Skip to content
Extra Form
Abstract Developing a collision avoidance system which can operate in an unpredictable environment is a
challenging task. Especially in congested sea areas, each ship should continuously make decisions to
avoid collisions with other ships while complying with the Convention on the International Regulations for Preventing Collisions at Sea (COLREGs). In this study, we proposed a robust and efficient method to collision avoidance for multi-ships based on the Deep Reinforcement Learning (DRL). The proposed method directly maps the states of the encountered target ships to an own ship’s steering commands related to rudder angle using the Deep Neural Network (DNN). This DNN is trained over the multi-ships on various situations using the policy gradient based DRL algorithm. However, the typical feedforward DNNs used in the domain require a fixed-dimensional input. To handle the multi-ship collision avoidance problem, we category the encountered target ships into four regions in terms of COLREGs for the purpose of fixing the input size. We performed a variety of simulation scenarios to verify the effectiveness and efficiency of the proposed method. The simulation results show that the proposed method has the capabilities to guarantee the collision avoidance of multi-ships while ensuring following their predefined paths.
Publication Date 2019-05-16

조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17


  1. No Image 08Oct
    by
    in Domestic Conference

    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "다중 센서 융합을 이용한 주위 선박의 경로 추적 방법", 2021년도 대한조선학회 추계학술발표회, 군산, pp. 509, 2021.11.04-05

  2. No Image 17Dec
    by
    in Domestic Conference

    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상의 센서 데이터 융합을 이용한 해상 장애물의 추적 방법", 2022년도 한국CDE학회 동계학술발표회, 제주, 2022.02.09-12

  3. No Image 08Oct
    by
    in Domestic Conference

    조영민, 노명일, 이혜원, 진은석, 유동훈, "가상 환경에서의 선박 추적을 위한 AIS 및 RADAR 데이터 융합", 2021년도 한국CDE학회 하계학술발표회, 제주, pp. 307, 2021.08.25-28

  4. No Image 30Mar
    by
    in Domestic Conference

    조영민, 노명일, 이혜원, 유동훈, "선박 탐지를 위한 레이더 데이터의 처리 방법", 2022년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 308, 2022.06.02-04

  5. No Image 07Sep
    by
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, 함승호, 이성준, "다관절 크레인을 이용한 해양 작업 시 안전성 제고를 위한 HILS 적용", 2017년도 대한조선학회 추계학술발표회, 여수, 2017.11.02-03

  6. No Image 09Jun
    by
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, 함승호, 이성, 이혜원, “물리 기반 해석을 접목한 해양 작업 지원선의 크레인 HIL Simulation”, 2016년도 한국CAD/CAM학회 동계학술발표회, 평창, pp. 534-536, 2016.01.27-29

  7. No Image 24Apr
    by
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, 함승호, "해상 작업을 위한 다관절 크레인의 좌우 동요 저감 설계에 관한 연구", 2017년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 부산, pp. 238-239, 2017.04.19-20

  8. No Image 17Feb
    by
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, 함승호, "다관절 크레인의 좌우동요 저감을 위한 제어 방법에 관한 연구", 2017년도 한국CDE학회 동계학술발표회, pp. 584, 평창, 2017.02.08-10

  9. No Image 22Mar
    by
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, 이성준, 하지상, "강화 학습 기반 무인 선박의 충돌 회피 알고리즘 연구", 2018년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 259, 2018.05.24-25

  10. No Image 02Apr
    by SyDLab
    in Domestic Conference

    조로만, 노명일, "강화 학습 기반의 다 선박 충돌 회피 알고리즘 연구", 2019년도 대한조선학회 춘계학술발표회, 제주, pp. 186, 2019.05.15-17

Board Pagination Prev 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 46 Next
/ 46

Powered by Xpress Engine / Designed by Sketchbook

sketchbook5, 스케치북5

sketchbook5, 스케치북5

나눔글꼴 설치 안내


이 PC에는 나눔글꼴이 설치되어 있지 않습니다.

이 사이트를 나눔글꼴로 보기 위해서는
나눔글꼴을 설치해야 합니다.

설치 취소