걸어다니다가 주운 Crazyfile2.1을 활용해서 초파리를 구현할수 있지않을까 생각되어 프로젝트를 진행

https://github.com/Ryung-coding/Sim_Crazyfly

$$ \boxed{\begin{array}{c}\text{IMU}\\\text{Optical Flow}\\\text{Optitrack}\end{array}}\;\xrightarrow{\quad \text{Encoder} \quad}\;\boxed{\text{Fruit-fly NN}}\;\xrightarrow{\quad \text{Decoder} \quad}\;\boxed{\begin{array}{c}v_x\\v_y\\v_z\\\dot{\psi}\end{array}} $$

$$ \boxed{\underbrace{\text{Crazyflie Sensors}\rightarrow\text{Encoder}}{\text{직접 구현}}\rightarrow\underbrace{\text{Fruit-fly NN}}{\text{기존 모델 활용}}\rightarrow\underbrace{\text{Decoder}\rightarrow(v_x,v_y,v_z,\dot{\psi})}_{\text{직접 구현}}} $$

본 프로젝트에서는 초파리의 신경 연결 구조를 기반으로 이미 구현된 Neural Network를 Crazyflie 2.1의 비행 제어에 활용하고자 한다. 핵심은 초파리 Neural Network 자체를 새롭게 설계하는 것이 아니라, 기존 모델의 입력과 출력을 드론 시스템에 맞게 연결하는 것이다.

1. 초파리 NN의 생물학적 입력 → Crazyflie에서는 IMU, Optical Flow, Range 센서로 변환
2. 초파리 NN을 기반으로 High level의 velocity와 Yaw 명령을 생성

따라서 전체 시스템은 Encoder - Fruit-fly NN - Decoder 구조로 구성한다.

기본적인 비행을 확인하기 위한 cfclient

초파리 신경망 구현