인공지능 기반 드론 목표물 추적 시스템의 설계 및 구현 AI-Based Drone Object Tracking System: Design and Implementation

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본 논문에서는 인공지능을 활용하여 드론(무인 항공기)이 목표물을 추적하는 시스템의 설계, 구현, 성능 평가를소개한다. 목표물 추적하기 위해서는 드론에서 촬영한 영상에서 목표물을 인지해야 하며 이를 기반으로 드론의 움직임을 결정해야 한다. 인공지능 작업이 요구되는 곳은 정확한 목표물 인지를 위해서 신경망 기반의 인공지능 알고리즘의 적용과 불규칙적으로 움직이는 목표물을 놓치지 않으면서 동시에 드론의 에너지 소모를 최소화 하는 드론의 움직임을 결정하기 위해서 강화학습에 기반한 알고리즘의 적용이다. 사용자의 명령 전달 및 추적 결과를 확인하기 위하여 지상관제센터(GCS)와 드론간의 네트워크 연결 또한 필수적인 요소이다. 이러한 작업들을 효과적으로 수행하기 위한 플랫폼이 필요하며, 이러한 드론 플랫폼은 네트워킹, 인공지능 연산, 강화학습을 통한 드론 조종기능 지원, 드론의 다양성 지원을 제공해야 한다. 본 논문에서는 이런 기능을 수행하기 위한 요구사항을 정리하였으며, 이를 기반으로 목표물 추적을 위한 인공지능 기반 플랫폼을 제시하고, 실험과 시뮬레이션을 통하여 이를 검증하였다.
Publisher
한국통신학회
Issue Date
2017-12
Language
Korean
Keywords

Drone(UAV); Machine learning; Reinforcement learning; Target tracking; Communication

Citation

한국통신학회논문지, v.42, no.12, pp.2391 - 2401

ISSN
1226-4717
URI
http://hdl.handle.net/10203/239948
Appears in Collection
EE-Journal Papers(저널논문)
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