드론 자율 비행 제어 시스템

MAVSDK와 컴퓨터 비전(YOLO)을 활용한 모듈식 드론 자율 추적 및 미션 실행 시스템

프로젝트 구조

drone_project/
├── configs/          # 설정 파일 (YAML)
│   ├── camera.yaml   # 카메라 및 YOLO 설정
│   ├── control.yaml  # PID 제어 설정
│   └── system.yaml   # 시스템 및 미션 설정
├── vision/           # 비전 모듈 (카메라, 검출, 추적)
│   ├── stream.py     # 영상 입력
│   ├── detector.py   # YOLO 물체 검출
│   └── tracker.py    # 물체 추적
├── control/          # 제어 모듈 (PID, Offboard)
├── mission/          # 미션 상태 머신 (탐색/추적/복귀)
├── platform/         # 하드웨어 인터페이스 (MAVSDK, 안전)
├── common/           # 공통 타입 및 유틸리티
├── utils/            # 시각화 및 모니터링
├── training/         # 모델 학습 (YOLO 커스텀 학습)
│   ├── dataset/      # 학습 데이터
│   ├── train.py      # 학습 스크립트
│   └── QUICKSTART.md # 학습 가이드
├── models/           # 학습된 YOLO 모델 저장
├── logs/             # 실행 로그 및 녹화
├── tests/            # 유닛 테스트
├── deploy/           # 배포 스크립트
├── main.py           # 메인 실행 파일
└── test_vision.py    # 비전 시스템 테스트

주요 기능

비전 시스템

• YOLO 기반 물체 검출: 학습된 모델로 실시간 물체 인식
• 다중 추적 알고리즘: KCF/CSRT/MOSSE + Kalman 필터 스무딩
• 다양한 입력 소스: USB/CSI 카메라, 영상 파일, RTSP 스트림

제어 시스템

• PID 제어: 위치/속도/Yaw 제어
• Offboard 모드: 자동 명령 전송 (20Hz)
• 속도/고도 제한: 안전 범위 내 제어

미션 관리

• 상태 머신: IDLE → TAKEOFF → SEARCH → TRACK → RTL
• 자동 탐색: 나선형/그리드 패턴
• 타겟 추적: 검출된 물체 자동 추적
• 로스트 복구: 타겟 소실 시 재탐색

안전 시스템

• GeoFence: 비행 영역 제한
• 배터리 모니터링: 저전압 자동 복귀
• 고도 제한: 최소/최대 고도 제한
• 비상 정지: 긴급 상황 대응

데이터 기록

• CSV 로그: 텔레메트리, 검출 결과, 제어 명령
• 이벤트 로그: JSON 형식 상태 변화 기록

빠른 시작

1. 환경 설정

# 의존성 설치
pip install -r requirements.txt

# 또는 자동 설치 스크립트
./deploy/scripts/setup.sh

2. 비전 시스템 테스트

# 카메라 + YOLO 검출 테스트
python test_vision.py

3. 설정 파일 수정

configs/camera.yaml - 카메라 및 YOLO 설정

camera:
  source_type: "USB"  # 또는 "FILE", "RTSP"
  device_id: 0        # 카메라 번호

detection:
  method: "yolo"      # YOLO 사용
  yolo:
    model_path: "models/best.pt"  # 학습한 모델 경로
    conf_threshold: 0.5            # 신뢰도 임계값

configs/system.yaml - 시스템 설정

system:
  mode: "SITL"  # 시뮬레이션 모드 (실제 드론은 "REAL")

configs/control.yaml - PID 제어 설정

controller:
  position:
    p_gain: 0.5  # 비례 게인
    i_gain: 0.01 # 적분 게인
    d_gain: 0.1  # 미분 게인

4. 시스템 실행

# 직접 실행
python main.py

# 또는 스크립트 사용
./deploy/scripts/start_drone.sh

테스트

비전 시스템 테스트

# 카메라 + YOLO 검출 실시간 테스트
python test_vision.py

유닛 테스트

# 전체 테스트
python -m pytest tests/

# 특정 테스트
python -m pytest tests/test_controller.py      # 제어기
python -m pytest tests/test_state_machine.py   # 상태 머신

SITL 시뮬레이션 테스트

# 1. PX4 SITL 실행 (별도 터미널)
cd ~/PX4-Autopilot
make px4_sitl gazebo

# 2. 드론 시스템 실행
python main.py

배포

Jetson/라즈베리파이 배포

# 1. 프로젝트 복사
scp -r drone_project/ [email protected]:~/

# 2. Jetson에서 설치
ssh [email protected]
cd ~/drone_project
pip install -r requirements.txt

# 3. 자동 시작 설정 (systemd)
sudo cp deploy/systemd/drone.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl enable drone.service
sudo systemctl start drone.service

# 4. 로그 확인
sudo journalctl -u drone.service -f

Docker 배포

cd deploy/docker
docker-compose up -d

# 로그 확인
docker-compose logs -f

라이선스

MIT License