김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "실해역 실험 데이터를 이용한 무인 수상정의 추적 및 융합 결과 분석", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 17, 2024.08.21-08.23
Domestic Conference
2024.08.05 13:55
김윤식, 노명일, 김하연, 여인창, 손남선, "실해역 실험 데이터를 이용한 무인 수상정의 추적 및 융합 결과 분석", 2024년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 17, 2024.08.21-08.23
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| Abstract | 무인 수상정의 안전한 운항을 위해서는 주변 장애물을 자율적으로 인식하고 상황을 파악하는 것이 중요하다. 일반적으로 무인 수상정은 RADAR (RAdio Detection And Ranging), 카메라 등 다양한 센서를 활용하여 주변 장애물을 탐지한다. 각 센서에는 탐지 범위, 주기, 오차 등의 고유한 특성이 있으므로 단일 센서에만 의존하여 장애물을 탐지할 경우 일관되고 정확한 데이터를 얻기 어렵다. 따라서 다양한 기상 조건에서의 RADAR의 효율성, 카메라의 상세한 시각 정보 등 다양한 센서 데이터의 장점을 융합하여 이러한 한계를 보완할 필요가 있다. 본 연구에서는 실해역 실험을 통해 수집된 RADAR와 카메라 탐지 데이터에 AEKF (Adaptive Extended Kalman Filter)를 적용하여, 무인 수상정 주변 장애물의 trajectory, COG (Course Over Ground), SOG (Speed Over Ground)를 추적하였다. 특히, 동일 장애물에 대한 다양한 센서의 추적 결과를 궤적 기반 융합 (sensor level fusion)을 통해 융합하였다. 궤적 기반 융합은 융합 방식에 따라 sensor to sensor track fusion과 sensor to global track fusion으로 나뉘며, 이 과정에서 CI (Covariance Intersection), ICI (Inverse Covariance Intersection), IEA (Internal Ellipsoidal Approximation) 등의 분산 데이터 융합 알고리즘을 적용하였다. 장애물의 실제 위치와 융합 결과를 비교하여 센서 융합의 효과를 검증한 결과, 무인 수상정 주변 장애물의 추적 정확도가 향상되었음을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2024-08-21 |
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