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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이대우
- 발행연도
- 2016
- 저작권
- 부산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수12
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최근 무인기(UAV, Unmanned Aerial Vehicle)는 감시, 정찰, 정보중계 등의 다양한 임무를 수행하고 있다. 이때 무인기 임무수행의 효율성 및 성공률을 높이기 위해 복수 무인기간 편대비행의 필요성이 증가하고 있다.
편대비행시 선도기와 추종기간의 상대 위치는 중요하면서도 필수적인 정보이다. 이 정보를 얻기 위해 일반적으로 GPS가 사용되곤 한다. 하지만, GPS는 전파 방해 혹은 선도기와 추종기간의 통신이 불가한 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 문제로 인해 최근 영상 카메라를 이용하여 무인기의 편대비행을 수행하는 연구가 활발히 진행 중에 있다.[1-5]
이와 관련된 논문을 살펴보면, 첫 번째로 무인기의 공중급유를 위해 영상 카메라만을 이용하여 5개의 빨간색 LED를 특징점으로 추출하고 상대 위치를 측정하였다. Intel Pentium 4 1.5GHz CPU를 사용하였고 알고리즘으로는 Hungarian을 사용하여 최대 5Hz의 갱신율을 가진다.[1] 두 번째 관련 연구로는 영상기반의 편대비행에 관한 논문이다. 고휘도 LED가 장착된 선도기를 GPS, IMU, 영상센서를 이용하여 EKF를 통해 상대 위치를 결정하는 연구를 수행하였다. Fit-PC2기반의 리눅스 운영체제를 사용하였고 최대 25Hz의 갱신율을 나타내지만, 영상 센서만을 이용하였을 때는 갱신율이 4Hz이다.[2]
이러한 관련 연구들을 살펴보면 영상만을 이용하였을 때 4~5Hz와 같이 다소 낮은 갱신율을 가진다. 이는 영상 카메라를 사용하는 경우 높은 갱신율의 결과 값을 유지하기 위해서는 매우 많은 양의 영상 데이터를 처리하여야 하는 문제점을 가지고 있기 때문이다.
관련 논문들에서 수행한 Software 기반의 영상처리와, 본 논문에서 수행한 Hardware 기반으로 영상처리를 실시했을 때의 차이를 살펴보겠다. 그림 2와 같이 Software 기반으로 설계하였을 때는 영상의 한 프레임을 모두 수신 완료 한 후 영상처리를 실시하는 구조를 가진다. 반면에 Hardware 기반으로 설계하였을 때는 병렬 연산의 장점으로 인해 영상 데이터의 각각 픽셀이 갱신될 때 마다 실시간으로 데이터 처리가 가능하여 한 프레임이 끝남과 동시에 영상처리를 완료하는 구조를 가져 높은 갱신율 및 낮은 지연시간을 가진다.
본 연구에서 Hardware기반의 영상처리를 위해 사용되는 FPGA 시스템은 PL과 PS 두 부분으로 나뉜다. PL은 수많은 게이트들과 이를 잇는 Wire로 구성된 Hardware 영역으로써, 많은 양의 데이터를 빠른 속도로 처리가 가능하다. PS는 일반적으로 ARM 프로세서와 같이 Core가 장착되어 내부에 프로그래밍이 가능한 Software 영역으로써, 행렬, 삼각함수 등과 같은 복잡한 알고리즘의 연산에 적합한 구조를 가진다.
그러므로 본 논문에서는 특징점 추출, 라벨링과 같이 많은 양의 데이터 처리를 요구하는 부분은 Hardware 기반의 PL로 설계하고, 지역 가변 임계값, 선도기의 3차원 위치 측정과 같은 복잡한 알고리즘은 Software기반의 PS로 설계하여 효율적으로 데이터를 처리하였다.
편대비행시 선도기와 추종기간의 상대 위치는 중요하면서도 필수적인 정보이다. 이 정보를 얻기 위해 일반적으로 GPS가 사용되곤 한다. 하지만, GPS는 전파 방해 혹은 선도기와 추종기간의 통신이 불가한 환경에서는 사용할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 문제로 인해 최근 영상 카메라를 이용하여 무인기의 편대비행을 수행하는 연구가 활발히 진행 중에 있다.[1-5]
이와 관련된 논문을 살펴보면, 첫 번째로 무인기의 공중급유를 위해 영상 카메라만을 이용하여 5개의 빨간색 LED를 특징점으로 추출하고 상대 위치를 측정하였다. Intel Pentium 4 1.5GHz CPU를 사용하였고 알고리즘으로는 Hungarian을 사용하여 최대 5Hz의 갱신율을 가진다.[1] 두 번째 관련 연구로는 영상기반의 편대비행에 관한 논문이다. 고휘도 LED가 장착된 선도기를 GPS, IMU, 영상센서를 이용하여 EKF를 통해 상대 위치를 결정하는 연구를 수행하였다. Fit-PC2기반의 리눅스 운영체제를 사용하였고 최대 25Hz의 갱신율을 나타내지만, 영상 센서만을 이용하였을 때는 갱신율이 4Hz이다.[2]
이러한 관련 연구들을 살펴보면 영상만을 이용하였을 때 4~5Hz와 같이 다소 낮은 갱신율을 가진다. 이는 영상 카메라를 사용하는 경우 높은 갱신율의 결과 값을 유지하기 위해서는 매우 많은 양의 영상 데이터를 처리하여야 하는 문제점을 가지고 있기 때문이다.
관련 논문들에서 수행한 Software 기반의 영상처리와, 본 논문에서 수행한 Hardware 기반으로 영상처리를 실시했을 때의 차이를 살펴보겠다. 그림 2와 같이 Software 기반으로 설계하였을 때는 영상의 한 프레임을 모두 수신 완료 한 후 영상처리를 실시하는 구조를 가진다. 반면에 Hardware 기반으로 설계하였을 때는 병렬 연산의 장점으로 인해 영상 데이터의 각각 픽셀이 갱신될 때 마다 실시간으로 데이터 처리가 가능하여 한 프레임이 끝남과 동시에 영상처리를 완료하는 구조를 가져 높은 갱신율 및 낮은 지연시간을 가진다.
본 연구에서 Hardware기반의 영상처리를 위해 사용되는 FPGA 시스템은 PL과 PS 두 부분으로 나뉜다. PL은 수많은 게이트들과 이를 잇는 Wire로 구성된 Hardware 영역으로써, 많은 양의 데이터를 빠른 속도로 처리가 가능하다. PS는 일반적으로 ARM 프로세서와 같이 Core가 장착되어 내부에 프로그래밍이 가능한 Software 영역으로써, 행렬, 삼각함수 등과 같은 복잡한 알고리즘의 연산에 적합한 구조를 가진다.
그러므로 본 논문에서는 특징점 추출, 라벨링과 같이 많은 양의 데이터 처리를 요구하는 부분은 Hardware 기반의 PL로 설계하고, 지역 가변 임계값, 선도기의 3차원 위치 측정과 같은 복잡한 알고리즘은 Software기반의 PS로 설계하여 효율적으로 데이터를 처리하였다.
목차
1. 서론 11.1 연구 배경 11.2 논문 구성 32. 개발 환경 구축 42.1 장비 구성 42.2 FPGA 개발 환경 42.3 FPGA 검증 환경 63. SoC 설계 73.1 시스템 구성 73.2 버스 시스템 83.3 PIC 83.3.1 상세 설계 내용 93.3.2 IP 검증 (Simulation) 93.4 Timer 113.4.1 상세 설계 내용 113.4.2 IP 검증 (Simulation) 123.5 UART 143.5.1 상세 설계 내용 143.5.2 IP 검증 (Simulation) 163.5.3 IP 검증 (물리적 단계) 183.6 CAN 2.0 A/B 203.6.1 상세 설계 내용 213.6.2 IP 검증 (Simulation) 263.6.3 IP 검증 (물리적 단계) 433.7 상대 위치 측정 463.7.1 Programmable Logic 463.7.1.1 좌표 생성 IP 463.7.1.2 특징점 추출 IP 493.7.1.3 라인 버퍼 IP 513.7.1.4 라벨링 IP 523.7.2 Processing System 543.7.2.1 라벨 매칭 543.7.2.2 지역 가변 임계값 553.7.2.3 상대 위치 계산 563.7.2.4 필터 알고리즘 574. 실험 방법 584.1 편대비행 시나리오 584.2 편대비행 시뮬레이션 584.3 지상 테스트 594.4 사용자 인터페이스 595. 실험 결과 615.1 상대 위치 결과 (Simulation) 615.2 상대 위치 결과 (지상 실험) 645.3 갱신율 분석 656. 결론 66참고문헌 68Abstract 70
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