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학술저널
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조성욱 (청주대학교) 정연득 (국항공우주연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
544 - 555 (12page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0061

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The UAM (Urban Air Mobility) industry is currently in the limelight To adopt sustainable urban transport systems and contribute to the advancement of aerospace technology, the MOLIT (Ministry of Land, Infrastructure and Transport) of South Korea has developed the K-UAM (Korea Urban Air Mobility) roadmap by collaborating with industries and academia to lead research and development related to the emerged industry. To guarantee the high reliability of industrial-level autonomous flights in urban areas, high priority should be provided to observe flight safety and survivability measures. This paper proposes adopting DNN (Deep Neural Network) based image processing for a vision-based safe landing region recognition framework to satisfy research and development needs. This framework is one of the core elements of the flight contingency plan for UAM and drone transportation in urban environments. Our proposed algorithm can recognize the coarse candidate region to land safely by using a DNN and then determine the refined safety zone by using the contour detection algorithm. To verify the performance of the proposed contribution, a simulation was done and the results were analyzed. The findings proved to be valid with regard to both the quantitative and qualitative terms. Therefore, our proposed framework will not only overcome the image processing complexity of the real world but also improve the enhancement of the flight emergency relief performance.

목차

Abstract
I. 서론
II. 관련 기술동향
III. 딥러닝 기반 비상착륙영역 후보군 인식
IV. 비상착륙영역 갱신을 위한 2차원 영상처리 알고리즘
V. 학습기반 비상착륙영역 인식 영상처리 알고리즘 검증 및 시뮬레이션 결과 분석
VI. ROS/Gazebo 기반 획득 및 알고리즘 검증
VII. 결론
REFERENCES

참고문헌 (29)

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