영상센서를 이용한 실외 무인항공기의 충돌회피에 관한 연구

Q: 이 논문에서 정의한 무인항공기(UAV)란 무엇인가?

원격 조종 또는 자율 비행이 가능한 비행체를 의미한다. 본 연구에서는 깊이 카메라를 통해 3차원 공간의 점군 데이터를 획득하고, 실시간 경로 계획 알고리즘을 통해 실외 환경에서 장애물을 회피하며 자율적으로 비행하는 시스템의 주체로 활용된다.

Q: 실외 환경에서 무인항공기의 안전한 실시간 경로 계획을 위해 적용된 핵심 방법은 무엇인가?

연구 결과, Octomap 데이터를 격자 지도로 변환하고 JPS 알고리즘으로 최단 경로를 계산한 뒤, ESDF를 융합하여 장애물과의 안전 거리를 확보하였다. 최종적으로 B-Spline 알고리즘을 적용해 경로를 곡선화함으로써 드론의 동적 제약 조건을 고려한 부드러운 비행을 구현하였다.

정회조; 이승빈; 김승균; 석진영

doi:10.5302/J.ICROS.2021.21.0100

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자료유형: 학술저널

저자정보: 정회조 (충남대학교) 이승빈 (제이마플) 김승균 (충남대학교) 석진영 (충남대학교)

저널정보: 제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제11호

발행연도: 2021.11

수록면: 864 - 877 (14page)

DOI: 10.5302/J.ICROS.2021.21.0100

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This study investigates real-time path planning for UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) to avoid obstacles in an outdoor environment in a three-dimensional space. First, we implement an algorithm to convert from Octomap to a grid map to implement a global grid map. Secondly, the ESDF (Euclidean Signed-Distance Field) algorithm is integrated into the path planning obtained through the JPS (Jump Point Search) algorithm, and the B-Spline algorithm is applied to modify the path to consider the dynamic constraint of UAVs. Finally, path planning algorithms are verified in real-time through simulation and flight testing. The simulation is based on the Gazebo environment using the open-source autopilot PX4 with the ROS. A depth camera performance is compared for an outdoor flight test to select a depth camera mounted on the drone. Moreover, the practical obstacle-avoidance performance of the proposed real-time route planning in an outdoor space is confirmed through a flight test.

#UAV (Unmanned Aerial Vehicle) #Drone #Depth camera #Collision avoidance #JPS (Jump Point Search) #Octomap #Grid map #ESDF (Euclidean Signed Distance Field)

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