Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences (한국항공우주학회지)

The Korean Society for Aeronautical and Space Sciences (한국항공우주학회)
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Attitudes Estimation for the Vision-based UAV using Optical Flow

광류를 이용한 영상기반 무인항공기의 자세 추정

  • 조선영 (부산대학교 항공우주공학과 대학원) ;
  • 김종훈 (부산대학교 항공우주공학과 대학원) ;
  • 김정호 (부산대학교 항공우주공학과 대학원) ;
  • 조겸래 (부산대학교 항공우주공학과) ;
  • 이대우 (부산대학교 항공우주공학과)
  • Published : 2010.04.01
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Abstract

UAV (Unmanned Aerial Vehicle) have an INS(Inertial Navigation System) equipment and also have an electro-optical Equipment for mission. This paper proposes the vision based attitude estimation algorithm using Kalman Filter and Optical flow for UAV. Optical flow is acquired from the movie of camera which is equipped on UAV and UAV's attitude is measured from optical flow. In this paper, Kalman Filter has been used for the settlement of the low reliability and estimation of UAV's attitude. Algorithm verification was performed through experiments. The experiment has been used rate table and real flight video. Then, this paper shows the verification result of UAV's attitude estimation algorithm. When the rate table was tested, the error was in 2 degree and the tendency was similar with AHRS measurement states. However, on the experiment of real flight movie, maximum yaw error was 21 degree and Maximum pitch error was 7.8 degree.

UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.

Keywords

References

  1. Unmanned Aircraft Systems Roadmap for 2005-2030, Office of the Secretary of Defense, USA, 2005.
  2. 홍석민, “감시정찰용 전자광학 탑재체 개발 동향 및 기술발전 추세", 국방과학기술 플러스, Volume.52, 2008.
  3. Roberts, P. J., Walker, R.A., and O'Shea, P. J., "Tightly Coupled GNSS and Vision Navigation for Unmanned Air Vehicle Applications", Australian International Aerospace Congress, Melbourne, Australia, 2005.
  4. Roberts, P. J., Walker, R. A., and O'Shea, P. J., "Fixed Wing UAV Navigation and Control through Integrated GNSS and Vision", AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit, San Francisco, CA, 2005.
  5. Chatterji, G. B., Menon, P. K., Sridhar, B., "Vision-based position and attitude determination for aircraft night landing", AIAA Guidance, Navigation and Control Conference, San Diego, CA, 1996.
  6. 김종훈, 조선영, 김정호, 이대우, 조겸래, 신지환, “LabVIEW를 이용한 실험실 수준의 무인 항공기용 광학 모듈 개발", 한국군사과학기술학회 종합학술대회, 2008.08, pp. 699~702.
  7. 조선영, 김종훈, 김정호, 이대우, 조겸래, “무인 항공기의 영상기반 목표물 추적과 광류를 이용한 상대깊이 추정", 한국항공우주학회지, 제37권 제3호, 2009, pp. 267~274.
  8. 조선영, 김종훈, 김정호, 이대우, 조겸래, “3D Depth Estimation for Target Region using Optical Flow and Mean-Shift Algorithm", International Conference on Control, Automation and Systems, 2008, pp. 34~39.
  9. G.A. Thomas., J. Jin., T. Niblett., C. Urquhart., "A Versatile Camera Position Measurement System for Virtual Reality TV Production", IEE International Broadcasting Convention, 1997, pp. 284~289.
  10. D, Sazbon., H. Rotstein., E. Rivlin., "Finding the focus for expansion and estimation range using optical flow images and a matched filter", Machine Vision and Applications, Volume. 15, Issue 4, 2004, pp. 229~236. https://doi.org/10.1007/s00138-004-0152-7
  11. 김종훈, 이대우, 조겸래, 조선영, 김정호, 한동인, “무인 항공기의 목표물 추적을 위한영상 기반 목표물 위치 추정", 제어로봇시스템학회지, Volume.14, Issue.12, 2008, pp. 1205~1211. https://doi.org/10.5302/J.ICROS.2008.14.12.1205
  12. 김종훈, 이대우, 조겸래, 조선영, 김정호, 한동인, 조성진, “무인 항공기의 단안 영상을 이용한 3차원 위치 측정을 위한 LPV적용", 한국항공우주공학회 추계학술대회, 2008.11, pp. 982~985.
  13. J.H.Kim, D.W.Lee, K.R.Cho, S.Y.Jo, J.H.Kim, and D.I.Han, "Vision Based Surveillance System using Low-Cost UAV", Proceedings of the 3rd international Workshop on IVC & ITS, 2009, Italy, pp. 143~148.
  14. R. Mahony, P. Corke, and T. Hanmel, "Dynamic Image-Based Visual Servo Control Using Centroid and Optic Flow Features", Journal of Dynamic Systems, Measurement, and Control, Volume.130, Issue.1, 2008.01, pp.011005-1~011005-12. https://doi.org/10.1115/1.2807085
  15. Barron, J.L., Fleet, D.J., and Beauchemin, S., "Performance of optical flow techniques", IJCV, 1994, pp. 43~77. https://doi.org/10.1007/BF01420984

Cited by

  1. Occluded Object Motion Tracking Method based on Combination of 3D Reconstruction and Optical Flow Estimation vol.21, pp.5, 2011, https://doi.org/10.5391/JKIIS.2011.21.5.537