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Abstract 최근 자율 주행 자동차와 더불어 조선 분야에서도 자율 운항 선박 및 무인선에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 자율 운항 선박과 무인선은 주변의 장애물을 인지할 수 있는 시스템을 필수적으로 갖춰야 한다. 본 연구에서는 카메라 영상에 기반하여 주변 장애물을 탐지 및 추적하는 프로그램을 개발하고, 무인선에 설치된 다중 카메라를 활용하여 실해역에서 성능 테스트를 수행하였다. 본 연구의 탐지 및 추적 프로그램은 탐지, 위치 예측, 추적, 그리고 융합의 4가지 단계로 이루어진다. 먼저, 각 카메라 영상에서 CNN (Convolutional Neural Network) 기반의 객체 탐지 알고리즘인 YOLO 모델을 활용하여 선박의 정지 거리 내에 있는 장애물을 탐지하고, 탐지된 결과를 이미지 좌표계에서 3차원 좌표계로 변환하여 장애물의 위치를 예측한다. 예측된 장애물의 위치를 기반으로 확장 칼만 필터 (Extended Kalman Filter)를 활용하여 탐지된 장애물의 위치를 추적하고 이동 방향과 속력을 예측한다. 최종적으로 각 카메라 영상에서 장애물을 추적한 결과를 융합함으로써, 각 카메라가 서로 다른 환경에서 가지는 장점을 활용함과 동시에 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 무인선에 설치된 파노라마 카메라, 광학 카메라, 열화상 카메라를 활용하여 성능 테스트를 수행하였다. 파노라마 카메라는 넓은 화각으로 광범위한 탐지가 가능하며, 광학 카메라는 높은 해상도로 비교적 정확한 탐지가 가능하다. 열화상 카메라는 광학 카메라에서 탐지를 수행할 수 없는 어두운 환경이나 안개 낀 환경에서도 탐지가 가능하다는 장점이 있다. 서로 다른 특징을 가지는 다중 카메라를 무인선에 장착하여 실해역에서 장애물 탐지 및 추적 시스템의 성능 테스트를 수행하였으며, 그 결과를 분석하였다. 실해역 시험 결과, 높은 정확도로 선박 주변의 장애물을 탐지 및 추적함을 확인하였다.
Publication Date 2021-08-25

박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 손남선, "다중 카메라를 활용한 무인선의 장애물 탐지 및 추적", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 422, 2021.08.25-28


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