Satellite navigation, which is adopted by most UAVs today, is reliable and efficient, but it is pointed out that the satellite service may be limited by the service provider, or the signal reception may be obstructed. Therefore, there is increasing interest and research on the auxiliary navigation system that can be used for absolute positioning even when satellite navigation is disabled. This paper propose a new navigation system that estimates the position of an aircraft by comparing the map database with the real-time aerial image obtained by an low-cost image sensor. The operation principle of the proposed navigation method is described by introducing the semantic segmentation of aerial image, map databases and aerial image matching using ICP algorithm, and implementation of integrated navigation using Kalman filters.
오늘날 대다수의 무인항공기가 채택하고 있는 위성항법은 매우 유용하나, 공급자에 의해 서비스가 제한되거나 외부로부터 신호 수신을 방해 받을 수 있는 점 등이 문제로 지적되었다. 이에 위성 항법이 불가능한 상황에서도 절대측위가 가능한 보조 항법체계에 관한 관심과 연구가 지속되고 있다. 본 논문에서는 무인항공기가 저렴한 비용으로 채택할 수 있는 영상센서가 획득한 항공이미지를 지도 데이터베이스와 대조하여 항공기의 위치를 추정하는 항법 체계를 제안하고자 한다. 본문에서는 제안하는 항법 체계를 소개하기 위해, 의미론적 분할을 이용한 지형분류기 학습 기법, ICP 알고리즘을 이용한 데이터베이스와 항공 이미지의 정합, 칼만필터를 이용한 통합항법 구현의 순서로 다룬다.