과 가우시안 혼합 모델을 이용하여 다수의 장에물이 존재하는 환경에서의 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. VFH+ 알고리즘을 이용하여 장애물의 위치와 크기를 결정하기 위한 폴라 히스토그램을 설계한다. 그리고 장애물의 밀집도를 결정하기 위해 GMM 클러스터링을 활용한다. 제안한 두 가지 방법론을 기반으로 회피 방향을 구하고 Dubins 경로 계획 알고리즘을 적용하여 UAV의 경로를 생성한다. 제안한 회피 알고리즘과 기존의 충돌 회피 기법을 비교 평가하기 위해 3 자유도 무인항공기 질점 모델을 기반으로 수치 시뮬레이션을 수행한다.
Obstacle collision avoidance is a key technology required for safe and reliable Unmanned Aerial Vehicle (UAV) operations. Since it is an essential factor of drone commercialization, several algorithms have been studied including Vector Field Histogram+ (VFH+) and Gaussian Mixture Model (GMM). In this study, an obstacle avoidance algorithm using the WH+ and GMM algorithms is proposed against an environment with multiple obstacles. The VFH+ algorithm is adopted to design vector field histograms to determine the location and size of obstacles. And the GMM clustering is utilized to determine the density of obstacles. Based on these two methodologies, an avoidance direction is obtained and a path is created by applying the Dubins path planning algorithm. In order to compare and evaluate the proposed avoidance algorithm with existing collision avoidance techniques, a numerical simulation is performed based on a point mass UAV model with 3 degrees of freedom.