<기계공학부 초청세미나>

- 일시 : 2024년 11월 19일 (화) 오후 5시 ~ 6시

- 장소 : 310관 418호

- 연사 : 한양대학교 오기용 교수

강연명 : 대형 송전선로 점검을 위한 무인항공기 자율비행 방법

초록

 본 연구는 대형 송전선로 점검을 위한 자율 비행을 실현하기 위해 광학 카메라와 3D LiDAR 센서를 통합하는 혁신적 기법을 제안한다. 제안된 방법은 무인항공기 기반 자율 비행에서 기존의 한계를 극복하기 위해 세 가지 핵심 기술을 연구하였다. 첫째, RoMP Transformer라는 새로운 심층 신경망 아키텍처를 도입하여 정확한 객체 감지를 가능한다. 본 신경망은 송전탑과 애자련을 광학 이미지에서 식별하는 데 중점을 두며, 이를 통해 무인항공기는 송전탑에 접근하고 송전선을 추적하면서 고도와 방향을 제어할 수 있다. 둘째, 광학 카메라와 3D LiDAR 정보를 융합하여 송전탑 접근을 위한 안전한 자율 비행 방법을 제안한다. 제안된 방법은 3D LiDAR의 포인트 클라우드 데이터를 활용하여 광학 이미지로는 객체 감지가 어려운 상황에서도 송전탑의 위치를 정확하게 파악할 수 있도록 한다. 셋째, 간단하지만 정확한 제어 전략을 통해 포인트 클라우드 데이터 기반 여러 신호 처리 방법을 사용하여 송전선 추적을 가능하게 한다. 이 방법은 짐벌 제어 없이도 무인항공기가 송전선과 동일한 고도를 유지함으로써 송전 시설 점검을 효과적으로 수행할 수 있도록 한다. 가상 및 실제 환경에서 수행된 체계적인 분석 결과, 제안된 방법이 송전선 추종에서 0.82m의 오차로 GPS 기반 비행보다 높은 정확성을 제공하며 효과적임을 확인하였다. 또한, RoMP Transformer의 mAP가 92.5%로 다른 신경망 모델보다 우수한 객체 감지 성능을 보임을 확인하였다. 제안된 방법은 자율 비행의 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 점검 인력에게 안전한 작업 플랫폼을 제공 가능하다.

많은 참여 부탁드립니다.