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저자정보
김민우 (울산과학기술원) 김종윤 (울산과학기술원) 정민재 (울산과학기술원) 오현동 (울산과학기술원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제26권 제6호
발행연도
2020.6
수록면
399 - 411 (13page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2020.20.0014

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

단안 카메라와 심층강화학습을 이용한 소형 무인기 실내 충돌 회피 시스템
김민우 ,  김종윤 ,  정민재 외 1명 제어로봇시스템학회 논문지 2020.06 학술저널

2019

합성곱 신경망을 통한 깊이 예측과 심층 강화학습을 활용한 소형 무인기의 충돌 회피
김민우 ,  오현동 한국항공우주학회 학술발표회 초록집 2019.11 학술대회자료

초록· 키워드

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Collision avoidance of drones in a complex environment, especially in an indoor environment, is a challenging task. This paper develops an obstacle avoidance system for small multi-rotor drones based on a deep reinforcement learning algorithm using only a monocular camera. The proposed method comprises two steps: depth estimation and navigation decision-making. For the depth estimation step, a pre-trained depth estimation algorithm based on a CNN (Convolutional Neural Network) is used. In the navigation decision-making step, a dueling double deep Q-network is employed. The entire training procedure is performed in a Gazebo simulation environment using a robot operating system. To validate the robustness of the proposed approach, various simulations and experiments are conducted using a Parrot Bebop2 drone in an indoor corridor. We demonstrate that the proposed algorithm successfully navigates through a narrow corridor comprising a texture-free wall, people, and boxes. A supplementary video clip of the experiments can be found at https://youtu.be/oSQHCsvuE-8.
#collision avoidance #deep reinforcement learning #D3QN #depth estimation #monocular camera

목차

Abstract
I. 서론
II. 강화학습 기반 충돌 회피 알고리듬
III. 시뮬레이션 환경 및 학습 환경 설정
IV. 시뮬레이션 및 실험 결과
V. 결론
REFERENCES

참고문헌 (32)

참고문헌 신청
H. Alvarezm L. M. Paz, J. Sturm, and D. Cremers, “Collision avoidance for quadrotors with a monocular cammapera,” Experimental Robotics, pp. 195-209, 2016. google schola J. M. Park and J. W. Lee, “Nighttime vehicle detection on roads by combining image processing and CNN,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 25, no. 12, pp. 1085-1092, 2019. google schola W. E. Green and P. Y. Oh, “Optic-flow-based collision avoidance,” IEEE Robotics & Automation Magazine, vol. 15, no. 1, pp. 96-136, 2018. google schola G. I. Cho, J. Kim, and H. Oh, “Vision-based obstacle avoidance strategies for MAVs using optical flows in 3-D textured environments,” Sensors, vol. 19, no. 11, pp. 2523, 2019. google schola R. M. Artal, J. M. M. Montiel, and J. D. Tardos, “ORB-SLAM: a versatile and accurate monocular SLAM system,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 31, no. 5, pp. 1147-1163, 2015. google schola

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