원문정보
영상처리와 칼만필터를 이용한 UAV의 자세 정보 추정 성능 향상
초록
영어
In recent years, researches utilizing UAV for military purposes such as precision tracking and batting have been actively conducted. In order to track the preceding flight, there has been a previous research on estimating the attitude information of the flight such as roll, pitch, and yaw using images taken from the rear UAV. In this study, we propose a method to estimate the attitude information more precisely by applying the Kalman filter to the existing image processing technique. By applying the Kalman filter to the estimated attitude data using image processing, we could reduce the estimation error of the attitude angle significantly. Through the simulation experiments, it was confirmed that the estimation using the Kalman filter can estimate the posture information of the aircraft more accurately.
한국어
최근에 정밀 추적이나 타격 등의 군사 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 앞서가는 비행체를 추적하기 위해 후방에서 촬영한 영상을 활용하여 롤, 피치, 요와 같은 그 비행체의 자세 정보를 추정하는 기존의 연구가 진행되었다. 본 연구에서는 기존의 영상처리기법을 이용한 연구에 칼만 필터를 적용함으로써 자세 정보를 더욱 정 밀하게 추정하는 방법을 제시한다. 영상처리를 사용해서 추정한 비행 자세 데이터에 칼만 필터를 적용함으로써 기존의 방 식에서 발생했던 자세 각도의 추정오차 범위를 크게 줄일 수 있었다. 시뮬레이션 실험을 통해서, 칼만 필터를 적용할 경우 비행체의 자세 정보를 더욱 정확하게 추정할 수 있음을 확인할 수 있었다.
목차
요약
1. Introduction
2. Estimation of UAV Attitude Information
2.1 System Architecture
2.2 Attitude Estimation
3. Improvement of Attitude Estimation by Kalman Filter
3.1 Kalman Filter
3.2 Application of Kalman Filter
4. Experiments and Results
4.1 Attitude Information Estimation
4.2 RMSE Measurements
5. Conclusion
REFERENCES
