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문성태(SungTae Moon),김도윤(DoYoon Kim),최연주(YeonJu Choi),공현철(HyeonCheol Gong) 한국지능시스템학회 2017 한국지능시스템학회논문지 Vol.27 No.3
최근 드론에 대한 관심 증가로 다양한 분야에서 드론 기술을 활용하고 있다. 그 중 군집 비행 기술은 문화 산업과 접목되어 드론들을 활용한 다양한 공연을 수행하고 있다. 군집 비행을 위해서는 우선 서로간의 충돌을 피하기 위한 정밀한 위치인식이 필요하다. 이와 함께 정밀한 제어 기법과 다수의 드론과 끊임없는 실시간 통신 기술도 요구된다. 최근 군집 비행은 혁신적인 센서 기술 발달로 실내와 함께 실외에서도 수행하고 있다. 본 논문에서는 실내와 실외에 따라 필요한 요소기술들에 대해 설명하고 자체 개발한 군집 비행 시스템을 소개한다. The increasing interest in drones is taking advantage of drone technology in various areas. Among them, swarming flight technology is combined with the cultural industry to perform various performances using drones. For a swarming flight, the accurate position recognition is required to avoid conflict between each other. It also requires precise control techniques, a number of drones and constant real-time communications skills. The recent swarming flight is also carried out outdoors with an innovative sensor technology development. This paper explains the indoor/outdoor swarming flight system which is developed with necessary elements technology.
문성태(SungTae Moon),한상혁(Sang-Hyuck Han),엄위섭(Wesub Eom),김연규(Youn-Kyu Kim) 한국항공우주연구원 2012 항공우주기술 Vol.11 No.2
자율 주행을 위해 주행 지도, 위치 추적 및 목적지까지의 최단 경로 설정 연구가 필요하다. 특히 실내에서는 GPS 신호를 수신 받을 수 없기 때문에 이미지 프로세싱과 같은 방법을 통해 현재 위치를 인식하고 3차원 지도를 생성해야 한다. 본 논문에서는 Depth 카메라인 키넥트를 이용하여 3차원 지도를 생성하고, 일반 카메라로 촬영한 2차원 이미지를 이용하여 3차원 지도에서 현재 위치를 파악하는 방법에 대해 설명한다. 그리고 지도에서 장애물을 확인하고 단순화하는 방법에 대해서도 설명한다. For autonomous navigation, map, pose tracking, and finding the shortest path are required. Because there is no GPS signal in indoor environment, the current position should be recognized in the 3D map by using image processing or something. In this paper, we explain 3D map creation technology by using depth camera like Kinect and pose tracking in 3D map by using 2D image taking from camera. In addition, the mechanism of avoiding obstacles is discussed.
문성태(SungTae Moon),조동현(Dong-Hyun Cho),한상혁(Sang-Hyuck Han) 한국항공우주연구원 2013 항공우주기술 Vol.12 No.1
최근 자율 비행에 대한 관심이 증가하면서 다양한 센서를 통한 자기 위치 인식 연구가 진행되고 있다. 특히 GPS와 같은 자기 위치를 확보할 수 없는 실내 환경의 경우, 다른 방법을 통해 자기 위치를 파악해야 한다. 실내 환경에서 자기 위치 파악에는 여러 가지 방법이 있지만 영상을 통한 위치 인식 기술이 각광을 받고 있다. 본 논문에서는 마크를 통한 영상 기반의 위치 인식 연구에 대해 설명하고, 실제 비행체에 적용하여 자율 비행하는 방법에 대해 제안한다. 그리고 마크가 없는 실제 환경에서도 위치를 인식할 수 있도록 실시간 3차원 지도 생성을 통한 위치 인식 방법에 대해서도 논의한다. Recently, the localization recognition system research has been studied using various sensors according to increased interest in autonomous navigation flight. In case of indoor environment which cannot support GPS information, we have to look for another way to recognize current position. The Image-based localization recognition system has been interested although there are lots of way to know current pose. In this paper, we explain the localization recognition system based on mark and implementation of autonomous navigation flight. In order to apply to real environment which cannot support marks, localization based on real-time 3D map building is discussed.