최성원, 노명일, 여인창, "심층 강화 학습 기반의 6-DOF USV의 충돌 회피 방법", 2025년도 스마트전기선박연구회 하계학술발표회, 창원, 2025.08.28-08.29
| Abstract | 자율운항 선박의 경우 주변 선박과의 충돌 위험을 미리 탐지하고 빠르고 안전한 회피 기동을 수행할 수 있는 능력이 필수적이다. 특히, 타선 위치 정보의 오차나 해상 조건이 급변하는 복잡한 해상 환경에서는 기존의 규칙 기반 방법이 갖는 성능 저하 문제를 해결하는 것이 핵심 과제이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 심층 강화 학습 기반의 충돌 회피 방법을 제안한다. 제안된 방법은 가상 환경 내에서 주변 선박과의 충돌 위험을 실시간으로 평가하고, 국제해상충돌방지협약 (COLREGs)을 준수하는 방향으로 회피하도록 인공신경망을 활용하여 프로펠러 추력을 능동적으로 제어한다. 또한, 보다 현실적인 환경을 반영하기 위해 선박의 움직임을 6자유도 동역학 모델로 표현하고, 환경 외력을 명시적으로 고려하여 복잡한 환경 조건에서도 안전성과 효율성을 동시에 달성할 수 있도록 설계하였다. 제안된 방법은 다양한 환경 외력 조건과 다수의 타선이 동시에 존재하는 시나리오에서 평가되었으며, 실험 결과 파도와 해류 등 외부 환경의 급격한 변화 속에서도 안정적이고 우수한 충돌 회피 성능을 유지하며 목표 지점까지 성공적으로 도달할 수 있음을 확인하였다. |
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| Publication Date | 2025-08-29 |
최성원, 노명일, 여인창, "심층 강화 학습 기반의 6-DOF USV의 충돌 회피 방법", 2025년도 스마트전기선박연구회 하계학술발표회, 창원, 2025.08.28-08.29