Relative pose estimation is crucial for automating visual surveys for hull inspection, as it enables precise visual mapping of the hull surface. In recent research, sonar sensors have been used to estimate the relative pose to the hull surface. However, the requirement that cameras must maintain a close range to the hull surface for precise mapping can be a disadvantage for sonar sensors, since their precision degrades at close range owing to underwater acoustic characteristics.
This study addresses a stereo vision based relative pose estimation framework that can be utilized at close range while reducing system complexity and vehicle cost. Challenges in underwater stereo matching are dealt using series of computer vision techniques. To utilize the stereo vision system as a sensor to measure pose relative to the hull surface, we systematically derive the resulting relative pose and its uncertainty.
To demonstrate and evaluate the effectiveness of the proposed stereo-vision-based relative pose estimation methodology, experimental validation with stereo images are shown. Synthetic stereo images and actual stereo images obtained by autonomous underwater vehicle (AUV) are used for experimental validation. The validity of proposed algorithm of estimating relative pose and its uncertainty is confirmed by analyzing the errors.
주기적인 수중 선체 검사는 선박의 유지보수 측면에서 매우 중요한 과정이다. 잠수부 및 원격 조작을 통한 기존의 수중 선체 검사 작업의 안전성 및 효율성은 자율 수중 로봇 시스템을 도입함으로써 크게 향상될 수 있다. 수중 로봇을 이용한 자율 선체 검사는 주로 대상면과의 거리 및 자세를 일정하게 유지하며 추종하는 형태의 제어기법이 도입되므로, 이를 실현하기 위해서는 카메라가 바라보는 접평면에 대한 상대 포즈 측정이 필수적이다. 이를 위해 기존에는 소나 센서를 이용하여 전방의 평면에 대한 상대 포즈를 측정하였으나, 정밀한 전개도 작성과 동시에 영상 기반 선체 상대 항법을 위해 선체 표면에 가까이 갈 경우 소나 센서 특성상 부정확한 상대 포즈가 측정될 수 있다.
본 학위논문은 가까운 거리에서도 운용이 가능하고 가격 및 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 스트레오 기반의 평면 상대 포즈 측정 기법을 제안한다. 수중 환경에서의 스테레오 영상 정합 제약을 극복하기 위해 컴퓨터 영상 기법들이 사용되었으며, 수중 평면 상대 포즈를 측정하는 센서로의 사용을 위해 상대 포즈와 그 불확실성에 대한 분석이 이루어졌다.
본 연구에서 제안된 기법을 검증하기 위해 합성된 데이터와 선체 하부면을 대상으로 한 실해역에서 촬영된 데이터가 사용되었으며, 오차 분석을 통해 추정된 상대 포즈와 그 불확실성에 대한 모델 검증을 하였다.
