무인수상선의 도킹을 위한 합성곱 신경망 기반 상대위치추정 기법

우주현

doi:10.5302/J.ICROS.2019.19.0092

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자료유형: 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.

#unmanned surface vehicle #autonomous surface vehicle #docking system #deep learning #convolutional neural network

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윤승호 / 2008 / 추적유도기법 기반 무인항공기 자동착륙 유도법칙 설계 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 14(12):1253~1259

D. -W. Lee / 2009 / Vision-based automatic landing guidance law design for unmanned aerial vehicles / Proceeding of Institute of Control, Robotics and Systems 2(311):311~316

정종대 / 2015 / 수중 구조물 형상의 영상 정보를 이용한 수중로봇 위치인식 기법 / 한국해양공학회지 29(5):392~397

최동현 / 2007 / 광학식 유도장치를 이용한 자율 무인잠수정의수중 도킹 알고리즘에 관한 연구 / 한국해양공학회지 21(3):33~39

김동훈 / 2013 / 구조화된 환경에서의 가중치 템플릿 매칭을 이용한 자율 수중 로봇의 비전 기반 위치 인식 / 제어.로봇.시스템학회 논문지 19(8):667~675

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우주현

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