최근 몇 년 동안 드론의 급속한 발전으로 물체 감지, 순찰 및 항공 사진을 포함한 다양한 응용 분야가 시작되었다. 그러나 그들은 여전히 더 복잡한 작업을 완료하기 위해 목표와 물리적으로 상호 작용할 수 없다. 관절형 로봇 팔이 장착된 드론은 물체를 잡고 잡는 것과 같은 복잡한 상호 작용을 수행할 수 있다.
대부분의 환경에서 항공 조작기는 독립적인 정보 수집 및 처리 능력을 필요로 한다. 즉, 대상을 정확하고 일관되게 식별하고 찾을 수 있는 시각적 시스템의 개발이 연구의 주요 초점이다. 난징항공대 연구진은 로봇 팔이 작동하면서 실시간으로 물체를 감지하고 위치를 추정할 수 있는 욜로v5 딥러닝 물체 감지 모델과 RGB-D 센서를 기반으로 시각 인식 및 위치결정 알고리즘을 설계했다.
연구진은 기존 로봇팔이 완전한 기내 그립 제어 실험을 완료할 수 없어 간단한 실험으로 제어된 실내 환경에서 표적 위치추정 알고리즘을 테스트했다. 반사 마커는 드론의 카메라 암과 대상 물체에 배치되었고, NOCOV 모션 캡처 시스템은 마커의 위치를 기록하기 위해 사용되었다.
NOCOV 모션 캡처 시스템은 세계 좌표계를 통해 카메라와 목표물의 위치를 모두 실시간으로 출력할 수 있었다. NOCOV 모션 캡처 시스템이 밀리미터 미만의 정확도에 도달하기 때문에, 시스템에서 얻은 데이터는 클라우드 데이터의 형태 적합 및 좌표 변환 후 드론의 비전 시스템의 정확도를 평가하는 데 사용되었다. 연구진은 카메라 암을 한 방향으로 움직여 비행 중 카메라의 움직임을 시뮬레이션해 위치결정 알고리즘의 전반적인 성능을 시험했다.
참조:
[1] Zhang Rui, Wang Yaoyao, Duan Yaqi, Chen Bai. Real-time object detection and location algorithm for aerial manipulator [J]. Journal of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics ,2022, 54(01): 27-33. DOI:10.16356/j.1005-2615.2022.01.003.
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