스테레오 카메라를 활용한 자율 비행 UAV의 반투과성 장애물 인식 및 회피 시스템

초록

본 논문은 자율 비행 UAV가 철조망 울타리와 같은 반투과성 장애물을 인식하고 이를 회피하는 시스템을 제안한다. 제안하는 방식은 스테레오 카메라를 사용하여 Convolutional Neural Network (CNN) 기반의 객체 인식 알고리즘으로 장애물을 인식하고, Canny Edge Detection 등의 이미지 처리 기법을 사용하여 반투과성 장애물의 깊이 정보에서 배경을 제거함으로써, 장애물의 3차원 위치 정확도를 향상한다. 또한, 경로 계획 알고리즘Fast-Planner와 통합하여 반투과성 장애물을 지도상에 투영하고 회피 경로를 생성하는 시스템을 구현한다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법이 기존의 3D object detection과 비교하여 장애물의 위치 정확도를 향상시키고, 이를 통해 경로 계획 알고리즘이 회피 경로를 생성하는데 효과적임을 입증하였다.

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