1. 수행배경

가. 착륙장소가 좁고 평탄하지 않으면 , 헬리캠을 운용하는데 큰 어려움이 있다.

나. 공업, 농업 등의 산업용 드론은 안정적인 착륙이 필수적이다.

요즈음 드론은 많은 발전을 이루어 왔으며, 산업 현장이나 재해현장에서도 활용되고 있고 실제로 농약 살포용 드론은 매우 실용적이며 그 가치가 높다. 그러나 이러한 드론들이 아직 해결되지 않은 과제들 중에 대표적인 두 가지는 아래와 같다.

1.드론의 주행 중 지면의 장애물을 회피 할 수 있는 능력이 필요하다.

2.드론의 착륙함에 있어서 안정적으로 착륙 할 수 있는 방법이 필요하다.

본 프로젝트에서는 영상처리와 머신러닝을 도입하여 안정적인 착륙공간을 찾아 자동으로 착륙하는 기술을 도입하여

애로기술을 해결하고자 한다.

2. 수행기간

3. 개발작품 설명

1) 결과물 내용

 

영상처리와 머신러닝을 사용하여 안정적인 착륙공간을 찾아서 착륙한다.

드론의 주행 목표 지점이 착륙하기에 적절치 않은 공간일 경우, 그 주변의 안정적인 착륙공간을 찾아서 착륙한다. 머신러닝 기술을 사용하여 주변의 공간 중 가장 안정적인 공간을 드론이 스스로 찾아내어 안정적이고 진화된 자동 주행 기술을 가능하게 한다.

 

2) 정량적 평가기준

 

목표 지점에서의 전방 영상을 사전에 미리 촬영 후 Sniper drone을 작동시키면 안정적인 착륙이 가능한 위치에 착륙하고 전방 영상을 촬영한다. 그리고 두 영상의 오차를 비교한다. 사용자가 원하는 착륙지점과 실 착륙지점 사이의 오차가 발생하는 시중의 드론의 문제점을 보완한 Sniper drone은 mm단위로 오차를 줄인다.

 

3) 정성적 평가기준

 

화재와 같은 재해현장에서 드론이 물품을 안정적으로 전달하기 위해 착륙할 수 있는 위치는 다양한 애로사항이 따른다. 불이나 장애물은 물론이고 평평하지 못한 지점 그리고 모든 조건을 만족하지만 경사가 진 지점에는 물품 전달에 장애가 따른다. Sniper drone은 머신러닝과 edge detection 등의 영상처리를 통해

안정 착륙지점을 탐색하고 안정 제어를 통해 목표지점에 정확히 착륙한다.

4. 활용방안

결과물에 대한 기대효과 및 활용방안

 

ㅇ GPS sensor는 주변 환경(지리적 환경, 주변 기후 등)에 민감하게 반응하는 단점이 있기 때문에 이를 사 용하여 정확한 착륙을 기대하기에는 한계가 있다. 영상처리와 머신러닝을 이용하여 목표 착륙 지점의 주 변 공간 중 가장 안정적인 공간으로 자율적으로 착륙할 수 있다.

 

ㅇ 드론 시장이 활성화되며 군사 목적 이외에도 상업, 가정용으로 많이 사용되고 있다. 특히 항공 촬영용 드론을 주변에서 쉽게 볼 수 있다. 드론 정밀자세제어와 항공촬영을 연계하면서 원거리촬영 영상 이외 에도 한 지점에서의 얻고자하는 정확한 근거리이미지를 얻을 수 있게 된다.

 

ㅇ 수해나 재난 현장의 경우 외란에 의해 드론이 안전하게 착륙하기에 불가능한 장소가 대부분이다. 목표지 점인 사고 지점에 정확하고, 안정적으로 드론을 착륙시키면, 고립된 조난자에게 구조요원이 진입할 수 있도록 줄이나 통신장비를 전달할 수 있다.