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Mesh Boundary-Based Blind-Spot Detection for Complete 3D Reconstruction from Single-Flight Multi-UAV Image Acquisition
Seunghan Park (제1저자), Sungtae Moon · 충북대 지능로봇공학과 · 영문교정 완료(Editage, 2026.06)
문제
기존 Next-Best-View 3D 복원은 voxel 점유(occupancy)로만 사각지대를 판정해 실제 메쉬 복원 가능 여부를 검증하지 못하고, 초기 비행 후 오프라인 분석 → 재비행이 필요해 배터리 제약이 큰 실환경에 부적합했습니다.
접근
복원된 삼각 메쉬의 경계 에지를 직접 추적해 복원 실패 영역을 식별합니다. 동일 카메라의 동종 다중 드론이 서로 다른 면을 동시에 촬영하고, GCS가 통합·복원·검출·태스크 재분배를 담당해 단일 비행 안에서 점진적으로 복원합니다.
PX4-ROS2Unreal EnginePoint CloudAlpha ShapeMesh BoundaryNext-Best-View
기여
① 메쉬 표면 기반 사각지대 검출 ② 역할 분리 없는 동종 다중 드론 협업 ③ 촬영·복원·보완을 한 번의 비행에 완결하는 단일 비행 복원 스킴
결과
5개 구조물 전 장면에서 baseline(FC-Planner·PredRecon) 대비 Recall·F1 최고. Out-of-distribution·대형 구조물에서도 안정 복원.
Best F1 98.0Chamfer 1.6cm비행거리 최대 3.62배 단축전 장면 SOTA
FIG.1 단일 비행 멀티 UAV 촬영 → 통합 Point Cloud → Alpha Shape → 메쉬 경계 기반 사각지대 검출 → 뷰포인트 생성 → 태스크 분배
실증 (좌) 다중 드론으로 실제 촬영한 대상, (우) GCS에서 5대 드론의 촬영 경로·태스크를 실시간 계획·전송
기존 방식
voxel 점유 기반 실제 복원 가능성 검증 불가
학습 기반 표면 예측 일반화 한계
최소 2회 비행 필요 배터리 제약
제안 방식
메쉬 경계로 복원 실패 영역 직접 식별
실제 복원 결과 기반 태스크 재분배
단일 비행으로 보완 촬영까지 완결