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본 논문에서는 UAV를 위한 실내 위치 측정 기술과 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 내비게이션 기술을 탐구합니다. 실내 위치 측정 기술로는 시각-관성 항법(VIO), 초광대역(UWB), AprilTag 기준 마커, 및 동시 위치 측정 및 맵핑(SLAM)을 사용했습니다. 이러한 알고리즘은 글로벌 위치 측정, 로컬 위치 측정, 그리고 사전 맵핑 위치 측정을 포함하여 다양한 기술과 경로의 장단점을 비교합니다. UAV 내비게이션에서는 SLAM 기반 RTAB-Map 실내 맵핑과 ROS의 내비게이션 경로 계획을 결합했습니다. 이 시스템은 실내에서 정밀한 드론 위치 측정을 가능하게 하며, 동적, 정적, 미지, 및 알려진 장애물을 회피하는 비행 경로를 생성하기 위해 글로벌 및 로컬 경로 계획기를 활용하여 높은 실용성과 실행 가능성을 보여줍니다. 우리의 UAV 경로 계획 및 장애물 회피 내비게이션 알고리즘의 실행 가능성은 실제 및 가상 환경에서 테스트됩니다. 코드는 https: //github. com/kellen080INavigation 및 https: //github. com/kellen080IIndoorPositioning에서 확인할 수 있습니다.
Chang et al. (Mon,)은 이 질문을 연구했습니다.