This thesis describes target following and landing control system of a quadrotor UAV by using onboard vision sensor. The target defined in this paper is a land target which has artificial color or patterns in order to detect landing site with the vision sensor. Vision processing algorithm was implemented on smart devices to achieve onboard processing.
The visual targets are defined as a colored circle, which is detected by using simple processing algorithm. This algorithm include not only finding red objects on the image frame, but also selecting the most circular object among them. The target was followed by a commercial quadrotor platform with mounted forward facing camera.
A location of the target in an image frame is combined with inertial sensor data to spot a metric position of the target on a navigation frame. The omnidirectional camera model were provided to generate geolocation algorithm while assuming flat earth. Also, a horizontal dynamic model of the target in the local coordinate frame, which is a constant velocity model, is carried out to construct nonlinear Kalman filter. Noises from detection algorithm are suppressed and nonlinearities from state update equation are resolved by using Unscented Kalman filter.
Two control strategies are proposed in this thesis. Target coordinates in the image frame can be directly put into the quadrotor as a control input, which is frequently called ‘Direct Visual Servoing’. Also, the other method is considered, relative metric distance and velocity based target following with using outputs of the geolocation filter. The two individual methods are constructed and implemented to test their performances. Also, landing on a moving pad with nearly constant velocity was achieved consequently.
The whole system described in this paper uses the UAV’s own onboard inertial and vision sensors without external motion capture system. The image processing, geolocation filter and control algorithms are integrated and validated by performing several outdoor tests.
본 논문은 영상 센서를 이용한 쿼드로터 무인기의 목표물의 추적 및 착륙 제어 시스템을 기술한다. 본 논문에서 상정하는 목표물은 지상 목표물로, 주로 착륙 지점을 인식하기 위해 인위적으로 만들어낸 영상 표적이다. 영상 평면에서 목표물을 찾아내기 위해 색상과 모양을 이용한 표적을 고려하여 직접 처리를 시행하였다. 영상처리 알고리즘은 상용 스마트폰의 어플리케이션으로 구현하여 쿼드로터 무인기에 장착하여 온보드 처리를 시행하였다.
영상 알고리즘을 통해 찾아낸 목표물의 영상 평면 상 위치는 항법 센서의 데이터와 더불어 항법 좌표계에서 미터 단위의 위치를 알아내는데 사용되었다. 이를 위해 어안렌즈 카메라 모델과 Flat Earth 모델을 적용하여 Geolocation 알고리즘을 이용하였는데, 단순한 알고리즘 실행만으로는 센서 오차로 인해 만족할 만한 위치 측정치를 얻어낼 수 없다. 이로 인해 목표물의 이동모델을 구성하여 Unscented 칼만 필터를 사용한 Geolocation 필터를 구성하였다. 목표물의 이동모델은 항법 좌표계 내에서 이동형을 가정하였고, 이동형 모델의 경우 Constant Velocity Model 을 적용하여 성능을 확인하였다.
본 논문에서는 목표물을 추적하고, 착륙 표적 위에 착륙하기 위한 쿼드로터의 제어방법으로 크게 두 가지를 제시 및 비교한다. 첫 번째는 영상 평면상 표적 좌표를 바로 제어입력으로 사용하는 Direct Visual Servoing 이며, 두 번째는 표적의 모델을 이용하여 구성한 칼만 필터의 출력 값인 표적의 항법 좌표계 내의 위치 및 속도 추정치를 이용한 다중 루프 적응 제어이다. Direct Visual Servoing 의 경우, 제어 입력을 계산하는 과정이 간단하여 처리 속도가 빠른 반면, 표적이 영상 평면 상에서 사라졌을 때 해결책이 없다. 하지만 항법 좌표계에서 미터 단위의 Geolocation 필터를 통해 구성한 적응 제어 알고리즘은 이러한 문제에 보다 강건한 특성을 보여주면서도 외부 바람에 안정한 특성을 나타내었다.
쿼드로터 무인기의 영상처리 및 비행제어 시스템은 모션 캡처 등의 외부 측위 없이 자체 항법 센서 및 알고리즘만을 이용하며 옥외 비행 시험을 통하여 통합 시스템 및 알고리즘을 검증하여 그 결과를 본 논문에 포함하여 기술하였다.
