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Abstract Developing a collision avoidance system which can operate in an unpredictable environment is a
challenging task. Especially in congested sea areas, each ship should continuously make decisions to
avoid collisions with other ships while complying with the Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs). In this study, we proposed a robust and efficient method to collision avoidance for multi-ships based on the Deep Reinforcement Learning (DRL). The proposed method directly maps the states of the encountered target ships to an own ship’s steering commands related to rudder angle using the Deep Neural Network (DNN). This DNN is trained over the multi-ships on various situations using the policy gradient based DRL algorithm. However, the typical feedforward DNNs used in the domain require a fixed-dimensional input. To handle the multi-ship collision avoidance problem, we category the encountered target ships into four regions in terms of COLREGs for the purpose of fixing the input size. We performed a variety of simulation scenarios to verify the effectiveness and efficiency of the proposed method. The simulation results show that the proposed method has the capabilities to guarantee the collision avoidance of multi-ships while ensuring following their predefined paths.
Publication Date 2019-05-16

조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17


  1. 박정호, 노명일, 이혜원, 하지상, 손남선, "다중 카메라를 활용한 무인선의 장애물 탐지 및 추적", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, p. 422, 2021.08.25-28

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  2. 김기수, 노명일, "여객선의 승객 탈출을 위한 다채널 행동 모델 연구", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 187, 2021.08.25-28

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  3. 공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 124, 2021.08.25-28

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  4. 이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28

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  5. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28

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  6. 하지상, 노명일, 김진혁, 김기수, "경로 탐색 알고리즘과 전문가 시스템을 활용한 배관 경로 생성 최적화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 409, 2021.05.13-14

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  7. 이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14

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  8. 여인창, 노명일, 김진혁, 김기수, "선형 성능의 정성적 평가를 위한 딥 러닝 기반 이미지 시각화 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 573, 2021.05.13-14

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  9. 김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "딥 러닝을 이용한 선형 성능의 우열 관계 예측", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 572, 2021.05.13-14

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  10. 김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28

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