Recently, autonomous aircraft inspection in a hangar by drones has been highlighted because it can reduce inspection time and prevent accidents. Although, for indoor drone navigation, trilateration based RTLS (Real-time Localization System) is widely used, it is prone to largely drift in a hangar environment due to interrupted LOS (Line of Sight) by aircraft structure. Another candidate solution is visual localization method, but it suffers from lack of feature points in near distance in hangar environment. In this research, fusion of visual odometry and ultrasonic RTLS by means of graph optimization and outlier rejection is proposed as an alternative to either RTLS or vision only. The proposed system compensates visual odometry error with ultrasonic position and rejects outlier ultrasonic position based on fused position. This algorithm provides more accurate localization than visual odometry only as well keeps estimating position in absence of RTLS data. In this thesis, at first, camera type, visual odometry algorithm and directions of view in a hangar are evaluated and suitable system is selected. In hangar experiments, it is shown that fusion localization solution which is robust to drift of VIO and LOS interrupt of RTLS. Real-time speed is implemented and real-time performance is evaluated in a hangar experiment. From flight test in large open space similar to a hangar environment, feasibility of this algorithm in real world is verified.
최근 들어 항공기 인스펙션 시간 단축과 안전사고 방지를 위해 드론을 이용한 항공기 인스펙션 자동화 기술이 많은 관심을 받고 있다. 실내 드론의 항법을 위해서 삼변측량 기반의 실시간 측위 시스템이 널리 사용되고 있지만, 행거 환경에서는 항공기 구조물에 의한 가시선 차단 상황 시 실시간 측위 시스템의 측위 값이 정상값을 크게 벗어나는 문제가 있다. 다른 방안으로 영상을 이용한 측위의 경우에는 행거 환경 내 영상의 근거리 특징점이 부족하다는 문제가 있다. 본 연구에서는 영상 기반 측위나 실시간 측위 시스템의 단독 측위를 대체하기 위해 그래프 최적화와 비정상 값 필터를 이용하여 비주얼 오토메트리와 초음파 실시간 측위 시스템을 융합한 측위 알고리즘 제안한다. 제안하는 시스템은 초음파 측위를 이용하여 비주얼 오도메트리의 오차를 보상하고, 융합된 위치 정보를 기반으로 초음파 측위 정보의 비정상 값을 배제한다. 해당 알고리즘은 영상 단독 측위보다 더 정확한 측위를 제공하고 실시간 측위 시스템의 측위 공백 시에도 위치 추정이 지속 가능하다. 본 논문에서는 먼저 영상 기반 측위를 위한 카메라 타입과 비주얼 오도메트리 알고리즘, 격납고 내에서의 카메라 주시 방향을 평가하고 적합한 시스템을 선택하였다. 행거 내 시험을 통해서 측위 융합이 영상 관성 오도메트리의 드리프트와 실시간 측위 시스템의 가시선 차단 문제에도 강건하게 위치를 계산할 수 있음을 확인하였다. 또한 실시간 성능을 고려하여 구현된 알고리즘이 실 시간성을 만족함을 확인하였고, 개방된 넓은 공간에서의 비행시험을 통해서 제안된 알고리즘이 실제 환경에서 사용될 수 있음을 검증하였다.
