This dissertation presents a new systematic and computationally efficient approach for a quantitative evaluation of ship collision risk considering time-varying ship trajectory uncertainty and demonstrates the practical applicability of the proposed approach towards autonomous collision avoidance through field experiments with an unmanned surface vessel (USV). For an efficient and accurate evaluation of the ship collision risk, the concept of the probability flow is introduced along with the definition of safe separation zone. The instantaneous probability of a collision at a given time is determined by taking into account the area of overlap between the combined safe separation zone. Also, a new collision risk measure is suggested by considering the instantaneous collision probability and the relative motion between two ships. The proposed approach is then applied to online estimation of the collision risk for vision-based autonomous navigation of an USV. For the automatic detection and trajectory tracking of traffic ships, an image processing procedure and a vision-based target tracking filter algorithms have been designed and implemented. The implemented algorithms have been integrated into the Aragon USV developed by Korea Research Institute of Ships and Ocean Engineering. The validity and practical feasibility of the proposed approach and implemented algorithms have been demonstrated with extensive numerical simulations and field test data obtained in a real-sea environment, which will be presented and discussed in this thesis.
이 논문에서는 운항하는 선박의 시간에 따라 변하는 경로 불확실성을 고려하여 선박의 충돌 위험을 정량적으로 평가하기 위한 체계적이고 효율적인 방법을 제시하며, 무인선의 자율 충돌 회피에 대한 제안된 방법의 실제적 적용 가능성을 실해역 실험을 통해 검증한다. 선박의 충돌 위험을 보다 효율적이고 정확하게 계산하기 위해 각 선박에 대한 최소 안전경계영역의 정의와 함께 확률 흐름의 개념을 도입하고, 자선을 기준으로 결합된 안전경계영역의 중첩 면적을 고려함으로써 특정 시간에서의 선박 간 순간 충돌 확률을 계산한다. 또한, 계산된 순간 충돌 확률과 조우하는 두 선박 간의 상대 운동을 고려한 실용적인 충돌 위험 지수를 정의함으로써 자선의 운항 경로상에 존재하는 잠재적인 충돌 위험에 대한 정량적인 지표를 제시하고, 이를 무인선의 영상기반 자율 운항을 위한 충돌 위험의 온라인 추정에 적용한다. 운항하는 선박들의 자동 탐지 및 경로 추정을 위해 영상처리 및 영상기반 추적필터 알고리즘을 설계 및 구현하였다. 구현된 알고리즘은 선박해양플랜트연구소(KRISO)에서 개발한 무인선 시스템에 탑재되었으며, 다양한 수치 시뮬레이션과 실해역에서 획득한 영상 및 데이터를 통해 제안한 방법의 타당성과 실현 가능성을 검증하였다.
