김윤식, 노명일, 안도혁, 김하연, 여인창, 손남선, "해상 장애물 추적을 위한 개선된 위치 예측 방법", 2025년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, 2025.02.19-02.22
Domestic Conference
2025.02.14 14:19
김윤식, 노명일, 안도혁, 김하연, 여인창, 손남선, "해상 장애물 추적을 위한 개선된 위치 예측 방법", 2025년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 용평, 2025.02.19-02.22
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| Abstract | 무인 수상정의 안전한 운항을 위해서는 주변 장애물을 정확히 인식하고 상황을 파악하는 능력이 필수적이다. 이를 위해 무인 수상정은 RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등 다양한 센서를 활용한다. 특히, 카메라를 이용해 해상 장애물의 위치를 추적하려면 이미지에서 장애물을 탐지하고, 자선과 장애물 간의 상대 거리와 각도를 정확히 계산해야 한다. 기존의 이미지 기반 해상 장애물 위치 추적 방법은 먼저 장애물과 수평선을 각각 탐지한 후, 이를 바탕으로 장애물의 위치를 추정하는 방식이었다. 그러나 복잡한 해양 환경이나 장애물이 수평선 근처에 위치하는 경우, 장애물 탐지와 수평선 탐지 단계에서 각각 발생한 오차가 누적되어 위치 추적의 정확도가 크게 저하되는 한계가 있었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하고 다양한 해양 환경에 대응할 수 있는 학습 기반의 개선된 해상 장애물 위치 추적 방법을 제안하였다. 먼저, 학습 기반의 모델을 활용해 이미지에서 상대적인 깊이 정보를 추출해 활용함으로써 탐지 결과의 정확성을 제고하였다. 이를 통해 장애물의 위치를 보다 효율적으로 추적하여 추적 정확도를 향상시켰다. 나아가, 3차원 공간에서 장애물 탐지와 위치 추정을 통합적으로 수행하는 방법을 제안하여 기존 방식의 한계를 극복하고 성능을 더욱 개선하였다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 실제 환경과 유사한 가상 해양 환경을 구현하였으며, 많은 실험 결과, 해상 장애물 추적의 정확도와 효율성이 유의미하게 향상됨을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2025-02-20 |
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