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Abstract 항로가 점점 복잡해지면서, 항해사의 부주의 등 인간의 실수로 인한 선박 사고가 점차 증가하고 있다. 이로 인해 선박의 잠재적인 위험을 정확하게 예측하고, 이를 바탕으로 다른 선박과 충돌하지 않고 안전한 운항을 할 수 있는 자율 운항 시스템의 필요성이 더욱 커지고 있다. 자율 운항 시스템은 주변 상황을 실시간으로 정확하게 파악해야 하며, 이에 따라 다른 선박에 대한 상대적인 위험을 평가하고 적절한 시점에 충돌을 피하는 조치를 취해야 한다.
한편, 모든 선박은 운항 중 다른 선박과의 충돌을 안전하게 회피하기 위해 국제 해상 충돌 방지 협약 COLREGs (Convention on the International Regulations for Preventing Collision at Sea, 1972)를 준수해야 한다. 최근에는 인공 지능과 기계 제어 분야에서 주목받는 심층 강화 학습을 적용한 선박 충돌 회피 방법이 많은 연구에서 적용되고 있다. 또한, 속도 장애물 방법 (Velocity Obstacles Method) 등 다양한 전통적인 기법이 선박 충돌 회피 문제에 적용되고 있다. 본 연구에서는 심층 강화 학습과 속도 장애물 기법을 적용한 충돌 회피 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안된 방법은 자선 주변의 여러 타선을 동시에 인지하고, 이를 바탕으로 충돌을 회피한다. 또한, 자선의 조타각 (rudder angle)과 프로펠러 회전수 (propeller RPM)를 조절하여 가장 효율적인 경로와 속도를 도출한다.
본 연구에서는 제안된 심층 강화 학습 및 속도 장애물 기법 기반의 충돌 회피 방법의 유용성을 검증하기 위해 다양한 조우 상황에서의 선박 충돌 회피 벤치마킹 테스트에 적용하였다. 결과적으로 여러 타선이 자선 주변을 운항하는 상황에서도 자선이 다른 선박을 회피하여 안전하게 목적지에 도달할 수 있음을 확인하였다.
Publication Date 2024-01-30
전도현, 노명일, 유동훈, "강화 학습 및 속도 장애물 기법을 적용한 선박의 충돌 회피 경로 생성 방법", 2024년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 평창, pp. 96, 2024.01.29-02.01

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