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Abstract 무인선은 사람의 개입 없이 항해를 하기 위하여 스스로 주변을 인지할 수 있는 시스템이 필요하다. 일반적으로 무인선은 RADAR (Radio Detection and Ranging)나 AIS (Automatic Identification System)등의 센서를 통해 주변의 타선을 인지한다. 그러나 AIS를 장착하지 않은 어선이나 RADAR로 탐지가 불가능한 부표를 비롯한 해상 장애물이 있는 환경에서 운용되는 무인선은 기존 방법을 보완할 수 있는 인지 기법이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 RADAR나 AIS를 통해 인지하지 못하는 장애물을 탐지하고자 카메라 영상 기반의 장애물 탐지 방법을 제안하였고, 추적을 통해서 장애물의 위치 및 속도, 그리고 이동 방향을 알아내고자 하였다. 먼저, 장애물 탐지는 딥러닝 기법의 일종인 CNN (Convolutional Neural Network) 모델을 활용하였다. 탐지된 정보를 바탕으로 자선으로부터 떨어진 거리와 각도를 구하였으며, 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)를 활용하여 장애물의 추적을 수행하였다. 본 연구에서는 다양한 상황에 대해 장애물을 안정적으로 탐지하기 위해 넓은 화각을 가진 파노라마 카메라와 높은 해상도를 가지는 EO 카메라, 그리고 야간 장애물 인지가 가능한 열화상 카메라를 함께 활용하였다. 최종적으로 각 카메라 영상 정보를 바탕으로 장애물을 탐지 및 추적한 결과를 센서 융합 방법으로 통합하여 추적 결과의 정확도를 높였다. 개발된 탐지 및 추적 방법을 검증하기 위해 실해역 실험을 수행하였고, 실제 선박을 포함한 장애물의 실시간 탐지 및 추적을 실시하고 정확도를 분석하였다. 그 결과, 다중 카메라의 추적 결과 융합을 통해 다양한 상황에서 안정적이고 정확한 장애물 추적을 수행함을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-04

박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 256, 2021.11.04-05


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