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Development of algorithm for Maintaining indoor altitude of drone using image-based deep learning

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Academic year: 2021

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* 교신저자 : 황 헌(hhwang@skku.edu)

영상기반의 딥러닝을 활용한 드론-실내고도유지 알고리즘 개발

Development of algorithm for Maintaining indoor altitude of drone using

image-based deep learning

김재우 이동구 김태정 이정호 김선정 최 선 황 헌*

Jae-Woo Kim Dong-Goo Lee Tae-Jung Kim Jung-Ho Lee Sun-Jung Kim Sun Choi Heon Hwang*

성균관대학교 바이오메카트로닉스학과

Bio-mechatronics, Sungkyunkwan University, Suwon, 440-746, Korea

초록

(Abstract)

드론의 시장규모가 커짐에 따라 초창기 군사 목적에서 현재 민간부문으로 확대되고 있다. 현재 드론은 실외에서 사용될 목적으로 제작된 것이 많으나 실내에서도 드론의 활용 여부가 증가할 것으로 예상된다. 본 연구에서는 실외에서만 사용 가능한 GPS를 대신하여 영상 촬영으로 획득한 이미지를 CNN으로 학습 을 시켜 자율고도제어비행을 하도록 한다. 첫 번째로 수동 조작하는 드론에 IMU센서를 부착하여 획득한 고도 데이터를 표로 제시함으로써 GPS 를 사용하지 않는 드론의 실내주행에서 일정한 고도 유지는 다소 무리가 있음을 보여준다. 두 번째로 드론의 수동 조작은 일정하지 않은 고도 때문에 CNN의 학습할 영상 획득이 어렵다. 일정한 고도의 영상 획득을 위한 실험용 높이 조절 Base를 제작하여 고도별 영상을 획득한다. 획득한 영상을 통 해 얻은 이미지를 CNN 학습을 시킨 후, 학습에 사용되지 않은 이미지를 사용하여 고도 판별을 확인한다. 대조군으로 실내장소를 바꾸어 미리 학습된 CNN으로 고도 판별을 확인한다. 학습에 사용된 이미지의 환경(생명공학관)과 대조군(제 2 공학관)이 촬영된 장소의 환경요소의 차이로 오차가 발생한다. 오차는 실내 장소의 총 높이의 차이 및 서로 상이한 천장 구조물에 따른 것으로 사료되며 Data crop을 통해 획득 한 이미지의 천정 부분을 제거하여 노이즈를 줄여 고도 판별의 정확도를 높일 수 있을 것으로 예상한다. 세 번째, CNN으로 학습을 통해 Model을 도출하여 자율 고도 제어 프로세스를 제시한다. 그리고 해당 프로세스를 이용한 자율고도제어 주행과 수동조작을 통한 주행에서의 Z축 가속도 데이터의 표준편차를 비교하여 본 연구의 실효성을 보여준다.

키워드

(Keywords)

드론, 자율고도주행, 딥러닝

사사

(Acknowledgement)

본 연구는 농림축산식품부 농림수산식품기술기획평가원 기술사업화지원사업(과제번호 : 113038-03)에 의해 이루어진 것임 본 연구는 농림축산식품부, 농림수산식품기술시획평가원의 농림축산식품연구센터지원사업(과제번호: 714002–07)에 의해 이루어진 것임. 한국농업기계학회 / 밭농업기계개발연구센터 2017 춘계공동학술대회 초록집

참조

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