우리는 정박(berthing) 환경에서 저밀도 LiDAR 센서로부터 얻은 점군(point cloud)을 사용하여 자율 도킹을 위한 LiDAR 점 기반 도킹 스팟(docking spot) 생성 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스캔 매칭(scan matching), 3D 객체 탐지(3D object detection), 장기 객체 인지(long-term object perception), 도킹 스팟 생성(docking spot generation)의 네 가지 핵심 단계로 구성된다. 스캔 매칭 단계에서는 스캔-투-맵(scan-to-map) 매칭을 통해 무인 수상(동력)선박(unmanned surface vehicle)의 위치를 전역 좌표계(global coordinate system) 내에서 추정한다. 3D 객체 탐지 단계에서는 저밀도 LiDAR 데이터로부터 고품질 점군을 생성하여 탐지 성능을 향상시키고, 탐지된 객체 정보를 전역 좌표계로 변환한다. 장기 객체 인지 단계에서는 LiDAR의 시야(field of view)를 벗어난 객체 정보를 지도(map)에 저장하여 연속적인 환경 인지를 수행한다. 마지막으로 도킹 스팟 생성 단계에서는 유효한 도킹 스팟을 생성하기 위한 알고리즘을 사용한다. 실제 환경에서의 실험적 검증 결과, 제안된 시스템은 여러 탐지 아키텍처에서 평균 3D mAP가 23.38 퍼센트 포인트 향상됨을 보여준다. 특히 소형 객체 탐지의 경우 평균 3D AP 향상이 38.12 퍼센트 포인트에 이르러, 어려운 시나리오에서도 유의미한 효과가 입증되었다. 이러한 개선은 장기 인지, 객체 관리, 그리고 도킹 스팟 생성 안정성을 향상시킨다.

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