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학술저널
저자정보
우주현 (한국조선해양미래기술연구원)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제25권 제7호
발행연도
2019.7
수록면
625 - 632 (8page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2019.19.0092

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This paper describes a convolutional neural network based localization method for docking of an unmanned surface vehicle. Based on the docking experiment of the USV model ship in an indoor, a basin and inland water, docking data which includes relative pose information and corresponding mono-camera perspective images are collected. Using the collected docking data, a VGG-19 based convolutional neural network model for relative pose estimation was trained. Constructed pose estimator can predict USV pose during the docking, within 0.23 m and 0.45 m and 2.73 degree of longitudinal, lateral and yaw angular RMS errors respectively. According to the validation result, we founded the possibility that the proposed method can substitute the GNSS based navigation when there exists a high level of bypass error due to the approaches of large scale structure or vessel, which USV often encounters during the docking.

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 도킹 데이터 획득
Ⅳ. 위치인식 성능 검증
Ⅲ. 위치인식기 설계 및 학습
Ⅴ. 결론 및 고찰
Ⅵ. REFERENCES

참고문헌 (24)

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