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소형 UAV의 장애물 충돌 회피를 위한 YOLO 및 IR 센서 기반 장애물 크기 예측 방법The Obstacle Size Prediction Method Based on YOLO and IR Sensor for Avoiding Obstacle Collision of Small UAVs
- Other Titles
- The Obstacle Size Prediction Method Based on YOLO and IR Sensor for Avoiding Obstacle Collision of Small UAVs
- Issue Date
- Dec-2023
- Publisher
- 항공우주시스템공학회
- Keywords
- Small UAV(소형 무인 항공기); Collision Avoidance(충돌 회피); Obstacle Detection(장애물 감지); Size Prediction(크기 예측)
- Citation
- 항공우주시스템공학회지, v.17, no.6, pp 16 - 26
- Pages
- 11
- Journal Title
- 항공우주시스템공학회지
- Volume
- 17
- Number
- 6
- Start Page
- 16
- End Page
- 26
- Abstract
- UAV의 수요가 증가함에 따라 많은 충돌 회피 방법들이 제안됐다. 이러한 방법들은 LiDAR 및 스테레오 카메라를 주축으로 연구되었으나 무겁거나 공간이 부족하여 소형 UAV에 접목이 어려웠기에, 최근에는 객체 인지 모델 및 거리 측정 센서를 복합적으로 사용한 방법들이 제안되고 있다. 하지만 이러한 객체 인지 복합 방법들은 인지한 장애물의 크기 정보를 도출하지 않아 인지 초기에 적정 회피 거리 도출 및 장애물의 좌표화가 어렵다는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 단안 카메라-YOLO와 적외선 센서 기반의 장애물 크기 예측 방법을 제안하고, 실험을 통해 40cm의 거리 내에서 86.39%의 정확도를 보임을 확인했다. 또한, 제안한 방법을 적용하여 소형 UAV에 적용하여 장애물 충돌 회피가 가능한지를 확인하였다.
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- Appears in
Collections - 공과대학 > Department of Aerospace and Software Engineering > Journal Articles
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