김하연, 노명일, 여인창, 김윤식, 손남선, "카메라 및 레이더를 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2024년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 460-461, 2024.05.23-25
Domestic Conference
2024.05.01 16:30
김하연, 노명일, 여인창, 김윤식, 손남선, "카메라 및 레이더를 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2024년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 460-461, 2024.05.23-25
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| Abstract | 해상 장애물 탐지를 위해 카메라와 RADAR (RAdio Detection And Ranging) 같은 센서를 주로 사용한다. 그러나 카메라의 노이즈와 RADAR에서 발생하는 해면 반사 등으로 인해 정확한 탐지에 어려움이 종종 발생한다. 이를 극복하기 위해, 센서 데이터에 추적 알고리즘을 적용하여 해상 장애물의 이동 경로 (trajectory), COG (Course Over Ground), SOG (Speed Over Ground) 등을 파악한다. 카메라는 탐지 범위가 제한적이고 RADAR는 사각 지대에서 탐지가 어렵다는 단점이 있다. 따라서, 이 두 센서의 데이터를 융합하여 각각의 한계를 보완하는 기술이 필요하며, 이를 통해 해상 장애물의 상태를 보다 정확히 추적하고 융합할 수 있다. 추적 알고리즘으로는 장애물의 상태를 센서의 잡음에서 분리하여 추적하는 확장 칼만 필터 기반의 방법이 일반적으로 사용되지만, 이 방법은 초기에 안정적인 값으로 수렴하는 데 시간이 필요하다. 이를 보완하기 위해, 본 연구에서는 초기 수렴이 필요 없는 딥 러닝을 활용한 학습 기반의 추적 방법을 구현하였다. 하지만 이 방법도 별도의 학습 과정을 요구하는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 두 방법의 장점을 결합한 새로운 혼합 추적 방법을 제안하였고, 이를 실제 해상에서 취득한 카메라와 RADAR 데이터에 적용해 보았다. 또한, 서로 다른 데이터의 공분산을 고려한 융합 방법인 CI (Covariance Intersection) 알고리즘을 통해 데이터를 융합하였으며, 최종적으로 융합된 결과를 각 센서의 추적 결과와 비교하여 본 연구에서 제안된 방법의 효용성을 검증하였다. |
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| Publication Date | 2024-05-24 |
Prev 김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11
김하연, 노명일, 이혜원, 조영민, "센서 데이터를 이용한 선박의 추적 방법", 2023년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 109, 2023.02.08-11
2023.02.13by SyDLab
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