YOLO 신경망을 적용한 영상처리기반 실시간 열차위치추정

초록

열차자율주행 시험차량인 축소열차는 한국철도기술연구원에서 개발 중인 시스템이다. 현재 개발 중인 본 시스템의 위치추정을 위해 본 논문에서 제안하는 방법은 차상센서(타코메터, 태그)와 비전센서를 융합하여 운영하는 것이다. 기존의 방식은 열차가 선로에 설치된 태그를 인식할 때 마다 위치정보를 보정하는데 태그를 인식하지 못하는 그 외 구간에서는 타코메터를 통한 데드레커닝으로 위치정보를 생성한다. 이는 다음 태그정보를 받기 전까지 오차가 누적되는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 비전센서를 통해 들어오는 정보를 통해 매 프레임마다 열차의 위치를 보정하여 기존 데드레커닝에 의한 누적오차를 줄이고 열차의 위치성능 향상에 목적이 있다. 영상정보기반 열차위치추정을 위하여 객체검출YOLO신경망 기반), 맵데이터를 구현하고 차상센서 융합(칼만필터)을 통해 인식오류로 인한 오차를 보정하였다. 본 논문에서는 영상기반 위치추정성능과 차상센서와의 융합(칼만필터 적용) 결과를 기술하였다.