# Demonstrating ViSafe: Vision-enabled Safety for High-speed Detect and Avoid

### 저자

Parv Kapoor, Ian Higgins, Nikhil Keetha, Jay Patrikar, Brady Moon, Zelin Ye, Yao He, Ivan Cisneros, Yaoyu Hu, Changliu Liu, Eunsuk Kang, Sebastian Scherer

### 개요

본 논문은 자원 제약이 있는 항공 시스템을 위해 시각 정보만을 사용하는 고속 충돌 회피 시스템인 ViSafe를 제시합니다. ViSafe는 학습 기반 엣지 AI 프레임워크와 SWaP-C 제약 조건 하에 설계된 맞춤형 다중 카메라 하드웨어 프로토타입을 통합하여 Detect and Avoid (DAA) 문제에 대한 완전한 솔루션을 제공합니다.  지각 입력에 중점을 둔 제어 장벽 함수 (CBF)를 활용하여 안전 임계값을 설계, 인코딩 및 적용함으로써, 고속 항공 운항에서 자체 분리를 위한 안전성을 증명할 수 있습니다. 시뮬레이션과 실제 비행 시나리오를 통해 다양한 조건(에이전트 유형, 접근 속도, 상호 작용 기하학, 환경 조건 등)에서 ViSafe의 성능을 평가하여 일관된 자체 분리를 보여줍니다. 최대 144km/h의 접근 속도를 가진 실제 고속 충돌 회피 테스트에서 시각 정보만으로 새로운 기준을 제시합니다.

### 시사점, 한계점

- **시사점:**

    - 자원 제약이 있는 드론을 위한 실용적이고 안전한 고속 충돌 회피 시스템을 제시.

    - 시각 정보만을 이용하여 고속 상황에서도 안전한 자율 비행을 가능하게 함.

    - 실제 고속 비행 테스트를 통해 시스템의 성능과 안전성을 검증.

    - 144km/h에 달하는 고속 접근 상황에서도 안전한 자체 분리 성능을 입증.

    - 학습 기반 엣지 AI와 맞춤형 하드웨어의 통합을 통한 효율적인 DAA 솔루션 제공.

- **한계점:**

    - 현재 시스템의 실제 환경 적용범위 및 장기적인 안정성에 대한 추가적인 연구 필요.

    - 극한의 기상 조건이나 예측 불가능한 장애물에 대한 시스템의 로버스트니스에 대한 추가적인 검증 필요.

    - 다양한 유형의 항공기와의 상호 운용성에 대한 추가적인 연구 필요.

    - SWaP-C 제약 조건 하에서 개발되었으므로, 성능 향상을 위한 하드웨어 업그레이드 필요성 존재.

[PDF 보기](https://arxiv.org/pdf/2505.03694)

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