단청장인드론:

파일:Followme1.jpg

2018-06-26T12:34:04Z

단청장인드론:

파일:Flytconsole.jpg

2018-06-26T12:32:58Z

단청장인드론:

단청장인드론

2018-06-26T12:31:34Z

2018-06-26T12:20:44Z

단청장인드론: /* 상세설계 내용 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

7. 라즈베리파이

[[파일:ras.jpg]]

ROS의 자율주행 소프트웨어(Mavros)를 탑재할 PC역할

'''시뮬레이션 드론 스펙'''
- 3DR IRIS+ Drone
PX4에서 제공하는 시뮬레이션상의 드론

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| Autopilot
hardware
| Pixhawk
|-
| Firmware
| APM:Copter 3.1
|-
| GPS
| 3DR uBlox GPS with Compass (LEA-6H module, 5 Hz update)
|-
| Telemetry radio
| 3DR Radio Telemetry V2 (915 mHz or 433 mHz)
|-
| Motors
| 850 kV
|-
| Propellers
| 10x4.7 SF puller type, counterclockwise rotation (2)
10x4.7 SFP pusher type, clockwise rotation (2)
|-
| Battery
| 3 cell 11.1 V 3.5 Ah lithium polymer
|-
| Low battery voltage
| 10.5 V
|-
| Minimum voltage
| 9.9 V 3 cell (13.2 V 4 cell)
|-
| Maximum voltage
| 12.6 V 3 cell (16.8 V 4 cell)
|-
| Payload capacity
| 425 g
|-
| Radio range
| 1 km
|-
| Flight time
| 10-13 minutes
|}

'''실제 드론 스펙'''

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| Autopilot
hardware
| Pixhawk2 Cube
|-
| Firmware
| Px4
|-
| Battery
| 3S~4S LiPo
|-
| Motors
| 2312E Motor 2200mAh
|-
| Power Module
| APM 2.6 2.5 2.52 Power Module With 5.3V DC BEC
|-
| Flight Time
| 9분
|-
| Payload Capacity
| 1422g
|-
| Propeller
| 10 X 3.8inch; 8 X 4.5inch
|-
| Frame Weight
| 282g (비행최대중량 : 1500g)
|-
| Diagonal WheelBase
| 450mm
|}

'''실제 드론 부품'''

* Pixhawk2 the Cube
* Intel Edison
* 2312E Motor
* E SERIES 430 LITE ESC
* 프레임 적색,흰색
* 9450 CW/CCW 프로펠러
* 기본 Landing SKid
* ZOP Power 11.1V 4500mAh 3S 45C Lipo Battery XT60 Plug(배터리)
* Upgraded RadioLink AT9-R9DS R9DS 2.4GHz 9CH DSSS Receiver For AT9 AT10 Transmitter(리모콘 신호 전달)
* HP WebCam3110
* OTG Cable(used for connecting between pixhawk and camera)

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
<br />프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
멀티미디어 연구실에서 지원 받은 주요 드론 부품에 관한 내역<br />
[[파일:드론내역.jpg]]
<br />
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

단청장인드론

2018-06-26T12:15:48Z

단청장인드론: /* 상세설계 내용 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

7. 라즈베리파이

[[파일:ras.jpg]]

ROS의 자율주행 소프트웨어(Mavros)를 탑재할 PC역할

'''시뮬레이션 드론 스펙'''
- 3DR IRIS+ Drone
PX4에서 제공하는 시뮬레이션상의 드론

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| Autopilot
hardware
| Pixhawk
|-
| Firmware
| APM:Copter 3.1
|-
| GPS
| 3DR uBlox GPS with Compass (LEA-6H module, 5 Hz update)
|-
| Telemetry radio
| 3DR Radio Telemetry V2 (915 mHz or 433 mHz)
|-
| Motors
| 850 kV
|-
| Propellers
| 10x4.7 SF puller type, counterclockwise rotation (2)
10x4.7 SFP pusher type, clockwise rotation (2)
|-
| Battery
| 3 cell 11.1 V 3.5 Ah lithium polymer
|-
| Low battery voltage
| 10.5 V
|-
| Minimum voltage
| 9.9 V 3 cell (13.2 V 4 cell)
|-
| Maximum voltage
| 12.6 V 3 cell (16.8 V 4 cell)
|-
| Payload capacity
| 425 g
|-
| Radio range
| 1 km
|-
| Flight time
| 10-13 minutes
|}

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
<br />프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
멀티미디어 연구실에서 지원 받은 주요 드론 부품에 관한 내역<br />
[[파일:드론내역.jpg]]
<br />
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

단청장인드론

2018-06-26T11:50:05Z

단청장인드론: /* 관련사업비 내역서 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''2.5 부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

7. 라즈베리파이

[[파일:ras.jpg]]

ROS의 자율주행 소프트웨어(Mavros)를 탑재할 PC역할

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
<br />프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
멀티미디어 연구실에서 지원 받은 주요 드론 부품에 관한 내역<br />
[[파일:드론내역.jpg]]
<br />
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

파일:드론내역.jpg

2018-06-26T11:47:30Z

단청장인드론: 연구실에서 제공받은 드론 내역

연구실에서 제공받은 드론 내역

단청장인드론

2018-06-26T11:37:00Z

단청장인드론: /* 상세설계 내용 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''2.5 부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

7. 라즈베리파이

[[파일:ras.jpg]]

ROS의 자율주행 소프트웨어(Mavros)를 탑재할 PC역할

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
<br />프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

파일:Ras.jpg

2018-06-26T11:34:50Z

단청장인드론:

단청장인드론

2018-06-26T11:34:14Z

단청장인드론: /* 프로토타입 사진 혹은 작동 장면 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''2.5 부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
<br />프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

단청장인드론

2018-06-26T11:31:58Z

단청장인드론: /* 상세설계 내용 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===
'''2.5 부품도'''

1. 드론 기체

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

2. FC(Flight Controller)

[[파일:FC.jpg]]

Pixhawk PX4 2.4.8 Flight Controller 32 Bit ARM PX$FMU PX4IO Combo for Multicopters(32비트 ARM Px4DMU 멀티 채널용) : 안정적인 비행을 위해 신호를 조종해 주는 컴퓨터, 감지된 신호를 분석하여 기체가 안정적인 자세를 유지 혹은 원하는 비행이 가능하도록 변속기에 신호를 보내는 역할

3. 배터리

[[파일:battery.jpg]]

[F450/550겸용]4500mAh 11.1V 30C : FC와 모터 전력 공급

4. GPS 모듈

[[파일:gps.jpg]]

Global Positioning System 으로 해당 모듈을 이용하여 드론 자신의 위치를 알 수 있고, 비행좌표를 설정하거나 안전하게 Return to Base 기능 수행

5. 수신기

[[파일:receiving.jpg]]

조종기와 통신을 위한 장치

6. 파워 모듈

[[파일:power.jpg]]

FC 등 낮은 전압 요구, 적은 전력을 소모하는 장치들에 적합한 전력을 공급하기 위한 강압기능 장치

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

파일:Power.jpg

2018-06-26T11:27:35Z

단청장인드론:

단청장인드론

2018-06-26T11:27:07Z

단청장인드론: /* 관련사업비 내역서 */

<div>__TOC__</div>

==프로젝트 개요==
=== 기술개발 과제 ===
국문 : 자율주행과 페인팅을 할 수 있는 드론을 만드는 프로젝트

영문 : Making Autonomous Painting Drone

===과제 팀명===
단청장인드론

===지도교수===
김성환 교수님

===개발기간===
2018년 3월 ~ 2018년 6월 (총 4개월)

===구성원 소개===
서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920004 김명건(팀장)

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2010920053 이현우

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2011920026 서양훈

서울시립대학교 컴퓨터과학부 2013920028 박 솔

==서론==
===개발 과제의 개요===
====개발 과제 요약====
◇ 자율주행 페인팅드론을 이용하여 안전하고 효율적인 단청작업 수행을 목표로 하며, 폭넓게는 드론
을 이용하여 기존 도색 작업의 인명사고 위협을 해소한다.
====개발 과제의 배경====
◇ 사람과 드론의 협업을 통해 인명사고를 방지하고, 도색작업의 효율을 높이고자 한다.

- 페인트작업의 추락사고 피해를 줄일 수 있다.
- 페인트 유독물질 중독 위험을 줄일 수 있다.
- 사람이 접근하기 어려운 위치에 드론을 투입하여 도색 작업을 보다 용이하게 수행할 수 있다.
- 사람의 도색 작업 일부를 드론이 보조함으로써 공정 효율을 개선할 수 있다.
====개발 과제의 목표 및 내용====
◇ 다음과 같은 기능별 목표를 설정하고 이를 달성하는 것을 목표로 한다.

- 드론 자율주행 : 수동 조작 없이 드론이 스스로 자율 비행을 한다.
- 목표위치 인식 : 카메라 장비를 이용하여 도색 작업을 수행할 목표 위치를 인식한다.
- 호버링 : 목표위치에서 안정적인 정지비행을 수행한다.
- 도색 실시 : 목표위치에 사용자가 입력한 데이터를 토대로 도색을 실시한다.

===관련 기술의 현황===
====관련 기술의 현황 및 분석(State of art)====
*전 세계적인 기술현황
◇ 자율주행
- 미국 기반의 스타트업 '스카이디오(Skydio)'가 출시한 'Skydio R1'로 선보인 기술
→ 내비게이션용 카메라가 실시간 촬영한 데이터로 드론 자신의 위치를 측정
→ 주변 지도를 작성하는 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)과 AI 플랫폼 NVIDIA Jetson 적용
→ 이 기술들 덕분에 드론은 딥러닝 기술로 끊임없이 정확한 비행을 스스로 예측

◇ 목표 인식
- SIFT (Scale-Invariant Feature Transform) 알고리즘
→ 이미지의 크기와 회전에 불변하는 특징을 추출하는 알고리즘. 서로 다른 두 이미지에서 SIFT
특징을 각각 추출한 다음에 서로 가장 비슷한 특징끼리 매칭해주면 두 이미지에서 대응되는
부분을 찾을 수 있다는 것이 기본 원리다.

◇ 호버링
- PID 제어
→ P(비례), I(적분), D(미분)의 3항 동작을 조합시켜서 사용하는 제어 방식
초음파센서와 기압센서를 바탕으로 고도제어를 하고 자이로/가속도센서를 바탕으로 자세제어를 구현한다.

- 비전센서
→ 최신 드론은 비전센서 포함(비디오카메라). 비디오를 찍고 이미지 분석하여 장애물 유무 판단.

*특허조사 및 특허 전략 분석
◇ Systems and methods for unmanned aerial painting applications
- https://patents.google.com/patent/US20160082460

◇ Mobile computing device-based guidance navigation and control for unmanned aerial vehicles and robotic systems
- https://patents.google.com/patent/US9611038B2/en

*기술 로드맵
[[파일:Roadmap.png]]

====시장상황에 대한 분석====
*경쟁제품 조사 비교

◇ Florida소재 Apellix사의 Worker Bee

- 집이나 선박에 도색 가능(추후)

- 화학약품 분사 기능(해충 구제 / 제빙용도)

- 3층까지의 낮은 건물들만 도색 가능.

- 유선 조종(컨트롤러 및 페인트도료 전달 호스)

◇ Florida소재 Apellix사의 Kitty Cat

- 레이져 포인터 추적 비행

- 수동 조종이 아닌 자동으로 포인터를 인식 및 추적

* 마케팅 전략 제시
◇ 인명사고를 방지할 수 있다는 점을 강조하여 홍보한다.
◇ 단청장인이나 도색작업하는 사람들에게 시간을 효율적으로 쓸 수 있다는 점을 홍보하여 수익을 낼 수 있다.
◇ 로봇과 기존 인력간의 협업 사례 소개
- “누구의 일자리도 빼앗지 않는 도장 로봇“ http://www.irobotnews.com/news/articleView.html?idxno=13105

===개발과제의 기대효과===
====기술적 기대효과====

◇ 자율주행기술을 다양한 분야에 적용하려는 시도가 여기저기서 발생하고 있다. 드론을 활용하여 페인팅 역할을 하는 드론은 아직 찾아보기 힘들지만 미래에는 자율주행과 영상인식을 통해서 다양한 분야에서 드론뿐만 아니라 로봇이 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

====경제적, 사회적 기대 및 파급효과====

◇ 로봇과 사람의 협업을 통한 작업의 효율성 증대
◇ 인력사고 방지
◇ 로봇과 전통기술의 접합으로 문화재 보존 및 홍보효과,
◇ 첨단기술과 전통의 상생 비전 제시

===기술개발 일정 및 추진체계===
====개발 일정====
내용
====구성원 및 추진체계====

김명건

- 드론 장비 조사 / 선정

- 회의 일정 알림

이현우

- 드론 장비 수입 및 조립

- 시험 비행(Calibration 등) 수행

서양훈

- 자율주행, 페인팅 세부 알고리즘 설계 및 구현

- 단청의 기본 문양 데이터화 및 입력

박 솔

- 단위 및 통합 테스트 계획 수립

- 페인팅 결과 수치화 및 분석, 피드백

==설계==
===설계방향===
- SITL : Software In The Loop 방식 이용
- Gazebo Simulation을 이용해서 단청장인드론의 자율주행기능 개발.
- http://www.modulabs.co.kr/index.php 참고하여 설계
+ HITL : Hardware In The Loop 방식 이용
+ DJI F450 드론 제품 조립(자세한 제품 사항은 견적서참고)
+ Pixhawk2와 edison을 탑재하여 자율주행되는 SprayPainting / VideoStreaming 기능 개발

====개발환경====
# Simulation(-)
+ ubuntu 16.04 LTS
+ ROS kinetic
+ Gazebo 7,9

# Drone(+)
- Windows10
- Intel Edison (ROS Kinetic)
- Flytos v1.41, v1.56
- Yocto Linux 3.10.98 Pocky version
- Px4, AutoPilot
- QGroundControl

===개념설계안===

◇ 구조도

Simulation 구조도
위 그림과 같이 SITL은 MAVLINK라는 통신 프로토콜을 통해서 simulator에 연결한다.
이것이 기본적인 세팅이고 SITL은 PX4에 들어있는 기능 중에 하나이기 때문에 위 그림에서
SITL을 PX4로 생각하고 simulator를 gazebo라고 생각하면 된다.

- Pixhawk : 라즈베리파이로부터 데이터를 전달받고 드론을 조종한다.
Pixhawk는 독립적이고, 오픈된 하드웨어 프로젝트이며, 취미나 상업에 모두 이용될 수 있는 저가-고효율 오토파일럿 하드웨어(Flight Controller)를 제공한다.
- 라즈베리파이3 B+ : 자율주행 소프트웨어를 탑재할 PC역할을 한다.
- Px4 : PX4는 두 개의 층으로 이루어져 있는데, PX4 flight stack과 PX4 middleware로 이루어져 있다. PX4 flight stack은 오토파일럿 소프트웨어이며 PX4 middleware는 일반적인 robotics에 사용되는 middleware입니다.
- Mavlink : ROS와 PX4 사이에서 mavros로 통신할 때의 통신규격이다.
- Mavros : ROS와 PX4 사이에서 다리 역할을 한다.
- ROS : node간의 메시지 통신 ( 참고 : http://cafe.naver.com/openrt/2468 )
* 마스터 : 노드들 사이의 메시지통신에서 연결 정보를 관리하고, ROS를 사용하기 위해서 제일 먼저 구동해야하는 필수 요소이다. 다음과 같이 "roscore"라는 실행 명령어로 ROS 마스터는 구동된다. 마스터는 노드간의 접속을 위하여 노드들의 이름, 토픽 및 서비스의 이름, 메시지 형태, URI 주소 및 포트를 등록받고, 요청이 있을 경우 이 정보를 다른 노드에게 알려주는 역할을 한다.
* 구독자 노드 : "rosrun" 및 "roslaunch" 라는 실행 명령어로 구동된다. 구독자 노드는 구동과 함께 마스터에 자신의 구독자노드이름, 토픽이름, 메시지형태, URI 주소 및 포트를 등록한다. 마스터와 노드는 XMLRPC 를 이용하여 통신하게 된다.
* 발행자 노드 : rosrun 및 roslaunch라는 명령어로 구동된다.

Drone 시뮬레이션

[[파일:드론_시뮬레이션.png]]

위 그림을 설명하자면, 일단 왼쪽에 있는 ROS가 Control Center라고 생각하면 된다.
attitude, local_position, acceleration, actuator_controls 등의 명령을 입력하면 mavlink형태의
메시지로 명령이 px4로 전달되 px4가 motor를 control하고 센서데이터들은 반대로 mavros를
통해서 ros로 전달이 된다.

- Mission Planner
* Google 지도/Bing/Open street 지도/사설 WMS를 사용하여 웨이포인트를 지정
* 드롭 다운 메뉴에서 임무를 선택
* 임무 로그 파일 다운로드 및 분석
* 기체 APM의 환경 설정
* 완전한 UAV 시뮬레이션 시험을 위한 PC 비행 시뮬레이션 인터페이스
* APM 직렬 터미널에서 출력 확인

- Python
* OS independent
* 인터프리터식
* 객체지향적
* 동적 타이핑 대화형 언어

- Pixhawk2
* Pixhawk1의 기본 기능 계승
* 모듈식 설계로 carrier board 선택이 유연
* 100% RTK GPS 사용가능, 표준 다중 GPS
* 3중 중복 IMU System
* 절연, 완충 및 온도 제어 IMU

[[파일:dronepythonmp.jpg]]

드론 유저는 Ardupilot의 MP(Mission Planner) 프로그램을 이용하여 지도상에 웨이포인트를
설정, 드론의 비행 경로를 정할 수 있다. 또한 이와는 별도로 python 스크립트를 보드에
탑재하여 스크립트 상의 명령을 수행하게 할 수 있다.

===평가 및 분석===

◇ 평가기준
* 시뮬레이션 평가
1. 안정적 이륙
2. 목표 위치 이동
3. 호버링 안정성
4. 안정적 복귀 여부
5. 안정적 착륙
6. 입력좌표와 실제좌표간의 오차
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

* 실제 드론 평가 (O/X)
1. 실패 - 자율주행 기능 없음
2. 실패 – 명령스크립트 실행 실패
3. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
4. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
5. 성공 – Pixhawk2 Cube기본제공
6. Pixhawk2 Cube - GPS 제공하는 유효범위 내에서의 측정 불가
* 활용도 평가 – 실제 현장 업무에서 활용될 수 있는가?

===상세설계 내용===

{| cellpadding="0" cellspacing="0" border="1" width="100%"

|-
| 품명
| 이미지
| 내용
|-
| 1pairs 12*4.5 1245 Self-locking Propeller Prop CW/CCW for RC F450/550 X525 Multicopters (white)
| [[파일:propeller.jpg|100픽셀]]
| 프로펠러
|-
| DYS-D3536-910KV-1000KV-1250KV-1450KV-2-4S-Brushless-Motor
| [[파일:motor.jpg|100픽셀]]
| 모터
: Brushless Motor
|-
|[ESC] Lumenier 30 amp ESC w/ SimonK AutoShot Firmware
|[[파일:ESC.jpg|100픽셀]]
|변속기
: 배터리에서 받은 전기에너지를 조절하여 모터 속도 제어
|-
|F450 frame
|[[파일:frame.jpg|100픽셀]]
|프레임
|-
|[TR] F450/550 Landing Skid Set (White)
|[[파일:skid.jpg|100픽셀]]
|지지대
|}

==결과 및 평가==
===완료 작품의 소개===
====프로토타입 사진 혹은 작동 장면====
[[파일:프로토.jpg]]
프로토타입 사진

====포스터====
없음

===관련사업비 내역서===
팀 자체적으로 충당한 관련 부품에 관한 내역<br />
[[파일:자비충당.jpg]]

===완료작품의 평가===
내용

===향후계획===
1. Intel Edison에 연동, Video Streaming 을 위한 Cam 장비를 'HP HD-3110' 에서 'Microsoft Lifecam Studio' 로 변경하여 장착할 것.

2. Intel Edison에 ROS setup

3. Servo Motor를 드론에 연결하고, RC 리모컨에 채널을 설정, 동작 여부 확인.

4. (추가) 3D 프린터를 이용, 스프레이건 맞춤 지지대(arm) 설계 및 제작.

===특허 출원 내용===
특허 출원 내역/예정 없음

파일:Receiving.jpg

2018-06-26T11:26:03Z

단청장인드론:

파일:Gps.jpg

2018-06-26T11:24:34Z

단청장인드론:

파일:자비충당.jpg

2018-06-26T11:24:22Z