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단안 카메라 기반 무인 이동체 위치 추정 기법 연구
Study on a Monocular Camera-based Unmanned Vehicle Position Estimation Technique

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  • 발행기관
    한국재난정보학회 바로가기
  • 간행물
    한국재난정보학회논문집 KCI 등재 바로가기
  • 통권
    제22권 1호 통권71호 (2026.03)바로가기
  • 페이지
    pp.91-104
  • 저자
    서용빈, 주준호, 손초, 김영억
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A482647

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원문정보

초록

영어
Purpose: This study proposes a monocular camera-based precise position estimation technique for unmanned vehicles that can solve the problems of data sparsity and nonlinearity of pixel coordinates and achieve accurate predictions. Method: Using a small motorized vehicle as a target, we define eight movement trajectory scenarios in indoor and outdoor environments and extract position, velocity, and angle information at eight time points. Time-series data augmentation is applied to the LSTM Seq2Seg model and a composite loss function are utilized to simultaneously predict positions at all eight time points. Result: The proposed technique was evaluated based on Ground Sampling Distance, and achieved high prediction performance with a MAE of 2.59 cm and a MSE of 3.21 cm. Conclusion: This study proposed a precise position estimation technique for unmanned vehicles based on a monocular camera, and confirmed the precise prediction performance through experiments.
한국어
연구목적: 본 연구는 소규모 시계열 데이터 세트 환경에서 발생하는 데이터 희소성 및 픽셀 좌표의 비선 형성 문제를 해결하고, 최종 위치 오차를 감소시키기 위한 복합 손실 함수를 통해 정확한 예측을 할 수 있는 단안 카메라 기반 무인 이동체 정밀 위치 추정 기법을 제안하고자 한다. 연구방법: 차량을 모방한 소형 모터카를 목표물로 활용하여 실내외 환경에서 8번의 이동 궤적 시나리오를 정의하고, 1초 간격의 8개 시점 위치, 속도, 각도 정보를 추출한다. 모델의 강건성을 위해 시계열 데이터 증강을 적용하였으며, LSTM Sequence-to-Sequence (Seq2Seg) 모델 및 최종 위치 오차를 감소시키기 위한 복합 손실 함수를 활용하여 전체 8개 시점의 위치를 동시에 예측한다. 연구결과: 제안된 기법은 Ground Sampling Distance 기반 물리적 단위계 환산으로 성능을 평가하였으며 전체 시나리오에 대해 평균 절대오차 2.59cm, 평균 제곱 오차 3.21cm으로 높은 예측 성능을 달성하였다. 결론: 본 연구는 단안 카메라에 기반 한 미래 시점 위치 예측을 위해 설계된 전처리 과정과 LSTM Seq2Seq 모델을 기반으로 무인 이동체의 정밀 위치 추 정 기법을 제안하였고, 실험을 통해 정밀한 예측 성능을 확인하였다. 제안된 기법은 단안 카메라만으로 도 재난 현장이나 군사 작전 등에 투입되는 무인 이동체의 위치 추정에 활용될 것으로 기대된다.

목차

ABSTRACT
요약
서론
연구 동향 분석
연구 이론과 시스템 설명
시스템 개요
데이터 전처리
실험 환경 및 결과 분석
실험 환경
실험 방법
성능 평가 지표
예측 성능
결론 및 향후 연구
Acknowledgement
References

키워드

재난 무인이동체 단안 카메라 딥러닝 위치 예측 Disaster Unmanned Vehicle Monocular Camera Deep Learning Position Estimation

저자

  • 서용빈 [ Yongbin Seo | Master Course, Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University, Seoul, Republic of Korea ]
  • 주준호 [ Junhao Zhou | Ph.D Course, Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University, Seoul, Republic of Korea ]
  • 손초 [ Chao Sun | Ph.D, Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University, Seoul, Republic of Korea ]
  • 김영억 [ Youngok Kim | Professor, Department of Electronic Engineering, Kwangwoon University, Seoul, Republic of Korea ] Corresponding Author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    한국재난정보학회 [The Korean Society of Disaster Information]
  • 설립연도
    2005
  • 분야
    사회과학>사회복지학
  • 소개
    한국재난정보학회는 공공기관, 학계, 연구기관 그리고 민간관련회사 등의 상호협력과 유대강화를 통하여 국가 및 민간차원의 안전관련 재난정보 공유를 통한 재난사고에 대한 예방시스템 구축, 재난예방 관련 전문가 양성 교육, 연구용역 등 학문발전에 기여함을 목적으로 한다.

간행물

  • 간행물명
    한국재난정보학회논문집 [Journal of The Korean Society of Disaster Information]
  • 간기
    계간
  • pISSN
    1976-2208
  • 수록기간
    2005~2026
  • 등재여부
    KCI 등재
  • 십진분류
    KDC 338 DDC 361

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