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Abstract 최근 자율 운항 선박에 대한 연구는 특수한 목적을 위해 운용되는 USV (Unmanned Surface Vehicle)를 대상으로 활발히 진행되고 있다. USV는 다양한 목적에 따라 운용되는데, 단일 선박으로의 운용뿐만 아니라, 정해진 시나리오에 따라서 여러 척이 동시에 운용되는 군집 운항으로도 운용되고 있다. 본 연구에서는 USV 군집 운항 시 주변의 해상 장애물의 인지 정확도를 올리기 위하여 다수의 USV에서 추적한 장애물의 정보를 융합하는 방법을 연구하였다. 각 USV는 선박에 장착된 카메라 영상으로부터 해상 장애물을 탐지하고, 이를 추적하게 된다. 이때 실시간 객체 탐지 알고리즘 중 하나인 YOLO v5 알고리즘에 최근 컴퓨터 비전 분야에서 많이 연구되고 있는 어텐션 모듈 (attention module)을 삽입하여 탐지 알고리즘을 구성하고, 영상 내 해상 장애물 탐지를 수행하였다. 탐지된 장애물은 단안 카메라 (monocular camera)의 위치 추정 알고리즘을 통해 해당 장애물까지의 상대 위치를 추정하였고, 확장 칼만 필터 (extended Kalman filter)를 이용하여 장애물의 궤적, 속력, 그리고 이동 방향을 추적하였다. 이때 다중 선박 간의 추적 정보 융합을 수행하여 추적 정확도를 높이고자 하였다. 본 연구에서 제안한 방법을 실해역 데이터에 적용해본 결과, 탐지 알고리즘이 50 fps의 속도로 실시간 탐지가 가능함을 확인하였고, 다중 선박 간의 추적 정보 융합을 통해 단일 선박에서 장애물을 추적하는 것보다 정확한 추적 정보를 얻을 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2022-02-10

박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 조영민, 손남선, "다중 선박으로부터의 카메라 영상 기반 단일 해상 장애물의 탐지 및 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12


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