무인 트랙터를 위한 농업 환경 내 3D 라이다 기반 실시간 장애물 인식 기술 개발 (Development of 3D Lidar-based Real-time Obstacle Recognition in Agricultural Environments for Autonomous Tractors)

서지정보

· 발행기관 : 한국산학기술학회
· 수록지 정보 : 한국산학기술학회논문지 / 26권 / 3호 / 32 ~ 41페이지
· 저자명 : 송승우, 박승진

초록

기존 자율주행 트랙터의 인식시스템 연구는 농업의 비정형 환경에서 장애물과 지형을 동시에 정확히 인식하기 어렵다는 한계를 가진다. 본 연구에서는 노면이 거칠고 배수구, 논둑, 두둑 등 특수 지형이 있는 농지 환경을 고려하여 ISO 18497-4 국제 표준에서 규정하는 ISO 장애물, 보행자와 농경지 지형인 논둑에 대해 장애물을 인식 및 분류하는 시스템을 개발하였다. 인식시스템 알고리즘은 IMU를 이용하여 흔들림을 보정하고, SAC-RANSAC 알고리즘으로 지면을 분리하며, DBSCAN 군집화를 통해 객체를 분류하고 특징을 추출하여 AABB Bounding Box를 계산하였다. 시스템을 검증하기 위해 ISO 장애물, 보행자, 논둑에 대하여 정적 및 동적환경에서 현장실험을 수행하였다. 정적환경에서의 실험 결과, ISO 장애물은 9 m 이하의 거리에서 높은 인식률과 낮은 평균 거리오차는 0.08 m를 나타냈으나, 10 m 거리에서는 인식되지 않았다. 논둑은 1.7,3,5 m 거리에서 높은 인식률을 기록했으나, 구조적 특징으로 인해 거리 오차가 최대 0.1 m로 ISO 장애물보다 다소 큰 값을 보였다. 평균 4 km/h로 주행한 동적 실험에서는 ISO 장애물과 정지한 보행자, 걸어오는 보행자, 논둑에 대해 31회의 인식 및 제동 실험에서 모두 성공하였으며, 평균 제동 거리는 1.64-3.73 m 사이로 측정되었다. 특히, 걸어오는 보행자와 같은 이동 물체에 대해서도 시스템이 안정적으로 작동하였다. 라이다 기반의 본 시스템은 야간 환경에서도 사용 가능하며, 논둑과 같은 지형 장애물의 정밀 인식을 통해 자율주행 트랙터의 작업 성능을 향상할 수 있을 것으로 기대된다.

영어초록

Recognizing obstacles and ridges in unstructured agricultural environments is challenging. This study developed a recognition system for autonomous tractors, considering rough terrain like drainage ditches, embankments, and ridges. The system detects ISO 18497-4 standard obstacles, pedestrians, and farmland-specific features using an IMU for shake compensation, SAC-RANSAC for ground separation, and DBSCAN for clustering and AABB Bounding Box extraction. Field experiments were conducted in static and dynamic settings. In static tests, ISO obstacles were recognized accurately up to 9 m, with a low average distance error of 0.08 m, but not beyond 10 m. The ridges showed high recognition rates at 1.7, 3, and 5 m, but structural features led to a larger error of up to 0.1 m. In dynamic tests conducted at 4 km/h, all 39 trials of recognizing and braking for ISO obstacles, stationary and moving pedestrians, and ridges were successful, with braking distances between 1.64 and 3.73 m. The LiDAR-based system can operate under nighttime conditions and is expected to enhance autonomous tractor performance by reliably detecting terrain obstacles, including ridges.

참고자료

· 없음