MedSwift

MedSwift는 재난 지역의 위험도 높은 진입 문제를 해결하기 위해 설계된 자율 탐사 드론 시스템입니다. 열악한 시야 조건과 불안정한 구조물로 인해 사람이 직접 진입하기 어려운 환경에서, 빠르고 안전한 구조 활동을 지원하기 위한 목적을 가지고 개발되었습니다.

프로젝트 개요

• 프로젝트명: MedSwift (Medical + Swift)
• 목표: 재난 현장에 자율적으로 진입하여 실시간 정보를 수집하고 구조팀에 전달
• 활용 사례: 건물 붕괴 현장, 산불 지역 등 위험 구역 선탐사

시스템 Architecture

• SLAM, YOLO, MiDaS 간의 하드웨어/소프트웨어 통합
• 실시간 데이터 송수신 및 병렬 처리 기반의 모듈 구성
• 각 기능 간 간섭 최소화를 위한 구조적 분리

주요 기능

• 실시간 실내 지도 작성 (SLAM)
• 장애물 탐지 및 회피 (YOLOv5-nano + MiDaS)
• 사람 인식 후 자동 복귀
• GPS 없는 환경에서 정밀 위치 추정
• 명령 없이도 자동 탐색 및 복귀 수행

기술 구현

1. SLAM (ORB-SLAM3)

• 특징점 기반의 실시간 비주얼 SLAM
• GPS가 없는 실내 환경에서도 정밀한 위치 추정 및 3D 맵 작성 가능

2. 객체 인식 (YOLOv5-nano)

• 실시간 객체 탐지
• 프레임 간 특징 추적을 통한 탐지 보완
• 장애물 탐지 및 사람 탐지

3. 깊이 추정 (small-MiDaS)

• YOLO 탐지 후 해당 박스 내부 깊이 분석
• 좌/중앙/우 영역 분할 → 가장 가까운 방향 기준으로 회피

4. 사람 인식 및 복귀

• 3초 이상 사람 인식 시 탐색 상태에서 복귀 상태로 전환
• 이동 경로를 기록 → 경로를 반대로 따라 복귀 수행

피드백 반영 및 개선 사항

• ArUco 마커 단독 인식 정확도 낮음 → SLAM + YOLO 복합 인식 구조로 개선
• 시뮬레이션 중심 구성 → 실제 드론 적용 및 실시간 탐지 구현
• 하드웨어 가속 기반의 성능 향상 및 지연 최소화

기대 효과

• 기술적 측면: 제한된 자원 환경에서의 실시간 비전 처리 최적화
• 실용적 측면: 자율 비행 신뢰성 강화, 다양한 환경 확장성 확보
• 연구적 측면: 실시간 컴퓨터 비전 알고리즘 연구에 기여

향후 계획

• 실시간 성능 향상을 위한 하드웨어 가속 적용
• 실외 환경 및 다양한 재난 시나리오 적용 확대
• 다수의 로봇/드론 협력 기반의 다중 에이전트 시스템 확장
• GUI 및 미션 플래너 개발을 통한 사용자 접근성 향상
• 외부 시스템과의 연동을 통한 자동 미션 제어 지원

개발 여정

• 24년 9월~12월: 기술 기획 및 시뮬레이션 기반 검증
• 25년 2월~3월: 실제 환경 적용 실험
• 25년 4월~5월: 최종 발표 및 고도화

팀 정보

• 지도교수: 안종현 교수님
• 팀원:
  • 김관용 (202035506)
  • 김소연 (202135736)
  • 김태규 (202035515)
  • 지영서 (202239880)

저장소

GitHub Repository: https://github.com/Med-Swift-repo/Matlab-simulink