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
조회 수 1252
| 첨부 '1' |
|---|
| 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. |
|---|---|
| Publication Date | 2024-11-14 |
Prev 김진혁, 노명일, 여인창, "유체 역학적 성능을 고려한 MLP ...
김진혁, 노명일, 여인창, "유체 역학적 성능을 고려한 MLP ...
2024.08.29by
노명일, 최우영, 이규열, "선체 구조 모델 기반의 쾌속 배관 모델링 시스템 개발", 2006년도 동계 선박설계연구발표회, 목포, pp. 1-14, 2006.02.16-17 Next
노명일, 최우영, 이규열, "선체 구조 모델 기반의 쾌속 배관 모델링 시스템 개발", 2006년도 동계 선박설계연구발표회, 목포, pp. 1-14, 2006.02.16-17
2013.12.04by SyDLab
