Slam Lidar 활용 전차 자율주행 및 AI 모델 활용 자율조준 및 사격 통합 시스템

프로젝트 개요 : 목적

인공지능 기술 발전에 따라 방산 분야에서도 자율 전투 연구가 활발하게 진행되고 있다. 현재 포탑 조준은 수동에 의존하며 자율주행과 통합되지 않아, 전차 운용에는 자율주행과 조준•사격의 통합이 필수적이다. 이를 해결하기 위해 LiDAR 센서를 활용한 실시간 장애물 인식, A* 알고리즘 기반 자율주행, YOLO-lidar 융합 기반 객체 탐지 및 조준 시스템을 통합 구현하였다.

위 시스템은 ‘Tank Challenge’ 시뮬레이터 ((주)방배동밸리 제공)를 통해 실험했다.

주요 기능 설명

• 주행
  • Lidar Data를 활용해 이동하면서 주변 환경에서 장애물과 지형을 구분하여 매핑한다
  • 매핑된 맵 정보를 기반으로 A* 알고리즘으로 목적지까지의 최단경로를 생성한다
  • 이동하면서 경로를 갱신한다.
• 사격
  1. YOLOv8 모델_ 이동 중 객체 인식을 통해 적군 전차를 감지하면 멈춤다
  2. Lidar Data를 활용해 적군전차의 공간좌표와 거리 데이터를 계산해 얻는다
  3. 얻은 데이터를 기반으로 포탑이 조준해야할 좌우 각도, 상하 각도를 머신러닝(XGB, DNN) 이용 계산
  4. 두 각도에 맞춰 조준 후 사격 후, 성공시 주행 재게

참여인원/ 담당역할

총 참여인원: 8명

• 포탑 조준 및 사격(4명)

  • 오병직, 진영빈, 권오준, 장성민

• 전차 자율주행(4명)

  • 주희연, 김기홍, 김근표, 박상조

• 나의 세부 담당 역할

  • A* 활용 주행 코딩
  • LiDAR Data 분석 및 활용 함수 코딩
  • 연산량 최적화
  • 논문 작성

나의 주요 성과

• Lidar Data를 시뮬레이터 내 다양한 환경에서 수집해 Lidar 분석을 진행
• Lidar Data를 이용해 장애물과 지면을 구분하는 함수를 만듬
• 연산량이 과한 부분의 연산량을 약 60% 줄임
• 팀원들에게 전체 코드 리뷰 및 설명

링크

https://github.com/sharesugi/ready

시현영상

https://www.youtube.com/watch?v=7TnWjvFCMAo

논문_포스터 형식

• YOLO–LiDAR 융합 전차 자동 조준 및 자율주행 시스템
  _YOLO–LiDAR 융합 전차 자동 조준, 사격 및 자율주행 시스템.pdf
• 한국전자파 하계학술대회 논문 발표 승인