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[국내논문] 선박 자동계류를 위한 LiDAR기반 시각센서 시스템 개발
A LiDAR-based Visual Sensor System for Automatic Mooring of a Ship 원문보기

海洋環境安全學會誌 = Journal of the Korean society of marine environment & safety, v.28 no.6, 2022년, pp.1036 - 1043  

김진만 (목포해양대학교 선박수리지원센터) ,  남택근 (목포해양대학교 기관시스템공학부) ,  김헌희 (목포해양대학교 기관시스템공학부)

초록
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본 논문은 자동계류 장치에 설치하여 선박의 접안 상황을 검출할 수 있는 시각 센서의 개발에 대하여 논하고 있다. 선박의 접안 시 사고방지를 위해 선박의 속도를 통제하고 위치를 확인하고 있음에도 불구하고 부두에서의 선박 충돌사고는 매년 발생하고 있으며, 이로 인한 경제적, 환경적 피해가 매우 크다. 따라서 부두에 접안하는 선박에 대한 안전성 확보를 위해 선박의 위치 및 속도 정보를 신속하게 확보할 수 있는 시각 시스템의 개발은 중요하다. 이에 본 연구에서는 선박의 접안 시 사람과 유사하게 영상을 통해 접안하는 선박을 관찰하고, 주변 환경에 따른 선박의 접안 상태를 적절하게 확인할 수 있는 시각센서를 개발하였다. 먼저, 개발하고자 하는 시각 센서의 적정성을 확보하기 위해 기존 센서로부터 제공되는 정보, 감지 범위, 실시간성, 정확도 및 정밀도 측면에서 센서 특성을 분석하였다. 이러한 분석 자료를 바탕으로 LiDAR형태의 3D시각 시스템의 개념 설계, 구동메커니즘 설계 및 모션 구동부의 힘과 위치 제어기 설계 등을 수행하여 대상물의 정보를 실시간으로 획득할 수 있는 3D 시각 모듈을 개발하였다. 최종적으로 시스템 구동을 위한 제어 시스템의 성능평가와 스캔 속도에 대한 성능을 분석하였고, 실험을 통해 개발된 시스템의 유용성을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper discusses about the development of a visual sensor that can be installed in an automatic mooring device to detect the berthing condition of a vessel. Despite controlling the ship's speed and confirming its location to prevent accidents while berthing a vessel, ship collision occurs at the...

Keyword

#자동계류   #시각센서   #틸트모션 제어 시스템   #라이다  

참고문헌 (9)

  1. Beckett, T(2010), Berthing Velocities and Brolsma's Curves. Beckett Rankine Marine Consulting Engineers. Retrieved from https://superfloats.com/ 

  2. Cho, I. S., J. W. Cho, and S. W. Lee(2018), A Basic Study on the Measured Data Analysis of Berthing Velocity of Ships, Journal of Coastal Disaster Prevention, Vol. 5, No. 2, pp. 61-71. 

    상세보기

  3. Choe, H. -Y.(2017), LiDAR Sensor Technology and Industry Trends, Electric world, Vol. 66, No. 9, pp. 12-17. 

  4. Jun, S. Y., Y. M. Kim, B. G. Woo, and H. Chung(2008), A Systematic Approach to Decide Maximum Berthing Ship Size Coupled with Berth Design Criteria, Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety, Vol. 14, No. 1, pp. 45-54. 

  5. Koubaa, Anis(2017), Robot Operating System (ROS): The Complete Reference, Springer. 

  6. Lee, S. W., J. W. Cho, and I. S. Cho(2019), Estimation of Berthing Velocity Using Probability Distribution Characteristics in Tanker Terminal, Journal of Navigation and Port Research, Vol. 43, No. 3, pp. 186-196. 

  7. Premebida, C., O. Ludwig, and U. Nunes(2009), LiDAR and vision-based pedestrian detection system, Journal of Field Robotics, Vol. 26, No. 9, pp. 696-711. 

  8. Quigley, Morgan, Ken Conley, Brian Gerkey, Josh Faust, Tully Foote, Jeremy Leibs, and AY Ng(2009), ROS: an open-source Robot Operating System, ICRA Workshop on Open Source Software, Vol. 3, pp. 5-10. 

  9. Spinello, L. and Siegwart, R.(2008), Human detection using multimodal and multidimensional features. 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3264-3269. 

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