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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


List of Articles
번호 분류 제목 Publication Date
253 Domestic Conference 정동근, 노명일, 김기수, 이준식, 김대혁, 장왕석, "연안 항해용 소형 선박을 위한 경로 계획 알고리즘", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 426, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
252 Domestic Conference 송하민, 노명일, 김기수, "차세대 함정을 위한 승조원 규모 및 배치 최적화 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 428, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
251 Domestic Conference 조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28 file 2021-08-25
250 Domestic Conference 김기수, 노명일, 송하민, 정동근, "차세대 스마트 함정을 위한 승조원 운영 최적화 방법", 2021년도 함정기술무기체계 세미나, 부산, 2021.06.10-11 2021-06-11
249 Domestic Conference 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 file 2021-05-13
248 Domestic Conference 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 file 2021-05-13
247 Domestic Conference 이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14 file 2021-05-13
246 Domestic Conference 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 file 2021-05-13
245 Domestic Conference 노명일, "선박 설계, 생산 및 운용 단계에서의 딥 러닝 활용 예, 2020년도 선박해양플랜트구조연구회 워크샵, 2021.02.18 2021-02-18
244 Domestic Conference 김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28 file 2020-11-25
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