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Abstract 자율운항선박은 안전한 운항을 위해 스스로 주변 장애물들을 인지하고 상황을 파악해야 한다. 일반적으로 선박은 주변의 장애물을 탐지하기 위해 AIS (Automatic Identification System), RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등의 다양한 센서를 활용한다. 각 센서는 탐지 범위, 주기, 오차 등에서 서로 다른 특성을 가지므로 하나의 센서만을 사용하는 것에는 한계가 있다. 균일하고 정확한 데이터를 얻기 위해서는 여러 가지 센서를 동시에 활용하여 이를 보완할 필요가 있다. 본 연구에서는 AIS, RADAR, 카메라 등의 센서 데이터를 가상으로 생성하고 이를 바탕으로 주변 선박의 상태를 추적 및 융합하여 해당 선박의 경로를 추적하는 방법을 제안하였다. 먼저 가상의 AIS 신호, RADAR 이미지 및 카메라 영상을 생성하고, 생성된 데이터로부터 선박을 탐지하였다. 탐지된 각각의 선박 데이터에 확장 칼만 필터 (extended Kalman filter)를 적용하여 선박의 경로를 추적하고, 센서 데이터의 경로 추적 결과에 대해 non-rigid PPM (Point Pattern Matching) 방법을 이용해 데이터 연관을 수행하여 동일 선박에 대한 데이터를 구별한 후, 데이터들을 융합하기 위해 궤적 기반 융합 (sensor-level fusion) 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 가상 시뮬레이션 환경을 구축한 뒤 세 가지 센서 데이터의 추적 및 융합을 수행하였으며, 그 결과 제안된 방법이 효과적으로 작동함을 확인하였다.
Publication Date 2022-02-11
조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상의 센서 데이터 융합을 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.11


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
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422 International Conference Min-Chul Kong, Myung-Il Roh, Jisang Ha, Eun Seok Jin, Donghun Yu, "Design of the Integrated System for the Safe Operation Based on Augmented Reality", Proceedings of PRADS 2022, Dubrovnik, Croatia, 2022.10.09-13 2022-10-12
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