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해양환경에서 선박 추적을 위한 라이다를 이용한 궤적 초기화 및 표적 추적 필터
Track Initiation and Target Tracking Filter Using LiDAR for Ship Tracking in Marine Environment 원문보기

제어·로봇·시스템학회 논문지 = Journal of institute of control, robotics and systems, v.22 no.2, 2016년, pp.133 - 138  

황태현 (선박해양플랜트연구소 해양안전연구부) ,  한정욱 (한국과학기술원 기계공학과) ,  손남선 (선박해양플랜트연구소 해양안전연구부) ,  김선영 (선박해양플랜트연구소 해양안전연구부)

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This paper describes the track initiation and target-tracking filter for ship tracking in a marine environment by using Light Detection And Ranging (LiDAR). LiDAR with three-dimensional scanning capability is more useful for target tracking in the short to medium range compared to RADAR. LiDAR has r...

주제어

#LiDAR   #track initiation   #target tracking filter   #marine environment  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 라이다를 이용하여 해상에서 장애물 및 타선의 위치를 인식하는 문제는 상대적으로 육상에 비해서 부분적으로 연구되었다[7]. 본 연구에서는 라이다를 이용하여 해상에서 장애물 및 타선의 위치를 인식하고 추적하는 알고리즘에 대하여 기술한다.
  • 본 연구에서는 해상환경에서 레이저거리계로 알려진 라이다를 이용한 표적 추적을 시 행하였다. 표적 추적은 해상환경 및 라이다 수신 환경을 고려하는 궤적 초기화와 기존에 알려진 표적 추적 필터를 이용하여 실행되었다.
  • 본 연구의 내용을 검증하기 위하여 실험을 시행하였다. 실험 결과를 이용하여 표적 추적 필터의 추정 성능을 추정 오차로서 나타낸다.
  • 실험 결과를 이용하여 표적 추적 필터의 추정 성능을 추정 오차로서 나타낸다. 실험 환경 및 적용 센서의 특성을 바탕으로 추정 오차의 특성에 대한 고찰을 기술한다. 본 연구는 2014년 ICROS 학술대회에 초안이 발표되었다[10].

가설 설정

  • 따라서 본 연구에서는 점군으로부터 장애물 정보를 주줄할 수 있도록 하는 G-mean (Gaussian mean) 알고리즘을 사용하였다[12, 13]. G-mean 알고리즘은 클러스터(cluster)의 개수를 획득하기 위하여 하나의 클러스터는 단일한 분포 (distribution)를 가진다고 가정한다. 이때 이러한 분포는 정규분포(Gaussian distribution)라고 가정한다.
  • G-mean 알고리즘은 클러스터(cluster)의 개수를 획득하기 위하여 하나의 클러스터는 단일한 분포 (distribution)를 가진다고 가정한다. 이때 이러한 분포는 정규분포(Gaussian distribution)라고 가정한다. 따라서 단일한 분포를 가지지 않는 것으로 판단되는 클러스터는 두 개 이상의 클러스터로 분리될 수 있다.
  • 확률 데이터 연관 필터(PDAF: Probability Data Association Filter) [8]는 이와 같은 측정치 불확실성이 존재하는 환경에서 표적의 궤적을 추정하기 유용한 기법이다. 측정치가 모호성을 포함하는 환경을 클러터 환경(cluttered environment)이라 하며 PDAF는 클러터를 균일 공간분포(uniformly spatial distribution)를 가지는 독립 동일분포(HD: Independent Identically Distribution) 랜덤 변수 (random variables)로 가정한다. 이러한 가정과 이전 즉 정치의 전파 특성을 바탕으로 확률적으로 측정치가 존재할 가능성이 높은 영역을 선정하고 이러한 영역내에 존재하는 측정치를 선택하는 절차를 나타내는 즉정치 유효화(measuranent validation) 과정을 수행한다.
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참고문헌 (16)

  1. S. S. Blackman, Multiple-Target Tracking with Radar Applications, Artech House, 1986. 

  2. Y. Bar-Shalom, Multitarget-Multisensor Tracking: Applications and Advances, vol. 2, Artech House, 1992. 

  3. www.velodynelidar.com 

  4. J. Levinson, J. Askeland, J. Becker, J. Dolson, D. Held, S. Kammel, J. Z. Kolter, D. Langer, O. Pink, V. Pratt, M. Sokolsky, G. Stanek, D. Stavens, A. Teichman, M. Werling, and S. Thrun, "Towards fully autonomous driving: Systems and algorithms," Proc. of IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV), pp. 163-168, 2011. 

  5. A. Teichman, J. Levinson, and S. Thrun, "Towards 3D object recognition via classification of arbitrary object tracks," Proceedings of IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 4034-4041, 2011. 

  6. K.-I. Lim, J.-S. Oh, J.-U. Lee1, and J.-H. Kim, "Development of an intelligent cruise control using path planning based on a geographic information system," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 3, pp. 217-223, 2015. 

    원문보기 상세보기 crossref

  7. R. Halterman and M. Bruch, "Velodyne HDL-64E LIDAR for unmanned surface vehicle obstacle detection," Proceedings of SPIE 7692, Unmanned Systems Technology XII, 76920D, 2010. 

  8. Y. Bar-Shalom and T. Fortmann, Tracking and Data Association, Academic Press, 1988. 

  9. E. Mazor, A. Averbuch, Y. Bar-Shalom, and J. Dayan, "Interacting multiple model methods in target tracking: a surbey," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 34, no. 1, pp. 103-123, 1998. 

    상세보기 crossref

  10. T. H. Fang, J.-W. Hahn, N. S. Son, S. Y. Kim, and J. W. Kim, "Target Tracking Filter Using LIDAR for Ship Tracking in Marine Environment," Proc. of 2014 29th ICORS Annual Conference (in Korean), pp. 332-333, 2014. 

  11. B. Douillard, J. Underwood, N. Kuntz, V. Vlaskine, A. Quadros, P. Morton, and A. Frenkel, "On the segmentation of 3D LIDAR point clouds," Proc. of 2011 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 2798-2805, 2011. 

  12. G. Hamerly and C. Elkan, "Learning the K in K-means," Proc. of the Neural Information Processing Systems Conference, 2003. 

  13. J. Han and J. Kim, "Navigation of an unmanned surface vessel under bridges," Proc. of the 10th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, pp. 206-210, 2013. 

  14. A. Houses and Y. Bar-Shalom, "Multisensor tracking of a maneuvering target in clutter," IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems, vol. 25, no. 2, pp. 176-188, 1989. 

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  15. J. Yoo and Y. Kang, "Performance analysis on the IMM-PDAF method for longitudinal and lateral maneuver detection using automotive radar measurements," Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 21, no. 3, pp. 224-232, 2015. 

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  16. J. W. Choi, T. H. Fang, and T. L. Song, "Interacting multiple model filter with error monitoring and recovery technique of perception net," IEE Proceedings-Radar, Sonar Navigation, vol. 150, no. 2, pp. 58-64, 2003. 

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