Ghost 개선 기반 YOLOv5 경량 양안 시각 무인기 장애물 회피 알고리즘

JIA Yifan ,  

CAO Tianyi ,  

BAI Yue ,  

摘要

무인 항공기가 실외에서 실제 비행 중 자율적으로 장애물을 회피하는 문제를 해결하기 위해 Ghost 개선 기반의 YOLOv5 경량 양안 시각 무인기 장애물 회피 알고리즘을 제안한다. 먼저, YOLOv5의 CBL 및 CSP_X 단위를 개선하기 위해 Ghost 모듈을 도입하고, <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M1"><mi mathvariant="normal">C</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">l</mi><mi mathvariant="normal">o</mi><mi mathvariant="normal">s</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M001.jpg"/><?fx-imagestate width="11.17599964" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M001c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.17599964" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula>를 회귀 손실 함수로 사용하고, 비최대 억제<inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M2"><mi mathvariant="normal">C</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">n</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M002.jpg"/><?fx-imagestate width="11.34533310" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M002c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.34533310" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula>를 <inline-formula><alternatives><math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" id="M3"><mi mathvariant="normal">D</mi><mi mathvariant="normal">I</mi><mi mathvariant="normal">O</mi><msub><mrow><mi mathvariant="normal">U</mi></mrow><mrow><mi mathvariant="normal">n</mi><mi mathvariant="normal">m</mi><mi mathvariant="normal">s</mi></mrow></msub></math><graphic specific-use="big" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M003.jpg"/><?fx-imagestate width="11.51466751" height="3.21733332"?><graphic specific-use="small" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xlink:href="alternativeImage/1FD0B5C7-E27B-4eea-9521-E8BA2BE2F14A-M003c.jpg"/><?fx-imagestate width="11.51466751" height="3.21733332"?></graphic></alternatives></inline-formula>로 수정해 손실 함수를 최적화하였으며, 둘째, 양안 카메라의 보정 및 정합을 수행하였다; ORB 특징점 추출 및 슬라이딩 윈도우 매칭 알고리즘을 사용해 검출 대상의 시차값을 얻고, 시차값과 카메라 내부 파라미터를 기반으로 장애물 거리 정보를 계산하였다; 마지막으로 장애물의 위치와 거리에 따라 무인 항공기의 자율 장애물 회피를 실현하였다. 이 회피 알고리즘은 임베디드시스템에서 평균 FPS 14.3을 달성하였으며, 무인 항공기 장애물 회피 비행 실험을 통해 알고리즘의 타당성을 확인하였다; 개선된 네트워크의 평균 검출 정확도는 76.88%이며, YOLOv5와 비교할 때 평균 검출 정밀도는 0.37% 감소하였으나 검출 시간은 22% 감소하고 매개변수 수는 25% 감소하였다. 이 알고리즘은 무인 항공기의 자율 장애물 회피에 중요한 응용 가치를 지닌다.

关键词

물체 검출;경량화;특징 매칭;무인기 장애물 회피

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