안도혁, 노명일, 여인창, 전도현, "강화 학습 기반 해상 크레인의 블록 탑재 제어 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 534, 2024.11.14-11.15
Domestic Conference
2024.08.29 15:01
안도혁, 노명일, 여인창, 전도현, "강화 학습 기반 해상 크레인의 블록 탑재 제어 방법", 2024년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, p. 534, 2024.11.14-11.15
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| Abstract | 해상 크레인은 조선소에서 대형 블록이나 해양 플랜트 구조물을 탑재하는 데 주로 사용된다. 해상 크레인은 바지선, 크레인 붐, 이퀄라이저, 와이어 로프, 후크 등 다양한 장치로 구성되어 있으며, 와이어 로프를 이용하여 구조물을 들어 올리고 이동 및 하역 작업을 수행한다. 그러나 이러한 장치들 간의 복잡한 상호작용으로 인해 구조물의 움직임을 정확하게 제어하는 것이 어렵다. 또한, 해상 크레인은 바다에 떠 있는 구조물이므로 바람, 파도, 해류와 같은 외부 환경의 영향을 크게 받는다. 이러한 환경적 요인들은 크레인의 흔들림이나 구조물의 예기치 못한 움직임을 유발하여 작업 속도 및 정밀도를 저하시킬 수 있으며, 심하면 사고가 발생할 수 있다. PID (Proportional-Integral-Derivative)와 SMC (Sliding Mode Control)와 같은 전통적인 제어 방법은 이러한 복잡한 환경 속에서 크레인의 움직임을 정밀하게 제어하는 데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 와이어 로프의 움직임을 정밀하게 제어하고 블록을 안정적으로 탑재하기 위해 심층 강화 학습 (deep reinforcement learning)기법을 적용하였다. 크레인의 일련의 과거 상태 (state)를 모델의 입력으로 사용하여, 크레인의 진동 및 요동과 같은 규칙적인 움직임과 외부 환경에 따른 불규칙적인 움직임을 효과적으로 학습할 수 있도록 하였다. 또한, 와이어 로프의 속도를 조절하는 정책 (policy)을 계층적으로 설계함으로써, 거시적 및 미시적 행동 (action)을 동시에 효과적으로 제어할 수 있도록 하였다. 실제 해상 크레인과 동일한 구조를 갖춘 시뮬레이션 환경에서 본 방법을 활용한 결과, 와이어 로프를 외력에 대해 강건하고 정밀하게 제어함으로써 블록 탑재 작업을 성공적으로 수행할 수 있었다. |
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| Publication Date | 2024-11-14 |
