UPenn, ETH, CMU 등 우수 연구 기관들은 모두 자체적으로
측위, 환경인지, 장애물 회피 궤적생성을 위한 소프트웨어 및 하드웨어를 구축하고,
이를 자율비행드론 개발에 활용하는 것을 알 수 있었다.
해당 분야 기술 습득에 관심이 있는 독자라면 다음에 정리한 참고문헌뿐만 아니라
오픈소스로 공개된 UPenn, ETH의 구현 사례들도 동시에 참고하는 것을 권한다.
본 고에 요약한 것과 같이 자율비행드론 연구에서 눈부신 발전이 있었던 것은 분명하지만,
다양한 환경에서 자율비행드론을 실제로 활용하기 위해 앞으로도 알고리즘의 강건성, 정확성의 개선을 위한 지속적인 연구가 수행되어야 할 것으로 전망된다.
KEYWORDS 측위, 환경인지, 장애물 탐지·회피, 자율비행, 무인 비행체
ABSTRACT
As sensors such as Inertial Measurement Unit, cameras, and Light Detection
and Rangings have become cheaper and smaller, research has been actively conducted to implement functions automating micro aerial vehicles such as multirotor type drones.
This would fully enable the autonomous flight of drones in the real world without human intervention. In this article, we present a survey of state-of-the-art development on autonomous drones.
To build an autonomous drone, the essential components can be classified into pose estimation, environmental perception, and obstacle-free trajectory generation.
To describe the trend, we selected three leading research groups—University of Pennsylvania, ETH Zurich, and Carnegie Mellon University—which have demonstrated impressive experiment results on automating drones using their estimation, perception, and trajectory generation techniques.
For each group, we summarize the core of their algorithm and describe how they implemented those in such small-sized drones.
Finally, we present our up to date research status on developing an autonomous drone.
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Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구 동향
1. University of Pennsylvania
가. 위치 및 자세 추정 기술
나. 환경인지 기술
다. 궤적생성 기술
라. 시스템 구성
2. ETH Zurich
3. Carnegie Mellon University
4. 한국전자통신연구원
Ⅳ. 결론
* 출처 : ETRI 전자통신동향분석 제36권 제2호 통권 189호 2021년 4월호
/ 김수성, 정성구, 차지훈┃자율비행연구실
* 자세한 내용은 첨부된 파일을 참고하여 주시기 바랍니다.
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