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초록·키워드

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최근 드론 기술의 발전으로 문화 공연, 물류 배송, 교통 관측 등 산업 전반에서 드론이 활용되고 있다. 특히, 실종자 혹은 침입자 탐지와 같은 정찰 분야에 드론이 활용되면서 효과적인 임무 수행이 가능해졌다. 효과적인 정찰을 위해서는 넓은 영역을 빠르게 감시하고, 실시간으로 목표물을 탐색할 수 있어야 한다. 하지만, 현재 시스템은 엣지 컴퓨팅 한계로 인해 드론 내부에서 딥러닝 기반 영상 처리를 수행하기 어려워 임무 수행 후 후처리를 통해 탐색하거나, 영상 처리 없이 사람이 직접 확인하는 방식으로 탐색을 수행하기 때문에 정확하지 않고 실시간 탐색이 불가능하다. 또한, 개별적으로 드론에서 획득한 영상을 기반으로 판단하기 때문에 통합적인 지휘가 어렵고, 정보 공유가 어렵다. 본 논문에서는 목표물 탐색을 위해 경량화된 딥러닝 기반 객체 탐지 알고리즘과 넓은 정찰 영역의 통합적 판단 및 지휘를 위해 다수 드론을 활용한 능동적인 군집 정찰 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 드론 4대를 활용하여 실시간 객체 탐지 및 군집 운용 시스템을 검증하였다.

With the recent development in drone technology, drones are being used in numerous industries such as cultural performances, logistics delivery, and traffic monitoring. In particular, as drones are used in reconnaissance fields such as the search for missing people and intruder detection, efficient mission performance has become possible. For effective reconnaissance, it is necessary to quickly monitor a large area and find a target in real-time. However, the current system cannot obtain real-time reconnaissance results because it is difficult to process inside the drone due to its performance limitations. In addition, it is difficult to conduct integrated commands and share information because it is judged based on the images obtained individually from the drone. This paper proposes a pruning algorithm and active swarm reconnaissance system for object detection based on stitched drone images. Using four drones, the proposed system verifies the real-time object detection and swarm operation system.
#드론 #군집 정찰 시스템 #실시간 객체 탐지 #경량화 #swarm flight system #real-time object detection #pruning

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 군집 정찰 시스템
4. 드론 영상 정합
5. 실시간 객체 탐지 알고리즘
6. 실험 및 결과
7. 결론
References

참고문헌 (28)

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D. J. Bennet, C. R. MacInnes, M. Suzuki, and K. Uchiyama, "Autonomous three-dimensional formation flight for a swarm of unmanned aerial vehicles," Journal of Guidance, Control, and Dynamics, Vol. 34, No. 6, pp. 1899-1908, Nov. 1, 2011. DOI: 10.2514/1.53931. [Online]. Available: https://arc.aiaa.org/doi/10.2514/1.53931 (visited on 01/11/2022) H. Guo, J. Pang, L. Han, and Z. Shan, "Flight data visualization for simulation amp; evaluation: A general framework," 2012 Fifth International Symposium on Computational Intelligence and Design, vol. 1, Oct. 2012, pp. 497-502. DOI: 10.1109/ISCID.2012.130. Crossref C.-L. Huo, T.-Y. Lai, and T.-Y. Sun, "The preliminary study on multi-swarm sharing particle swarm optimization: Applied to UAV path planning problem," 2011 IEEE Congress of Evolutionary Computation(CEC), ISSN: 1941-0026, Jun. 2011, pp. 1770-1776. DOI: 10.1109/CEC.2011.5949829. Crossref S. Moon, D. Cho, S. Han, D. Rew, and E.-S. Sim, "Development of multiple AR.drone control system for indoor aerial choreography," Transactions of the Japan Society for Aeronautical and Space Sciences, Aerospace Technology Japan, Vol. 12, pp. a59-a67, APISAT-2013 2014, ISSN: 1884-0485. DOI: 10.2322/tastj.12.a59. [Online]. Available: https://www.jstage.jst.go.jp/article/tastj/12/APISAT-2013/12_TJSAS-D-14-00027/_article (visited on 01/09/2022). D. Mellinger, M. Shomin, N. Michael, and V. Kumar, "Cooperative grasping and transport using multiple quadrotors," Distributed Autonomous Robotic Systems: The 10th International Symposium, ser. Springer Tracts in Advanced Robotics, A. Martinoli, F. Mon-dada, N. Correll, G. Mermoud, M. Egerstedt, M. A. Hsieh, L. E. Parker, and K. Støy, Eds., Berlin, Heidel-berg: Springer, 2013, pp. 545-558, ISBN: 978-3-642-32723-0. DOI: 10.1007/978-3-642-32723-0_39. [Online]. Available: https://doi.org/10.1007/978-3-642-32723-0_39 (visited on 01/23/2021). Crossref

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