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최현택 (선박해양플랜트연구소) 박정홍 (선박해양플랜트연구소) 최진우 (선박해양플랜트연구소) 강민주 (선박해양플랜트연구소) 이영준 (선박해양플랜트연구소) 정종대 (선박해양플랜트연구소) 김종휘 (한국과학기술원) 권혁준 (한국과학기술원) 김진환 (한국과학기술원) 윤국진 (한국과학기술원) 김한근 (씨드로닉스) 박상태 (세이프텍리서치)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 논문지 제어로봇시스템학회 논문지 제27권 제8호
발행연도
2021.8
수록면
556 - 564 (9page)
DOI
10.5302/J.ICROS.2021.21.0063

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With recent advancements in artificial intelligence technologies, the academia and industry have heightened performance expectations when designing autonomous ships, and major ship building companies and governments have been conducting large-scale research projects around the world. This paper proposes a novel design concept, and presents the key features and preliminary results of a situational awareness system for autonomous ships, named the iSAS (Intelligent Situational Awareness System), and is being developed as part of the Korea Autonomous Surface Ships (KASS) project launched in April 2020. The iSAS comprises deep-learning algorithms for detecting marine objects using camera, radar, and LiDAR (Light Detection and Ranging), a probabilistic-based data association and tracking algorithm and a new collision risk evaluation method. Because the iSAS estimates motions of all and each objects along with their semantic information, it could not be said as a simple replacement of what the captain does. By sequentially installing the iSAS on a small test ship and a demonstration ship during the project, we will simultaneously perform algorithm development and field verification to achieve reliability in the real environment. The iSAS can be used not only for autonomous ships but also for manned ships to enhance safety and reduce costs in the near future.

목차

Abstract
I. 서론
II. 자율 운항 선박의 상황인식 시스템, iSAS
III. iSAS 알고리즘 구성
IV. 결론
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