GPS 없이 해안선으로 항해하는 자율운항선

데릭 벤엄(Derek Benham) 연구팀이 GPS 신호를 받을 수 없는 환경에서 자율수상정(ASV, 무인으로 운항하는 수상 선박)의 위치를 파악하는 두 가지 방법을 담은 논문을 arXiv에 공개했습니다. 이 방법들은 해안선과 수면의 기하학적 구조를 활용한다는 공통점이 있습니다.

첫 번째 방식은 라이다(LiDAR, 레이저를 이용한 거리 측정 센서)를 이용해 수면을 직접 관측하고, 이를 통해 선체의 롤(좌우 기울기), 피치(앞뒤 기울기), 히브(상하 진동)를 추정합니다. 이후 해안선 관측값을 위성 데이터 기반의 해안선 지도와 대조해 전역 위치와 방향을 계산합니다.

두 번째 방식은 순수하게 영상 정보만 사용합니다. 단안 카메라 영상을 의미론적 분할(장면 속 사물을 구역별로 분류하는 영상 인식 기법) 기법으로 처리해 해안선과 수평선을 검출하고, 이렇게 얻은 해안 장면의 기하학적 구조로부터 해안까지의 거리를 추정합니다. 이 관측값들은 짧은 구간의 지역 지도로 누적된 뒤 동일한 위성 기반 해안선 지도와 대조되며, 계층적 팩터 그래프(위치 추정치들을 서로 연결해 오차를 보정하는 계산 구조)에 통합됩니다.

arXiv에 게재된 논문에 따르면, 두 방식 모두 실제 해안 환경에서 수집한 세 가지 데이터셋으로 검증됐습니다. 라이다 기반 방식은 기존 기준 방식보다 일관되게 궤적 정확도가 향상됐으며, 카메라만 사용하는 방식도 단일 센서만으로 장기적인 오차 누적을 일정 범위 내로 억제하는 데 성공했습니다. 연구팀은 또한 별도의 추가 학습 없이도 다양한 해안 환경에서 해안선을 안정적으로 추출할 수 있는 제로샷(사전 학습 없이 새로운 환경에 바로 적용 가능한) 기반 모델의 활용 가능성도 확인했다고 밝혔습니다.

이번 연구는 GPS 신호가 교란되거나 아예 수신되지 않는 환경에서 운용되는 해양 탐사, 순찰, 환경 모니터링용 자율 선박에게 해안선이 신뢰할 수 있는 전역 기준점이 될 수 있음을 보여줍니다. 총 22페이지, 13개의 그림과 7개의 표로 구성된 이 논문은 2026년 8월 21일 arXiv의 로보틱스(cs.RO) 및 컴퓨터 비전(cs.CV) 분야에 공개됐습니다.