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Range-only Relative Position Estimation for Multi-UAV
Junho Choi,Eungchang Lee,Myeongwoo Jeong,Duckyu Choi,Hyun Myung 제어로봇시스템학회 2022 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2022 No.11
Although a UAV itself is adaptable to variety of tasks, its low payload and short flight time limit its usage. As a way to overcome the limitations of a UAV, a multi-UAV system is being researched. In order to utilize the Multi-UAV system, it is essential to estimate the relative position of each UAV. In this paper, a relative position estimation method is proposed that requires only range measurements from each pair of UAV combinations. The positions of UAVs are estimated by minimizing the difference between the range measurements and the distance values which are calculated from each pair of estimated positions of UAVs. The performance of the proposed method is verified by five UAVs flight simulation. The range data are generated from the ground-truth positions of five UAVs and Gaussian noise added range data are used for the experiments.
무인 교량검사를 위한 무인 비행체의 다중 센서 기반 3차원 맵핑
정성욱 ( Jung Sungwook ),최준호 ( Choi Junho ),최덕규 ( Choi Duckyu ),이응창 ( Lee Eungchang ),명현 ( Myung Hyun ) 한국구조물진단유지관리공학회 2020 한국구조물진단유지관리공학회 학술발표대회 논문집 Vol.24 No.1
최근 무인 비행체를 활용한 다양한 시설물 및 구조물의 검사에 관한 많은 연구가 이루어지고 있다. 그중에서도 자율 비행 시스템을 이용한 무인 교량검사가 가장 산업계에서 필요로 되는 부분이다. 무인 비행체가 교량검사를 위해 조종자의 개입이 없는 자율 비행을 하기 위해서는 사전 경로 계획, 장애물 회피 등이 요구된다. 이를 위해서는 타겟 교량에 대한 3차원 맵이 있어야 사전에 장애물 회피를 하는 경로를 계획하여 안전하게 자율 비행을 통한 검사가 가능하게 된다. 특히, 교량 근처에서는 GPS 음역 지역이어서 SLAM 기술을 통한 위치 추정과 맵핑이 필수적인 기술이다. 본 논문에서는 SLAM을 이용한 대상 교량의 3차원 맵핑 방법에 대해 제시한다.
Calibration of the Drift Error in GPS using Optical Flow and Fixed Reference Station
Kyukwang Kim,Whimin Kim,Duckyu Choi,Hyun Myung 제어로봇시스템학회 2015 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 Vol.2015 No.10
In this paper, a sensor system using feature point tracking and optical flow to measure visual odometry is proposed to remove the GPS drift error of the hovering or landed UAVs without using an expensive INS sensor. A method of feature point tracking closest to the center of the field of view is used to reduce computational load. Measured pixel difference from the center and tracking point is converted to real displacement distance with aid of the ultrasonic range sensor. Tracking single point at a fixed position is done to measure internal error of the sensor. Whole system fully operates with low error range under a meter scale with average of 31 fps on ARM Coretex-A7 CPU-based commercial low-cost embedded Linux board. Sensor fusion with the GPS and the reference station installed at a fixed, known point helps initialization of the visual odometry, which successfully removes GPS drift errors.