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전도현, 노명일, 이혜원, "데이터 불확실성 기반 충돌 위험도 평가 및 강화 학습 기반 충돌 회피", 2024년도 스마트전기선박연구회 동계학술발표회, 부산, 2024.02.15-16

by SyDLab posted Feb 28, 2024
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Abstract 항로가 점점 복잡해짐에 따라, 다수의 선박이 좁은 지역에서 복잡하게 운항하는 지역에서 자선의 잠재적인 위험을 정확하게 예측하고, 이를 기반으로 타선들과 충돌하지 않고 안전한 운항을 수행하는 자율 운항 시스템에 대한 필요성이 증가하고 있다.
자선과 타선 사이의 잠재적인 위험을 정량적으로 평가하기 위해 다수의 연구에서는 선박 안전 영역 방법 및 최근접점 방법을 활용하였다. 본 연구에서는 선박 안전 영역 방법과 최근접점 방법을 결합한 충돌 위험도 평가 방법에 대한 연구를 수행하였다.
하지만 이 때, 자선이 인지하는 타선의 정보에는 센서 데이터 오탐지 등에 의한 오차가 발생할 수 있으며, 이를 해결하기 위해, 본 연구에서는 다변수 정규 분포 (multivariate normal distribution)에 기반한 타선 정보의 불확실성을 반영하여 충돌 위험도를 평가하는 방법을 제안하였다.
한편, 모든 선박들은 운항 시 선박 간의 충돌을 안전하게 회피하기 위해 국제 해상 충돌 방지 협약 COLREGs (Convention on the International Regulations for Preventing Collision at Sea, 1972)를 준수하여 충돌 회피를 수행해야 한다. 본 연구에서는 CORLEGs를 준수하고 다수의 타선을 동시에 고려해 자선의 경로 및 속력을 도출하는 강화 학습 기반 충돌 회피 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 강화 학습 기반 충돌 회피 방법은 자선 주변의 다수의 타선을 동시에 인지하고 이를 기반으로 충돌 회피를 수행한다.
본 연구에서는 앞서 설명된 충돌 위험도 평가와 충돌 회피를 포함하는 자율 운항 시스템을 제안하였다. 제안된 방법들을 검증하기 위해 다양한 선박 조우 상황에 대한 충돌 위험도 평가 및 충돌 회피 결과를 확인하였다. 그 결과, 다수의 타선이 자선 주변에서 운항하는 상황에서도 자선이 타선을 회피하여 안전하게 목적지에 도달하는 것을 확인하였다.
Publication Date 2024-02-16