In this study, vision-based object tracking function for persistent UAV system is developed and implemented. Vision-based object tracking system is the necessary part in the implementation of UAV systems that return to the charging station after the mission. Mixed integer nonlinear programming (MINLP) was used to optimize trace route without the information about the location of the target. Through the MILNP, a tracking path has been developed that maximizes the given detection probability and minimizes the travel time within the region. In addition, the flight of a real UAV tracking a target along a given line through ROS is implemented. The software was developed on the basis of a Parrot's AR Drones, and the tag provided with the AR Drone was used for target detection.
본 연구에서는 지속적인 무인항공기 시스템의 구현을 위한 시야 기반의 물체 추적 기능을 연구하였고 개발하였다. 시야 기반의 물체 탐지 기능은 임무를 마치고 충전 스테이션으로 돌아가는 무인항공기 시스템의 구현에 있어서 필수적인 요소이다. 목표의 위치에 대한 정보가 없는 상태에서의 추적 동선의 최적화를 위해 혼합 비선형 정수 계획법이 사용되었다. 혼합 비선형 정수 계획법을 통해 주어진 탐지 확률을 최대화하고 영역 내에서 이동 시간을 최소화하는 추적 경로를 개발하였다. 또한 로봇 운영 시스템을 통해 주어진 동선을 따라 목표를 추적하는 실제 무인항공기의 비행을 구현하였다. 소프트웨어는 패럿 사의 AR 드론을 기반으로 개발되었으며 목표 탐지에는 AR 드론과 함께 제공된 태그가 사용되었다.
