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Abstract 무인선의 접이안 과정은 복잡한 항구 환경에서 진행되기 때문에, 사고를 방지하기 위해 주변 상황을 정확하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 따라서 다양한 센서를 활용해 무인선의 접이안을 돕는 많은 연구가 이루어지고 있다. 일반적으로 무인선은 LIDAR (LIght Detection And Ranging)와 카메라 등의 센서를 이용해 주변 장애물의 위치를 파악하고, 정확한 거리를 측정한다. 그러나 각 센서는 탐지 거리와 같은 고유 특성이 다르기 때문에, 다양한 센서의 입력 데이터를 적절히 처리하여 통합하는 기술이 필요하다. 이렇게 파악한 주변 환경을 바탕으로 무인선의 자동 접이안을 위해서는 추가로 자선의 위치를 정확히 파악하고 자동 접이안을 위한 경로 계획이 필요하다. 본 연구에서는 딥 러닝 기반의 기술을 활용하여 LIDAR와 카메라 데이터를 통해 타선 및 장애물을 탐지하는 기술을 개발하였다. 또한, 이를 하나의 정보로 통합하여 자선의 위치를 정확히 예측하는 일련의 과정을 구축하였다. 특히 접이안 경로 계획의 경우, 단기와 장기 두 단계로 나누어 경로 탐색이 수행되며, 주변 환경에 따라 사고를 방지하기 위해 실시간으로 경로가 수정되도록 하였다. 최종적으로 접이안 지역과의 거리가 일정 거리 이하로 가까워질 경우, 선박 경로의 미세한 조정을 통해 접이안을 완료할 수 있는 기술을 개발했다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해 가상 항구 및 가상 LIDAR를 포함하는 시뮬레이션 환경을 구축하였고, 다양한 예제를 통해 제안된 방법을 검증할 수 있었다.
Publication Date 2024-08-22

여인창, 노명일, 공민철, 유동훈, 진은석, "센서 데이터를 이용한 무인선의 자동 접이안 방법", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 76, 2024.08.21-08.23


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