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영어

As UAV technology rapidly evolves, the need for accurate detection and localization has become critical — not only for military and defense but also for a wide range of civilian applications. While recent advances in deep learning have significantly improved UAV detection, precise localization remains a less explored area. In this study, we design a multi-modal sensor pack combining RGB and LiDAR and build a custom dataset to develop and evaluate two UAV localization systems. The first system projects 3D LiDAR point clouds onto 2D object detections from RGB images. The second system fuses RGB and LiDAR inputs for 3D object detection, directly estimating UAV positions in 3D space. Although the second approach is more computationally intensive, it achieves better accuracy, with RMSE values of 0.77 m (x-axis), 2.07 m (y-axis), and 2.21 m overall in UTM coordinates. These findings confirm the promise of multi-modal UAV localization for both military and civilian applications.

한국어

무인기 기술의 발전에 따라 군사뿐만 아니라 다양한 민간 분야에서도 무인기 탐지 및 위치 추정 기술의 중요성이 부 각되고 있다. 딥러닝 기술의 발전으로 무인기 탐지 성능은 크게 향상되었으나, 정밀한 위치 추정에 대한 연구는 상 대적으로 미진하다. 본 연구에서는 RGB와 LiDAR로 구성된 다중 모달리티 센서팩을 설계하고, 이를 기반으로 한 데이터 세트를 수집하여 무인기 위치 추정을 위한 두 가지 시스템을 제안한다. 첫 번째 시스템은 LiDAR 포인트 클 라우드를 RGB 이미지에서의 객체 탐지 결과에 투영하여 위치를 추정하며, 두 번째는 RGB와 LiDAR 데이터를 결 합해 3D 객체를 직접 탐지한 후 위치를 산출한다. 연산 복잡도가 다소 증가하나, 두 번째 시스템은 UTM 좌표계 기준으로 동방(x) 0.77m, 북방(y) 2.07m, 평균 2.21m의 RMSE를 기록하며 더욱 우수한 정확도를 보였다. 본 연구는 다중 모달리티 기반의 무인기 위치 추정 기술이 실현 가능하고 효과적임을 보여주며, 향후 군사 및 민간 분 야에서의 실질적 응용 가능성을 제시한다.