무인수상선의 자율 접안을 위한 카메라 기반 위치 추정 기술에 관한 연구

Abstract

무인수상선의 자율화 기술이 발전함에 따라, 계류장에 자율 이?접안을 수행하기 위해 다양한 연구가 이루어지고 있다. 특히, 자율 접안 과정에서 무인수상선이 정밀한 위치 제어를 수행하기 위해서는 주변 환경을 인지하고 접안 지점과의 상대 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 무인수상선에 탑재된 카메라만을 활용하여 자율 접안 시 필요한 위치 추정 기술을 제안한다. 카메라를 활용한 계류장 인지 기술로 마커 기반의 탐지 연구가 진행되었는데, 이는 빛 반사에 의한 영향을 받고 마커 유지보수에도 어려움이 있었다. 그래서 이러한 마커 기반 탐지 방식의 단점을 보완하기 위해 본 연구에서는 딥러닝 기술을 통한 3차원 탐지 기법을 활용하였다. 먼저, 3차원 탐지에 필요한 계류장의 학습 데이터는 드론에 의해 취득한 계류장의 이미지를 통해 3차원 형상 복원 알고리즘인 NeRF(Neural Radiance Fields)를 활용하여 다위치, 다각도에서 바라본 계류장의 이미지로 취득하였다. 이후 이미지 데이터의 위치 정보를 활용하여 계류장의 입구를 3차원으로 라벨링하였다. 그리고 계류장과의 상대 거리 및 상대 방위각을 추정하기 위해 계류장 이미지 데이터로 딥러닝 학습을 수행하였는데, 이때 딥러닝 학습은 카메라 이미지만으로 키포인트 기반 예측을 수행하여 3차원 객체를 탐지하는 RTM3D(Real-Time Monocular 3D Detection) 알고리즘을 활용하였다. 성능 검증을 위해 경기도 화성시에 위치한 제부마리나의 계류장에서 선박해양플랜트연구소의 무인수상선인 아라곤 캣 40-2호에 탑재된 카메라를 활용하여 계류장과의 상대 거리 및 상대 방위각를 추정해 성능 검증을 수행하였다. 또한 여러 접안 시나리오 및 시간에 따른 추정 결과의 영향을 분석하였다. 본 연구 결과를 통해 카메라 데이터만으로 무인수상선으로부터 계류장과의 상대 거리 및 상대 방위각을 추정할 수 있다는 것을 확인하였다.