3D LiDAR 기반 선박 접안 상태 추정을 위한 안벽 인식 알고리즘 개발 및 실선 검증

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Safe autonomous berthing requires precise estimation of the relative distance and heading angle of a ship with respect to the quay wall. However, the performance of quay wall detection using shipborne 3D LiDAR （three-dimensional Light Detection and Ranging） may be significantly degraded under near range conditions owing to the loss of planar information caused by the limited vertical field of view （FOV） and the geometric interference induced by fenders attached to the quay wall front. Considering these practical limitations in real port environments, this paper proposes a algorithm for quay wall detection and berthing state estimation. In the proposed framework, the 3D point cloud is projected onto a 2D（two-dimensional） plane, after which an azimuth-based 2D scan is performed to mitigate the limitation of the FOV. Moreover, the actual quay wall line is identified by eliminating fender interference on the basis of the geometric parallelism of port structures and differences in point distribution. The proposed algorithm was experimentally evaluated through lateral berthing tests conducted at Ulsan Port using the autonomous test ship Haeyang Nuri. Under near-range conditions, the proposed algorithm achieved the lowest distance estimation error among the evaluated methods, with RMSE_D = 0.0605 m, while maintaining stable relative angle estimation with a maximum angular deviation of 0.7530 º. These results suggest that the proposed method is well suited for quay wall detection and berthing state estimation in full-scale berthing operations at real ports.

국문 초록 (Abstract)

자율운항 선박의 안전한 자동 접안을 위해서는 선박과 안벽 사이의 상대 거리 및 상대 선수각을 정밀하게 추정하는 것이 필수적이다. 그러나 선박 탑재형 3D LiDAR（three-dimensional Light Detection and Ranging）를 이용한 안벽 검출은 수직 시야각（Field of View, FOV）의 제한으로 인한 평면 정보 손실과 안벽 전면에 부착된 펜더로 인한 기하학적 간섭 때문에 근접한 거리에서 성능이 크게 저하될 수 있다. 본 연구에서는 이러한 실제 항만 환경에서의 한계를 고려한 안벽 검출 및 접안 상태 추정 알고리즘을 제안한다. 제안된 프레임워크에서는 3차원 포인트 클라우드를 2차원 평면으로 투영한 후, 방위각 기반 2차원 스캔을 수행함으로써 수직 시야각제한으로 인한 영향을 완화한다. 또한 항만 구조물의 기하학적 평행성과 포인트 분포 차이를 기반으로 방충재 간섭을 제거함으로써 실제 안벽선을 식별한다. 제안 알고리즘의 성능은 자율운항 시험선 해양누리호를 이용하여 울산항에서 수행한 횡방향 접안 실험을 통해 검증하였다. 근거리 조건에서 제안 알고리즘은 평가 대상 방법들 중 가장 낮은 거리 추정 오차를 보였으며, RMSE_D = 0.0605 m를 달성하였다. 또한 최대 각도 편차를 0.7530 º로 제한하여 안정적인 상대 각도 추정 성능을 유지하였다. 이러한 결과는 제안 기법이 실제 항만에서의 실선 접안 운용 시 안벽 검출과 접안 상태 추정에 효과적으로 적용될 수 있음을 보여준다.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• II. 방법론 9
• 1. 시스템 프레임워크 9
• 2. 좌표계 10
• 3. 3차원 포인트 클라우드 전처리 12
• 4. 2차원 평면 투영 15
• 5. 안벽 윤곽 추출 및 평행 직선 검출 18
• 6. 포인트 분포 기반 안벽선 선택 23
• 7. 접안 상태 추정 25
• III. 실험 환경 27
• 1. 실험선 및 센서 시스템 27
• 2. 실험 환경 29
• 3. 실험 시나리오 31
• 4. 비교 알고리즘 32
• 5. 육상 설치형 독립 기준 측정 34
• IV. 결과 및 분석 38
• 1. 기준 데이터 및 평가 지표 39
• 1.1. 거리 평가 지표 40
• 1.2. 각도 평가 지표 41
• 1.3. 각도 기준값의 일관성 검토 43
• 2. 대표 실험의 기준값 기반 시계열 분석 44
• 3. 요소 제거 분석 결과 47
• 4. 정량적 성능 평가 50
• V. 논의 53
• VI. 결론 56
• Bibliography 60