자율주행 콤바인을 위한 레이저 스캐너 기반 작물 열 인식 강인 알고리즘 개발 = Development of a Robust Algorithm for Detecting Crop Edge Lines Using a Laser Scanner for an Autonomous Combine Harvester

국문 초록 (Abstract)

레이저 스캐너는 자율주행 알고리즘에 많이 사용되는 GPS에 비해 가림 효과와 같은 외부 영향에 의한 데이터 손실문제와 빛에 의한 영향이 거의 없어 신뢰성 있는 데이터 취득이 용이하며, 영상수집방식 방식에 비해 데이터 처리양이 적어 실시간 알고리즘 개발에 유용하다. 본 논문에서는 자율주행 콤바인의 경로추종에 필요한 실시간 작업 진행로 인식기술 개발을 위하여 레이저 스캐너를 이용한 작물 열 인식 알고리즘 개발과 실제 포장 적용성 시험 결과를 보고한다. 이용한 레이저 스캐너는 독일 SICK사의 0.1667°의 분해능을 갖는 LMS511PRO를 사용 하였으며 직류모터와 감속기를 이용해 자동으로 측정 각도를 변화시켜주는 Pan-tilt unit(PTU)을 제작, 대동 3조 콤바인 조종석 상판의 2.46 m 높이에 설치하여 3차원 Data를 취득하였다. PTU의 회전각도와 콤바인의 자세정보를 취득하기 위해 SBG사의 Ellipse-E IMU를 사용하였으며 알고리즘의 정밀도를 평가하기 위해 1 cm 위치 정밀도를 갖는 VRS system을 이용하였다. 외란이 많은 외부환경에서 정밀한 작물수형을 강인하게 추출하기 위해 Modified Random Sampling Consensus(RANSAC) 방법을 이용하였으며, 최단 거리 기법을 이용해 추출 된 수형에서 가장자리 점을 검출하였다. 또한 약 1.7초당 한 번의 PTU 상 또는 하 회전으로 위 방법으로 추출 된 가장자리 점들로 작물 열을 생성하고 순간 잘못 측정 된 가장자리 점을 보상하기 위해 2차 RANSAC 필터링을 적용하였다. 실험은 너비 6 m, 길이 30 m의 서울대학교 농장의 실험 포장에서 진행되었으며 주행속도는 4, 5 km/h로 변경하면서 알고리즘 정밀도 평가를 수행하였다. 주행 경로별 인식 RMSE는 10.3 ~ 19.6 cm로 측정되어 자탈형 콤바인의 예취부 간격이 30 cm 조건을 고려하였을 때 개발 된 알고리즘의 자율주행콤바인 적용 가능성을 나타내었다. 추후 연구는 취득 된 레이저 스캐너 와 GPS 데이터를 이용해 정밀한 작물 수형을 생성하고 정밀한 제어를 위해 작물의 잎사귀에 의한 밑동 위치 가림 현상을 고려해 알고리즘에 적용하고자 한다.