무인항공기의 영상 기반 항법은 널리 사용되는 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 중요한 기술로 이에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 일반적인 영상 대조 기법은 실제 항공기 비행 상황들을 적절하게 고려하기 힘들다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 영상기반 항법을 위한 가우시안 혼합 모델 기반의 파티클 필터를 제안한다. 제안한 파티클 필터는 영상과 데이터베이스를 가우시안 혼합 모델로 가정하여 둘 간의 유사도를 이용하여 항체의 위치를 추정한다. 또한 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 위치 추정 성능을 확인한다.
영상 기반 항법은 GPS/INS 통합 항법 시스템의 취약점을 보강할 수 있는 보조 항법 기술로 비행체에서 촬영한 항공 영상과 기존의 데이터베이스를 비교하여 비행체의 위치를 구한다. 하지만 데이터베이스가 생성된 시점은 항공 영상 촬영 시점과 다를 수밖에 없으며, 이러한 시점 차이로 인해 두 영상 간의 다른 특징점들이 생성된다. 즉, 유사하지만 다른 두 영상이므로 일반적인 영상 대조 알고리즘을 항법 문제에 적용하기 힘들다. 따라서 본 논문에서는 인공지능 기법인 의미론적 분할을 활용하여 항공 영상에서 항법에 필요한 정보를 분류한 후 영상 대조를 수행하는 방법을 제안한다. 의미론적 분할로 시점 변화, 촬영 조건 변화가 있더라도 강건하게 두 영상이 정합 되도록 한다. 제안한 방법은 시뮬레이션과 비행 실험을 통해 성능을 확인하며, 일반적인 영상 대조 알고리즘을 이용하여 항법을 수행한 결과와 비교한다.
본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.
이 논문에서는 영상정보를 기반으로 한 무인 시스템의 자율 항법기술에 대한 동향을 요약한다. 영상기반 항법기술로는 비주얼 서보잉, 비주얼 오도메트리, 영상 기반 SLAM(simultaneous localization and mapping)이 있다. 비주얼 서보잉은 목표 이미지와 현재 이미지 사이의 피쳐 차이로부터 원하는 속도 입력을 계산하여 무인 로봇을 목표 자세로 유도하는 데 사용된다. 비주얼 오도메트리는 무인 시스템이 영상정보를 바탕으로 자신의 이동 궤적을 추정하는 기술로, 기존의 dead-reckoning 방식보다 정확성을 향상시킬 수 있다. 영상 기반 SLAM은 무인 시스템이 영상 정보를 활용하여 미지의 환경에 대한 지도를 구축함과 동시에 자신의 위치를 결정해 나가는 기술로, 정확히 알지 못하는 환경에서 무인차량이나 무인기를 운용하는데 필수적이다. 이러한 기술들이 적용된 해외의 연구 사례들을 살펴봄으로써 영상기반 항법기술의 동향을 파악할 수 있었다.
본 논문에서는 항공기 자동 공중급유를 위해 영상기반 상대 항법 시스템을 구현한다. 급유기와 피급유기는 프로브-드로그 방식의 공중급유를 가정하며 상대항법은 피급유기가 드로그에 대한 상대정보를 획득하며 진행한다. 드로그로부터 상대정보를 획득하기 위해 드로그 형태를 규정하고 IR카메라를 이용한 영상처리를 진행한다. 영상처리를 통해 얻은 드로그의 정보로부터 Gaussian Least Squares Differential Correction(GLSDC) 및 Levenberg-Marquardt(LM)을 이용한 상대항법을 진행하고 시뮬레이션을 통해 두 알고리즘의 분석을 수행한다.
본 연구에서는 전술급 무인항공기의 GPS 신호간섭 및 재밍(Jamming)/기만(Spoofing) 공격 시 위치항법 정보의 취약성을 보완하기 위해 개발한 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템을 기술하고자 한다. 전술급 무인항공기는 GPS 두절 시 항법장비가 GPS/INS 통합항법에서 DR/AHRS 모드로 전환하여 자동비행이 가능하나, 위치 항법의 경우 대기속도 및 방위각을 활용한 추측항법(DR, Dead Reckoning)으로 인해 시간이 지나면 오차가 누적되어 비행체 위치 파악 및 데이터링크 안테나 자동추적이 제한되는 등의 문제점을 갖고 있다. 이러한 위치 오차의 누적을 최소화하기 위해 영상감지기를 이용한 특정지역 위치보정점을 바탕으로 비행체 자세, 영상감지기 방위각/고각 및 수치지도 데이터(DTED)를 활용하여 비행체 위치를 계산하고 이를 실시간으로 항법장비에 보정하는 시스템을 개발하였다. 또한 GPS 시뮬레이터를 이용한 지상시험과 추측항법 모드의 비행시험으로 영상정보 기반 실시간 비행체 위치보정 시스템의 기능 및 성능을 검증하였다.
본 논문에서는 넓은 지역에서의 영상기반 자동 항법을 위한 실시간 위치인식 및 지도작성 방법을 제안한다. 한 대의 카메라에서 입력된 영상으로부터 제안된 방법은 6 자유도 카메라 자세와 3 차원 특징점 위치를 연속적으로 계산한다. 제안된 방법은 넓은 지역을 주행하며 촬영된 영상에 적용하여 그 위치와 환경지도를 성공적으로 작성하였이다. 본 논문에서는 이진기술자(binary descriptor)와 수치-위상(metric-topological)지도 표현법을 사용하여 GPU 나 영상의 축소 없이 실시간 성능과 광범위한 지역에서의 회귀점 검출(loop detection)을 하였다. 제안된 방법은 여러 환경에서 촬영된 영상과, 해당 영상의 GPS 기준값과 비교하여 평가하였다.
본 논문은 수중 로봇 항법에 사용하기 위한 영상 소나 기반 SLAM (simultaneous localization and mapping) 방법을 제안하고, 성능 평가를 위해 실제 로봇에 탑재하여 실험한 내용을 소개한다. 일반적인 수중 항법은 관성 센서에서 출력되는 정보를 바탕으로 로봇의 위치 및 자세(x,y,z,${\phi}$,${\theta}$,${\psi}$)를 추정한다. 하지만, 장시간 주행할 경우 위치 오차의 누적으로 인하여 정확도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 영상 소나로부터 얻을 수 있는 외부 정보를 바탕으로 관성 항법의 위치 추정 성능을 높이고 지도 작성을 수행할 수 있는 SLAM 방법을 제안하고자 한다. 영상 소나를 위한 인공 표식물과 확률 기반 물체 인식 구조를 통해 인공 표식물의 인식 성능을 높이고, 이를 통해 얻게 된 인공 표식물의 위치 정보를 활용하여 관성 항법의 누적 오차를 줄이고자 한다. 항법 알고리즘으로는 확장형 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 적용하여 로봇의 위치 및 자세를 추정하고 지도를 작성한다. 제안한 방법은 선박해양플랜트연구소에서 보유 중인 수중 로봇 'yShark'에 탑재하여 대형 수조에서 실시간 검증을 수행하였다.
본 논문은 수직 이착륙 무인 항공시스템의 GPS (global positioning system) 불가 시 대체 항법 시스템으로의 영상보정항법 시스템을 시험하기 위한 검증환경 개발 내용을 소개한다. 개발 중인 영상보정항법 시스템의 시험 및 평가를 위해서는 가상 환경을 활용하는 것이 효율적이지만, 현재 국내에는 적합한 장비가 개발되어 있지 않다. 따라서 제안된 검증환경은 시험 대상 장비의 운용 환경을 모델링 및 시뮬레이션 하여 입력 신호를 생성하고, 출력 신호를 관측함으로써 대상 장비의 성능을 평가할 수 있도록 개발되었다. 연구 과정은 검증환경 요구도 생성, 검증환경 설계에서부터 구성품별 하드웨어 및 소프트웨어 설계, 제작까지 포괄적으로 기술되었다. 이를 바탕으로 제작된 검증환경을 개발 중인 영상기반 보정항법 알고리즘의 성능평가와 시뮬레이션 기반의 사전 비행시험 수행에 활용하였다.
무인항공기의 영상 기반 자동 정밀 착륙 기술은 착륙 지점에 대한 정밀한 위치 추정 기술과 착륙 유도 기술이 요구된다. 또한, 안전한 착륙을 위하여 지상 장애물에 대한 착륙 지점의 안전성을 판단하고, 안전성이 확보된 경우에만 착륙을 유도하도록 설계되어야 한다. 본 논문은 자동 정밀 착륙을 수행하기 위하여 영상 기반의 항법과 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위한 알고리즘을 제안한다. 영상 기반 항법을 수행하기 위해 CNN 기법을 활용하여 착륙 패드를 탐지하고, 탐지 정보를 활용하여 통합 항법 해를 도출한다. 또한, 위치 추정 성능을 향상시키기 위한 칼만필터를 설계 및 적용한다. 착륙 지점의 안전성을 판단하기 위하여 동일한 방식으로 장애물 탐지 및 위치 추정을 수행하고, LSM을 활용하여 장애물의 속도를 추정한다. 추정한 장애물의 상태를 활용하여 계산한 CPA를 기반으로 장애물과의 충돌 여부를 판단한다. 최종적으로 본 논문에서 제안된 알고리즘을 비행 실험을 통해 검증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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