Sensory perception in underwater environments is difficult, and the use of optical and radio-frequency sensors for sensory perception is severely limited because of the high attenuation of light and electromagnetic signals in water. Therefore,various types of sonars, which use acoustic signals, are commonly employed for underwater perception. In particular, wide-beam imaging sonars have been widely used because of their simplicity and affordable cost. However, images acquired by an imaging sonar are quite different from optical images, and interpreting the sonar measurements for recognition or reconstruction of the surrounding environment is not straightforward. In this thesis, a novel and systematic approach is proposed based on probabilistic modeling techniques, which allows for recognizing the surrounding three-dimensional environment with a wide-beam imaging sonar. The feasibility of the proposed algorithm is demonstrated through numerical simulations and experiments.
최근들어 다양한 분야에서 수중 환경에 대한 관심이 증가하면서 이에 대한 정보 획득과 이해의 중요성이 커지고 있다. 하지만 수중 환경은 지상과는 다른 특성이 있다. 수중 환경에서는 빛과 전자기파의 감쇠가 심하며 부유물에 의한 탁도 등의 영향으로 전자기 센서나 광학 센서를 사용하여 주변 환경을 파악하는 것이 쉽지 않다. 그러므로 수중 환경에서는 주변 환경을 인지하고 파악하기 위해 물을 매질로 이용하는 소나의 사용이 일반적이다. 하지만, 소나 이미지는 카메라 등과는 확연히 다른 계측 특성을 가지며 수직 방향의 넓은 빔폭 때문에 형상 위치 정보에 대한 불확실성이 존재하므로 센서로 부터 얻은 이미지를 직관적으로 이해하고 탐지한 물체의 정보를 파악하기 쉽지 않다.
본 학위 논문에서는 빔폭이 넓은 이미징 소나의 계측 특성을 파악하고 이를 감안한 계측값 보정함수를 구성함으로써 개선된 센서 모델링 기법을 제시한다. 제안된 모델링 기법을 소나이미지에 적용하되 센서 잡음과 넓은 빔폭으로 인한 계측 오류와 불확실성을 최소화한 확률 기반의 3차원 맵을 구현한다. 그리고 수치 시뮬레이션과 수조 실험을 통해 제안한 알고리즘의 적용 타당성을 보인다.
