Development of Boundary Detection Methods Based on Images for Path Following of Autonomous Tractor

Authors:
  • DSDasom Seo
    Dasom Seo
  • JWJin-Ho Won
    Jin-Ho Won
  • CYChangju Yang
    Changju Yang
  • GKGookhwan Kim
    Gookhwan Kim
  • KKKyung-Do Kwon
    Kyung-Do Kwon
  • KKKyoung-Chul Kim
    Kyoung-Chul Kim
  • YHYoungki Hong
    Youngki Hong
  • HRHee-Seok Ryu
    Hee-Seok Ryu
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Abstract
본 논문은 기존 GNSS 기반 연구와 달리 영상 인식 기반 트랙터 자율주행 방법론을 제안하였다. CNN 기반 차선 검출 모델인 LaneNet의 파생영역(branch)중, 목적에 맞게 일부만 사용하는 형태로 수정하여 논, 밭이라는 특수한 농작업 환경에서 사용할 수 있는 모델을 개발하였다. 학습에 필요한 논, 밭에서의 경운/미경운 경계에 대한 영상 데이터셋을 직접 수집하고 이를 이용하여 학습된 모델로 경운/미경운 영역 간 작업 경계를 검출하였다. 검출된 경계선을 이용하여 트랙터가 자율 주행할 수 있도록 경계선과 주행 기준선 사이의 간격을 일정하게 유지하기 위한 조향각을 산출하였다. 산출된 조향각은 CAN 통신을 통해 트랙터로 실시간으로 전송되어 트랙터 조향 제어에 활용되었다. 제안한 모델을 기반으로 직진구간에 대해 조향 제어를 수행한 결과, 최대 ±9.51cm 이내의 오차로 자율주행이 가능함을 확인하였다.