여인창, 노명일, 최성원, 김윤식, "카메라를 활용한 USV의 접안 지점 및 접근 방향 결정 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 402, 2025.11.13-11.14
Domestic Conference
2025.11.11 12:53
여인창, 노명일, 최성원, 김윤식, "카메라를 활용한 USV의 접안 지점 및 접근 방향 결정 방법", 2025년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 402, 2025.11.13-11.14
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| Abstract | 최근 해양 기술의 발전으로 USV (Unmanned Surface Vehicle)의 활용이 다양한 해양 분야로 확대됨에 따라, 자율 운항의 마지막 단계를 완성하는 정밀 자동 접안 기술의 중요성이 크게 부각되고 있다. 기존의 자동 접안 연구는 고가의 LiDAR (Light Detection And Ranging)에 의존하거나, 실시간 동적 환경을 반영하기 어려운 전자 해도를 주로 활용하여 비용 및 강건성 측면에서 명백한 한계를 보여왔다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하고자, 저비용의 스테레오 카메라를 이용하여 3차원 항만 환경을 정밀하게 인지하고, 이를 바탕으로 강화 학습을 활용해 최적의 접안 지점 및 접근 방향을 결정하는 통합적인 방법을 제안했다. 제안된 방법은 먼저 딥 러닝 기반의 스테레오 비전 기술을 활용하여 조밀하고 정확한 깊이 지도를 생성한다. 이후, semantic segmentation을 적용하여 깊이 추정 시 노이즈의 주된 원인이 되는 하늘과 바다 영역을 선별적으로 제거함으로써 데이터의 신뢰도를 극대화한다. 이렇게 정제된 정보를 3차원 공간에 역투영하여, 최종적으로 정밀하고 최적화된 pseudo-LiDAR 포인트 클라우드를 생성한다. 생성된 3차원 포인트 클라우드는 접안 환경의 상태 정보로 활용되며, 강화 학습의 에이전트는 이를 입력 받아 안전하고 효율적인 접안을 위한 최적의 접안 지점과 접근 경로를 탐색하는 정책을 학습한다. 제안된 방법의 효용성을 검증하기 위해, 가상 환경 내 다양한 접안 시나리오에 이를 적용하여 그 성능을 분석하였다. 본 연구를 통해 제안된 방법은 고가의 센서 없이도 복잡하고 동적인 항만 환경에서 USV가 안전하게 접안할 수 있는 실용적인 해법을 제시하며, 완전 자율 접안 기술의 발전에 기여할 것으로 기대된다. |
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| Publication Date | 2025-11-14 |
