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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 박상영
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 연세대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수57
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본 논문에서는 카메라로 촬영한 위성 이미지로부터 위성간 상대 위치/자세를 추정하는 알고리즘을 개발한다. 실제 우주 공간에서의 활용을 위해 가상 이미지를 생성하여 추정 시스템을 구축하고 하드웨어 실험으로 검증한다. 딥러닝을 이용한 이미지 분석은 특정 센서나 패턴을 부착하지 않고 복잡한 배경을 가진 경우에도 적용 가능하다. 소프트웨어 시뮬레이션과 하드웨어 실험 결과 비교를 위하여 실험실을 모사한 가상 환경을 구현하고 다양한 상대 위치와 자세를 가진 관측 대상의 인공 이미지를 생성한다. 위성의 기하적 특징을 나타내는 랜드 마크들을 지정하고 딥러닝을 사용하여 위성 이미지 상에서 2차원 랜드마크의 좌표를 파악한다. 추정된 랜드마크 좌표로부터 비선형 최소 자승법에 기반하여 카메라와 관측 대상과의 상대 위치와 자세를 예측한다. 하드웨어 실험을 수행하고 실제 이미지에 알고리즘을 적용하여 동일한 상대 거리 조건의 인공 이미지를 이용한 소프트웨어 시뮬레이션과 비교한다. 본 연구를 통해 가상 이미지로 훈련시킨 딥러닝 모델을 이용해 실시간 상대 위치/자세 추정 시스템을 구축하고 실제 이미지에 적용할 수 있음을 실험으로 검증하였다. 지구 저궤도를 공전하는 인공위성 영상의 소프트웨어 시뮬레이션을 수행하여 실제 추정 오차를 예측하고 알고리즘을 적용할 수 있는 거리 범위를 제안하였다. 소프트웨어 시뮬레이션과 하드웨어 실험의 추정 오차 결과가 유사함으로 소프트웨어 시뮬레이션으로부터 하드웨어 실험의 결과를 예측할 수 있음을 보였다.
목차
그림 차례 v표 차례 viii제 1 장 서론 11.1 연구의 배경 11.2 연구 목적 및 의의 31.3 연구 방법 51.4 논문의 개요 7제 2 장 가상 환경 구축 및 이미지 생성 82.1 가상 환경 구축 102.1.1 시뮬레이터 모델 및 랜드 마크 설정 102.1.2 3차원 시뮬레이션 프로그램: Unreal Engine4 122.1.3 가상환경 설정 132.1.4 블루프린트를 이용한 이미지 생성 142.2 랜드 마크 계산 및 이미지 처리 162.2.1 관측 모델: 카메라 투시 투영법(camera projection) 172.2.2 훈련 데이터 향상을 위한 이미지 처리 202.2.3 훈련을 위한 인공 이미지들의 정보 23제 3 장 랜드마크 좌표 추정 및 상대 위치/자세 계산 253.1 딥러닝 모델 및 변수 설정 253.1.1 High-Resolution Network 253.1.2 입력 데이터 및 변수 설정 283.2 딥러닝 훈련 결과 293.3 가중 비선형 최소 자승법 31제 4 장 소프트웨어 실험 354.1 랜드 마크 추정 374.2 상대 위치/자세 추정 결과 394.3 소프트웨어 실험 결과 분석 414.3.1 상대 거리와 자세에 따른 오차 분석 424.3.2 랜드마크 오차에 따른 거리/자세 오차 분석 45제 5 장 하드웨어 실험 475.1 전체 하드웨어 테스트 베드 구성 475.2 카메라 모델 및 캘리브레이션 505.3 데이터 송수신 및 네트워크 구성 525.4 실험 결과 분석 535.4.1 소프트웨어 시뮬레이션과 하드웨어 실험 결과 비교 615.4.2 학습용 데이터의 흑백 노이즈에 따른 실험 결과 비교 63제 6 장 우주공간 가상 환경에서의 인공위성을 이용한 소프트웨어 시뮬레이션 666.1 인공위성 모델과 가상 환경 구현 및 데이터 생성 676.1.1 인공위성 모델 및 랜드마크 설정 676.1.2 가상 환경 구성 및 데이터 생성 686.2 딥러닝 모델 훈련 및 상대 위치와 자세 추정 706.3 인공위성 소프트웨어 실험 결과 분석 73제 7 장 결론 77참고문헌 82ABSTRACT 85
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