path planning (4) 썸네일형 리스트형 LiDAR를 이용한 드론의 장애물 회피 드론을 도심과 같은 좁은 지역에서 운용하거나 촬영 등 여러가지 application 에서 활용할 때, 장애물과의 안전한 거리를 유지하면서 비행할 수 있도록 Safe Margin을 설정하는 것이 중요합니다. 본 논문에서는, 장애물의 형태는 그대로 유지하면서 Safe Margin을 확보할 수 있는 obstacle magnification에 대한 내용과 이를 이용한 드론의 Collision 및 Occlusion avoidance에 대한 내용을 다루었습니다. Paper: Obstacle Magnification for 2-D Collision and Occlusion Avoidance of Autonomous Multirotor Aerial Vehicles Journal: IEEE/ASME Transaction.. Autonomous System (자율 주행을 위한 반드시 필요한 4가지 절차) 자동차가 차선을 바꾸면서 주변의 자동차들을 피하고 원하는 지점까지 이동하기 위해서, 배달 로봇이 움직이는 사람들을 피해서 목적지로 안전하게 배달하기 위해서, 그리고 드론이 나무나 빌딩 등의 장애물을 회피하면서 안전하게 목적지까지 날아가지 위해서는, 시스템이 안전하게 목적지에 도달할 수 있도록 하는 능력이 필요합니다. 이러한 능력을 "Autonomous Navigation" 이라고 하고, 이러한 능력을 가지고 있는 시스템을 "Autonomous System" 이라고 합니다. 이번 시간에는 Autonomous System을 달성하기 위해 반드시 수행되어야 하는 4가지 절차에 대해 알아보도록 하겠습니다. 자율 시스템의 절차는 눈을 감고 아무것도 보이지 않는 상태를 가정하고 하나씩 떠올려가며 상상하는 것이 이해.. Artificial Potential Field - python code 본 포스팅에서는 Artificial Potential Field를 python으로 구현한 코드에 대해 말씀드리도록 하겠습니다. 본 포스팅에서 사용한 코드는 Reference [1] 코드를 참고하여 수정하였습니다. Program Start Python 코드를 실행시키면, __name__ 이란 변수에 __main__ 이 입력됩니다. 따라서 첫번째 코드인 if __name__ == '__main__' 은 python으로 작성된 프로그램이 실행되었는지 확인하는 것입니다. 프로그램이 실행되면, define된 main()으로 갑니다. if __name__=='__main__': print('__file__'+" start!!") main() print('__file__'+" Done!!") def main(): 변.. Artificial Potential Field Unmanned Aerial Vehicle(UAVs)나 무인자동차, 그리고 무인 이동로봇의 개발이 두드러지게 나타나면서, Collision avoidance 기술은 무인 이동체의 필수적인 기술이 되었습니다. 본 포스팅에서는 Collision Avoidance에서 가장 널리 사용되고 있는 알고리즘 중의 하나인 Artificial Potential Field에 대해 알아보도록 하겠습니다. Introduction Artificial Potential Field는 citation이 7,000번 이상 될 정도로 굉장히 interest한 알고리즘 중의 하나입니다. 비록 여러가지 Limitation이 존재하지만, Potential Field 알고리즘은 simple하기 때문에 구현하기가 쉽고, real-time으로 로.. 이전 1 다음
