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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.2
- 수록면
- 187 - 192 (6page)
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본 연구는 객체 검출기를 이용하여 숲 혹은 그에 준하는 복잡한 환경에서의 이륙에 대한 시스템을 제안한다. 시뮬레이터에서 대각선상의 모터간 550mm의 길이를 갖는 쿼드콥터에 라즈베리파이를 장착하여 엣지 컴퓨팅 기반으로 실험을 진행한다. 학습에 사용될 이미지는 군산대학교 내부의 세 지점을 선정하여 640<SUP>*</SUP>480 사이즈의 이미지를 150장 내외 정도 획득하였으며, 이들을 흑백으로 변환한 다음, 127의 경계값을 두어 이진화 전처리를 하였다. 이후 SSD_Inception 모델을 학습 하였다. 시뮬레이션상에서 검증용 영상을 입력으로 학습한 모델을 통해 드론을 이륙시키는 실험 결과, 라벨을 이용하여 이륙했을 때와 유사한 궤적을 그려내었다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 모델 및 실험환경 구성
Ⅲ. 실험
Ⅳ. 결론
REFERENCES
참고문헌 (9)
참고문헌 신청
H. Shakhatreh, A. H. Sawalmeh, A. AI-Fuqaha, Z. Dou, E. Almaita, I. Khalil, N. S. Othman, A. Khreishah, and M. Guizani, “Unmanned aerial vehicles (UAVs): A survey on civil applications and key research challenges,” IEEE Access, vol. 7, pp. 48572-48634, 2019.
J. Xie, F. R. Yu, T. Huang, R. Xie, J. Liu, C. Wang, and Y. Liu, “A survey of machine learning techniques applied to software defined networking (SDN): Research issues and challenges,” IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 1, pp. 393-430, 2018.
N. Smolyanskiy, A. Kamenev, J. Smith, and S. Birchfield, “Toward low-flying autonomous MAV trail navigation using deep neural networks for environmental awareness,” in Proc. IEEE/RSJ Int. Conf. on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vancouver, BC, Canada, pp. 4241-4247, Sep. 2017.
A. Loquercio, A. I. Maqueda, C. R. Del-Blanco, and D. Scaramuzza, “Dronet: Learning to fly by driving,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 2, pp. 1088-1095, Apr. 2018.
C. Szegedy, V. Vanhoucke, S. Ioffe, J. Shlens, and Z. Wojna, “Rethinking the inception architecture for computer vision,” in Proc. of the IEEE Conf. on computer vision and pattern recognition, Las Vegas, U.S.A, pp. 2818-2826, Jun. 2016.
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