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Abstract 선박의 운항 시 충돌의 위험을 피하기 위해 주변 선박의 경로 (위치, 속도 및 진행 방향)를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 AIS (Automatic Identification System), RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등의 다양한 센서로 타선을 인지하고, 센서들로부터 얻은 데이터를 활용하여 타선의 경로를 추적할 수 있다. 이때 각 센서는 탐지 범위, 주기, 오차 등 서로 다른 특성을 지니기 때문에 선박의 경로를 정확하게 추적하기 위해서는 각 센서 데이터의 융합이 필요하다. 본 연구에서는 AIS, RADAR, 카메라 등 다중 센서 데이터를 이용해 융합을 수행하고, 이를 활용해 주변 선박의 경로를 정확하고 안정적으로 추적하는 방법을 제안하였다. 먼저, 실제 데이터를 확보할 수 없을 경우를 고려해 AIS와 RADAR 데이터를 가상으로 생성하였다. 다음으로, 실제 확보 또는 가상 생성된 센서 데이터들을 non-rigid PPM (Point Pattern Matching) 방법으로 서로 연관시킨 후 확장 칼만 필터 (extended Kalman filter)를 적용해 각 센서 데이터에 따른 선박의 경로를 추적하였다. 끝으로, 각 센서 데이터의 추적 결과를 융합하기 위해 궤적 기반 융합 (sensor-level fusion) 방법을 적용하였으며, 융합 시 필요한 분산 데이터 융합 알고리즘으로서 covariance intersection 방법을 적용하였다. 제안된 방법의 효용성을 확인하기 위해, 가상 시뮬레이션 환경을 구축하여 전체적인 센서 융합 과정과 추적 과정을 수행하였고, 그 결과 제안된 방법이 적절하게 작동함을 확인하였다.
Publication Date 2021-11-04

조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04


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