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무인수상선의 단일 카메라를 이용한 VFH+ 기반 장애물 회피 기법
VFH+ based Obstacle Avoidance using Monocular Vision of Unmanned Surface Vehicle 원문보기

韓國海洋工學會誌 = Journal of ocean engineering and technology, v.30 no.5, 2016년, pp.426 - 430  

김태진 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소) ,  최진우 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소) ,  이영준 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소) ,  최현택 (한국해양과학기술원 부설 선박해양플랜트연구소)

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, many unmanned surface vehicles (USVs) have been developed and researched for various fields such as the military, environment, and robotics. In order to perform purpose specific tasks, common autonomous navigation technologies are needed. Obstacle avoidance is important for safe autonomous...

주제어

#무인수상선   #자율 항법   #장애물 회피   #벡터장 히스토그램 플러스   #단일 카메라  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 그 대신 영상 정보를 활용할 수 있는 카메라 기반 시스템을 통하여 장애물 정보를 얻을 수 있다. 그러므로 본 연구에서는 무인수상선의 단일 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 VFH+ 알고리즘을 토대로 회피 알고리즘 연구를 수행하고자 한다.
  • 본 논문에서는 무인수상선의 단일 카메라를 이용하여 실시간 장애물 회피에 용이한 VFH+ 알고리즘을 통해 무인수상선의 장애물 회피에 대한 연구를 수행하였다. 일반적으로 VFH+ 회피 알고리즘은 장애물 인식을 위해 다수의 단일 거리 센서나 넓은 범위에 멀티 빔을 쏠 수 있는 고가의 거리 센서를 필요로 하는데, 무인수상선의 환경에서 동일한 환경을 조성하기엔 어려움이 있다.

가설 설정

  • 시뮬레이션에서 무인수상선은 정지 상태로 고정하고, 카메라가 보는 시야 내에서 고무보트가 좌우로 이동을 하였다. 장애물이 없을 경우 무인수상선은 영상의 정면 방향을 진행하는 것으로 가정하였다.
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참고문헌 (9)

  1. Bay, H., Ess, A., Tuytelaars, T., Van Gool, L., 2008. Speeded-up Robust Features (SURF). Computer Vision and Image Understandin, 110(3), 346-359. 

    상세보기 crossref

  2. Borenstein, J., Koren, Y., 1991. The Vector Field Histogram-Fast Obstacle Avoidance for Mobile Robots. IEEE Journal of Robotics and Automation, 7(3), 278-288. 

    상세보기 crossref

  3. Caccia, M., Bibuli, M., Bono, R., Bruzzone, Ga., Bruzzone, Gi., Spirandelli, E., 2007. Unmanned Surface Vehicle for Coastal and Protected Waters Applications: the Charlie Project. Marine Technology Society Journal, 41(2), 62–71. 

    상세보기

  4. Caccia, M., Bibuli, M., Bono, R., Bruzzone, G., 2008. Basic Navigationm Guidance and Control of an Unmanned Surface Vehicle. Autonomous Robots, 25(4), 349–365. 

    상세보기 crossref

  5. Ester, M., Kriegel, H. P., Sander, J., Xu, X., 1996. A Density-based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise. Proceedings of the second International Conference on Kowledge Discoery and Data Mining (KDD), 96(34), 226-231. 

  6. Kim, D., Shin, J.U., Kim, H., Lee, D., Lee S.M., Myung, H., 2012. Development of Jellyfish Removal Robot System JEROS. Proceedings of Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI), 2012 9th International Conference on IEEE, Daejeon Korea, 599–600. 

  7. Leutenegger, S., Chli, M., Siegwart, R.Y., 2011. BRISK: Binary Robust Invariant Scalable Keypoints. Proceedings of International Conference on Computer Vision, Barcelona Spain, 2548-2555. 

  8. Lowe, D.G., 2004. Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints. International Journal of Computer Vision, 60(2), 91-110. 

    상세보기 crossref

  9. Ulrich, I., Borenstein, J., 1998. VFH+: Reliable Obstacle Avoidance for Fast Mobile Robots. Proceedings of International Conference on Robotics and Automation IEEE, Leuven Belgium, 1572-1577. 

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