Luman Zhao, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Do-Hyun Chun, Sung-Jun Lee, "A Collision Avoidance Method of Multi-ships Based on Deep Reinforcement Learning Considering COLREGs", Proceedings of ICCAS(International Conference on Computer Applications in Shipbuilding) 2019, Rotterdam, Netherlands, pp. 85-88, 2019.09.24-26
Luman Zhao, Myung-Il Roh, Hye-Won Lee, Do-Hyun Chun, Sung-Jun Lee, "A Collision Avoidance Method of Multi-ships Based on Deep Reinforcement Learning Considering COLREGs," Proceedings of ICCAS 2019, Rotterdam, Netherlands, pp. 85-88, 2019.09.24-26
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Abstract | Developing a high-level autonomous collision avoidance system for ships which can operate in an unstructured and unpredictable environment is a challenging task. Especially in the congested sea areas, each ship should continuously make decisions to avoid collisions with many other ships in the busy and complex waterway. Furthermore, recent reports indicate that a large number of collision accidents at sea are caused by or related to human decision failures with lack of situational awareness and failure to comply with International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs). In this study, we propose a robust and efficient method to collision avoidance problems of multi-ships based on the deep reinforcement learning (DRL) algorithm. The proposed method directly maps the states of encountered ships to an ownship’s steering commands in terms of the rudder angle using a deep neural network (DNN). This DNN is trained over multi-ships on rich encountering situations using the policy gradient based DRL algorithm. To handle multiple encountered ships, we classify them into four regions based on COLREGs, and only consider the nearest ship in each region. We validate the proposed method in a variety of simulated scenarios thorough performance evaluations. The result shows that the proposed method can find time efficient, collision-free paths for multi-ships. Also, it shows that the proposed method has excellent adaptability to unknown complex environments. |
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Publication Date | 2019-09-24 |
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공민철, 노명일, 김기수, 박호균, 김종오, "PDF 추출 성분을 활용한 문서 내 변수 색인 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 124, 2021.08.25-28
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이혜원, 노명일, 조영민, 진은석, 유동훈, "선박의 센서 융합을 위한 가상 환경 구축 및 데이터 연관 방법", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 169, 2021.08.25-28
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김진혁, 노명일, 김기수, 여인창, 남정우, 이상현, 장영훈, "전이 학습을 이용한 선형 성능 우열 관계 예측 모델", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 189, 2021.08.25-28
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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
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이종혁, 노명일, 김기수, 이혜원, "선박 및 해양 구조물의 자동 접이안 시뮬레이션 방법", 2021년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 인천, pp. 562, 2021.05.13-14
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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
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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
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김기수, 김종웅, 노명일, "대기 행렬과 DEVS 기반 함정의 승조원 운영 최적화 방법", 2020년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, pp. 311, 2020.11.25-28
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김기수, 김종웅, 노명일, "함정의 승조원 운영 평가 및 최적화 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 257, 2020.11.05-06
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이원재, 노명일, 하지상, 이혜원, 공민철, 조영민, 손남선, "선박 주변 인지를 위한 영상 기반 장애물 탐지 및 추적 방법", 2020년도 대한조선학회 추계학술발표회, 창원, pp. 241-242, 2020.11.05-06