안녕하세요, 여러분. 저는 Arm 연구소의 이야오입니다. 최근 저희가 출시한
ArmSu-17이라는 중요한 오픈소스 드론은 그 뛰어난 안정성과
개방성으로 많은 관심을 받고 있습니다. ArmSu-
17은 4개의 카메라를 이용한 VIO 위치 추정 시스템을 채택하여 GPS가 없는 복잡한 환경에서도
안정적으로 비행할 수 있습니다. 시각적 위치 추정의 안정성을 보장하기 위해,
저희는 개발 과정에서 복잡한 환경에서의 일련의 비행
테스트를 수행했습니다. 이제 여러분께 이 6가지 대표적인
테스트 시나리오를 소개해 드리겠습니다. 첫 번째는 극도로 어두운 지하 주차장 테스트입니다.
이 환경은 빛이 매우 약해 많은 부분을 육안으로도
보기 힘들었습니다. 이는 이미지 캡처 시스템의 ISP 처리 능력에 큰
도전이 되었고, 특히 어두운 조건에서의 노출 조정이 중요했습니다.
저희는 GPS가 전혀 없는 지하 주차장에서 4개 카메라 VIO 위치 추정에 의존하여
수동으로 정점 비행을 수행했습니다. 플라스틱 페인트는
이런 어두운 환경에서 뛰어난 성능을 보여주었고, 실시간으로 노출을 조정하여
충분한 특징점을 포착할 수 있었습니다. 알고리즘 출력은 안정적이었고
비행은 부드럽고 변동이 없었습니다.
많은 사용자들이 터널에서의 비행 요구가 있어서, 이는 지하실
환경과 비슷합니다. 저희도 터널에서 테스트를
진행했습니다. 이 개통되지 않은 터널 안에는 GPS가 없고 빛이
매우 어두워 육안으로는 거의 볼 수 없었습니다.
안정. 다음은 약한 조명 조건에서의 울창한 숲입니다.
이 장면은 빛이 좋지 않을 뿐만 아니라 많은
장애물이 있습니다. 특히 저공 비행 시 나뭇잎의 동적 방해가 증가하여
특징점이 불안정해질 가능성이 있습니다.
우리는 드론의 GPS를 끄고 VIO 위치 측정에 의존하여 수동으로
정점 비행을 했습니다. 플라스틱 페인트는
나뭇잎의 방해에 성공적으로 대처할 수 있고 울창한 숲과 개활지 사이를
전환할 때도 안정적인 비행을 유지할 수 있습니다. 세 번째
장면은 넓은 초원입니다. 여기서는 특징점이 희박하게 분포되어 있을 뿐만 아니라
초원의 특징점이 쉽게 혼동될 수 있어 위치 측정에 상당한 도전이 됩니다.
우리는 GPS를 끄고 VIO 위치 측정에 의존하여 수동으로 정점
비행을 했습니다.
결과를 보면 Su-17은 적응성이 매우 뛰어나 9미터
이내의 주변 특징점을 식별하여 안정적인 비행을 보장합니다.
특징점이 유사한 초원 환경에서도 정상적으로 위치를 측정할 수 있습니다.
네 번째 테스트 장면은 강한 빛 아래의 실외 장소입니다.
강한 빛 아래에서는 이미지 센서가 쉽게 과노출되어 화면이
하얗게 되어 유효한 특징점을 포착할 수 없습니다. 강한 빛과
고온이 동반되는 상황에서 기내 컴퓨터의 방열도 하나의 도전 과제입니다.
여기서 우리는 GPS를 끄고 VIO 위치 측정에 의존하여 수동으로 정점
비행을 했습니다.
결과를 보면 강한 빛과 고온 환경에서도
여전히 뛰어난 위치 안정성과 탑재 컴퓨터를
-60~7도의 온도에서 정상 작동합니다. 다섯 번째
장면은 어두운 실내 복도입니다. 여기는 빛이 어둡고
복도가 길고 좁으며 특징점이 부족합니다.
실내 복도에는 GPS가 없어 VIO 위치 추정에 의존하여 수동으로
정점 비행을 합니다.
테스트 결과를 보면 C17은 이 환경에서도 여전히
안정적인 위치 추정을 유지하며 비행이 안정적이고 데이터 출력에
변동이 없습니다. 마지막 장면은 유리 복도입니다.
알다시피 유리는 라이다에 큰 도전이 됩니다. 라이다가
쉽게 반사되고 산란되어 위치 추정에 실패할 수 있기 때문입니다.
이미지 센서 역시 이 환경에서 잘못된 특징점을
쉽게 수집할 수 있습니다.
실내 복도에는 GPS가 없어 VIO 위치 추정에 의존하여 수동으로 정점
비행을 합니다. C17의 성능은
매우 뛰어나 안정적으로 특징점을 수집하고
비행 안정성을 유지합니다. 이는 유리 방 환경에서
시각 시스템의 적응성이 라이다보다 우수함을 증명합니다. 이상의
장면 테스트를 통해 C17 드론이 다양한
복잡한 환경에서 매우 우수한 성능을 보임을 알 수 있습니다. 극도로
약한 빛, 강한 빛, 밀집된 장애물 환경에서도 C17은
뛰어난 안정성과 신뢰성을 보여줍니다. 희망합니다
이번 영상은 여러분이 플라스틱 기구의 강력한 기능과
시각적 위치 파악 비행의 안정성을 더 잘 이해하는 데 도움이 될 것입니다. 이번 프로그램은 여기까지입니다.
시청해 주셔서 감사합니다. 다음 편에서 다시 만나요.