인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
최근, 드론을 활용한 정찰, 수색, 및 구조 활동 등에 관한 연구가 증가하고 있다. 하지만, 기존 연구는 3D LiDAR나 정밀 SLAM 기반 시스템을 통해 높은 정확도를 제공했으나, 센서의 무게와 비용으로 인해 소형 드론에 적합하지 않고, 주로 평지 위주로 설계·검증되어 복잡한 지형에서의 성능이 제한적이라는 한계가 있다. 본 논문에서는 스테레오 카메라와 거리센서를 융합한 저비용 자율 회피 드론 시스템을 제안한다. 이 시스템은 고가의 3D LiDAR를 대체할 수 있는 현실적인 대안으로서, 센서 구성과 시스템 복잡도를 줄이는 동시에 경사지나 숲과 같은 복잡 지형에서도 안정적인 비행을 가능하게 한다. 또한, 장애물 팽창 기법을 통해 자율 회피 성능 면에서 3D LiDAR 기반 시스템과 유사한 수준을 구현하였다. 본 연구의 주요 기여는 다음과 같다. 첫째, 스테레오 카메라와 거리센서만으로 3D LiDAR 수준의 장애물 인식 및 지형 추적 성능을 달성한다. 둘째, 기존의 평지 중심 연구와 달리, 복잡한 경사지와 수목 환경에서도 알고리즘의 성능을 검증하여 안정성을 입증한다. 셋째, 제안된 시스템은 PX4-ROS2 기반으로 설계되어 독립적 모듈로 구성되었고, 시뮬레이션과 실제 비행 환경에 동일한 시스템이 사용되어 확장성과 재사용성이 높다. 본 논문에서는 기존 연구의 한계를 분석한 뒤, 제안된 장애물 인식 및 자율 회피 시스템의 세부 알고리즘과 구조를 설명하고, 시뮬레이션 및 실제 비행 실험 결과를 통해 그 성능을 검증한다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-151-26-02-094487380
