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Abstract 자율 운항 선박의 안전한 운항을 위해서는 주변 선박 및 장애물의 위치를 파악하고 추적할 수 있어야 한다. 이를 위해서 선박은 AIS (Automatic Identification System), RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등의 다양한 센서를 사용할 수 있다. 각 센서는 탐지 주기, 사각 지대, 날씨 등에 따른 탐지 정확도의 한계가 존재한다. 이를 보완하고 주변 선박의 경로 추적 성능을 높이기 위해 다양한 센서들을 융합하여 함께 사용할 수 있다. 본 저자들의 선행 연구에서는 센서 별로 EKF (Extended Kalman Filter) 방법을 적용해 추적을 수행한 이후, 오차의 공분산을 반영하여 융합하는 CI (Covariance Intersection) 알고리즘으로 각 추적 결과를 융합했다. 그러나 센서 특성 중 일부는 CI 알고리즘을 통해 반영하기 힘든 부분이 있어 정확도를 개선할 필요가 있었다. 본 연구에서는 CI 알고리즘의 단점을 개선한 ICI (Inversed Covariance Intersection)알고리즘을 적용해 보았다. 또한, 추적 단계에서부터 데이터의 연관에 대한 모든 확률을 구하여 추적을 수행하는 JPDA (Joint Probabilistic Data Association) 필터를 적용해 보았다. 이 방법들을 여러 예제에 적용한 결과, 기존 방법 보다 개선된 추적 결과를 얻을 수 있음을 확인했다.
Publication Date 2023-05-03

조영민, 노명일, 전도현, 하지상, 이혜원, 유동훈, 진은석, "개선된 센서 데이텨 연관 및 융합 방법", 2023년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 261, 2023.05.02-04


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번호 분류 제목 Publication Date
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