With the advance of robotic technology, unmanned surface vessels (USVs) have attracted much attention since these can perform hazardous or time-consuming missions, not only for military purposes but also for civilian purposes such as monitoring of the environment or pollution and inspection of marine infrastructure after natural disasters or large-scale accidents. For these operations, localization and mapping of unknown environments is an essential capability.
The integrated Global Positioning System (GPS) and Inertial Navigation System (INS) is a great tool. However, GPS is often restricted near large structures such as bridges, waterside buildings, cranes, and various other man-made structures. A localization method using an INS without GPS cannot accurately estimate the positions of vehicles, because drift errors grow in time. Hence, additional correction information is needed for precise localization in such GPS-restricted areas.
In addition, obstacle detection is critically required for safe navigation in cluttered environments. In fact, obstacles can be utilized to better estimate vehicle position, as the presence of obstacles enables the vehicle to perform relative navigation or localization with respect to the obstacles detected. In this study, the aim is to use bridge components for relative localization. Bridge columns are common obstacles that obstruct USVs autonomously passing under bridges, but these also can be used as landmarks for relative localization at the same time.
This study proposes a novel filter system that allows simultaneously estimating the positions of a vehicle and the surrounding obstacles, including the geometric parameters of the obstructive structures. Additionally, 3D mapping of the surrounding environment is carried out using cameras and lidar. The feasibility of the algorithm is demonstrated through indoor and outdoor experiments.
컴퓨터 기술의 발달과 함께 무인시스템의 실용화가 증대되고 있다. 그 중에서도 해양 환경에서 운용되는 무인선의 경우는 사람을 대신해서 기뢰 제거와 같은 군사적인 용도 뿐만 아니라 해양 환경 모니터링과 같은 시간이 많이 소비되는 일을 수행할 수 있기 때문에 그 활용가치에 많은 사람들이 주목하고 있다. 무인선이 이런 임무를 수행하기 위해서는 위치 추정 및 주변환경에 대한 매핑은 필수적인 요소이다. 현재 널리 사용되고 있는 항법 시스템으로는 GPS와 관성항법장치(INS)를 결합한 GPS/INS 시스템이 있다. 빠른 운동 응답을 가지나 적분에 따른 표류오차(drift errors)가 존재하는 관성항법센서에 낮은 운동 응답을 주지만 절대 위치에 대한 정보를 주는 GPS를 활용하여 상대적으로 정밀도가 높은 항법 시스템을 구축할 수 있다. 하지만 해양환경에서 인공구조물 주변에서는 GPS 사용이 제한되기 때문에 관성시스템의 표류오차를 줄일 수 있는 보정 정보가 필요하다.
본 논문에서는 해양환경에서 GPS 사용이 제한 되는 지역에서 인공구조물(교각)을 인지하고 상대적인 거리정보를 활용한 상대항법을 시도한다. 확장칼만필터(EKF)를 기반으로 한 운동체 및 인공구조물의 위치 정보만 추정하는 기존 필터 구조에서 형상 파라미터까지 추정하는 확장된 필터 구조의 알고리즘을 제안한다. 또한 상대항법으로 추정된 운동체 위치와 카메라와 라이다의 융합을 통한 색상 정보가 반영된 삼차원 매핑을 시도한다.
