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- 저자 : 이명훈 ( Meunghun Lee ) (검색결과 1 건)
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영상 기반 경운 경계 검출 정보를 활용한 트랙터 조향 제어
서다솜 ( Dasom Seo ),양창주 ( Changju Yang ),김경철 ( Kyoung-chul Kim ),이명훈 ( Meunghun Lee ),권경도 ( Kyung-do Kwon ),홍영기 ( Youngki Hong ),이시영 ( Siyoung Lee ),김현종 ( Hyunjong Kim ),류희석 ( Hee-seok Ryu ),김국환 ( Gookh 한국농업기계학회 2020 한국농업기계학회 학술발표논문집 Vol.25 No.2
본 논문은 기존 GPS 기반의 자율주행 방식과는 달리 2D 기계시각을 이용하여 트랙터 경운 작업시 주행 기준선을 자동으로 검출하여 트랙터 조향 제어 기술을 개발하였다. 심층학습 기반 영상분석을 통해 정면 영상의 구역별로 경작부, 미경작부, 배경으로 분류한 후, 부류의 경계를 활용으로 추종경로를 검출하였다. 자율주행 기능이 탑재된 트랙터에 장착된 카메라를 통해 실시간으로 얻어진 영상을 이용하여 추종경로를 검출하고 이를 활용한 조향 제어를 위한 제어 입력 값을 도출하였다. 본 논문에서는 CNN 기반 차선검출(Lane detection) 모델 중 하나인 LaneNet의 일부를 수정, 활용하여 트랙터 조향 제어를 위한 추종경로를 검출하였다. 학습을 위한 데이터셋(Dataset)은 논, 밭과 같은 농작업 환경이라는 특수한 상황에서의 CNN 모델 활용을 위해 KITTI, tuSimple 등의 기존 자율주행 오픈 데이터셋을 사용하지 않고, 노지에서 직접 수집하였고 검출된 추종경로로부터 트랙터 제어에 필요한 정보를 도출하였고, 영상 시야 안에 트랙터 엔진룸 중심에 표식(이하 마커) 부착하고 이를 기준으로 트랙터와 추종경로 사이의 거리를 측정하여 이를 기반으로 조향 제어를하였다. 실제 밭 현장에서 경운한 영상으로 실시간 추종경로 검출 및 조향 제어시스템 검증을 진행하였다. 현장실험에는 Intel Core i5-8400T CPU와 GeForce RTX 2070 GPU가 탑재된 컴퓨터와 데이터셋을 얻을 때 사용했던 LS엠트론사의 XU6168 트랙터를 사용하였다. 실시간으로 영상 프레임에서 추종경로를 검출하고 이를 따라 주변속 2단, 부변속 2단에서 2500RPM으로 주행시켰다. 트랙터의 위치 기준점는 입력영상과 엔진룸 위의 마커와 템플릿을 매칭시켜 구하였다. 본 논문에서는 제어 특성을 알아보기 위해 미리 촬영한 영상을 기반으로 참값(Ground truth, GT) 영상과 알고리즘을 통해 얻은 추종경로 검출 영상과의 차(Differece) 영상을 통해 인식 정확도를 확인하였는데, 두 영상 간의 포함 관계를 정량적으로 평가하는 평균 Recall 성능은 0.58을 기록하였다. 이는 검출된 추종경로를 활용한 제어가 안정적으로 이루어질 수 있다는 것을 의미하고, 이를 활용한 PID 제어기로 직진 제어한 결과, ±10pixel 이내에서 안정적으로 주행함을 알 수 있었다.
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