자율 표면 선박을 위한 해상 인식 데이터셋 및 기술에 관한 조사

최근 몇 년간, 해양 자율 표면 선박(ASVs)은 센서 기술과 딥러닝의 발전으로 인해 점차 주목받고 있습니다. 안전한 해상 선박 항해 개발에서 주요 과제는 장애물 탐지, 항해 요소 인식 및 상황 인식과 같은 작업을 포함하는 동적 해상 환경을 인지하는 능력입니다. 본 논문은 자신의 데이터셋과 인식 모델을 함께 제시하는 여러 연구를 포함하여 해상 데이터셋과 인식 알고리즘에 대한 다양한 연구를 검토합니다. 데이터셋은 센서 구성 및 작업 목표, 그리고 객체 탐지, 의미 분할, 타겟 추적, 다중 모드 센서 융합, 그리고 동시 위치 추정 및 지도 작성(SLAM)과 같은 작업에 사용되는 알고리즘에 따라 정리되었습니다. 이 조사는 로봇공학 관점에서 해상 인식 분야의 최근 발전을 포괄적으로 개관하며, 안전하고 신뢰할 수 있는 자율 선박 항해 시스템 개발을 위한 미래 연구에 유용한 통찰을 제공합니다.