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Bayesian Collision Risk Estimation Algorithm for Efficient Collision Avoidance against Multiple Traffic Vessels

다중 선박에서 효율적인 충돌 회피를 위한 베이지안 충돌 위험도 추정 알고리즘

  • 송병호 (조선대학교 컴퓨터통계학과) ;
  • 이경효 (목포대학교 정보산업연구소) ;
  • 정민아 (목포대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 이성로 (목포대학교 정보전자공학과)
  • Received : 2010.10.11
  • Accepted : 2011.03.02
  • Published : 2011.03.31

Abstract

Collision avoidance algorithm of vessels have been studied to avoid collision and grounding of a vessel due to human error. In this paper, We propose a collision avoidance algorithm using bayesian estimation theory for safety sailing and reduced risk of collision accident. We calculate collision risk for efficient collision avoidance using bayesian algorithm and determined the safest and most effective collision risk is predicted by using re-planned with re-evaluated collision risk in the future(t=t'). Others ship position is assumed to be informed from AIS. Experimental results show that we estimate the safest and most effective collision risk.

선박의 충돌회피 알고리즘은 인적 요인에 의한 해난사고를 방지하고, 보다 효과적이고 안전한 운항을 위해 개발되어 왔다. 본 논문에서는 충돌사고의 위험성을 줄이고, 안전운항을 지원하기 위하여, 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 추정하는 알고리즘을 고안한다. 기존의 선박 충돌 회피를 시스템보다 안전한 충돌 회피를 위해서 베이지안 추정 이론을 이용하여 충돌 위험도를 계산하고 일정 시간 이후에 타선들의 위치 및 속도정보와 자선의 위치 및 속도정보를 이용하여 충돌 위험도를 예측함으로써 보다 안전하고 효율적인 충돌 위험도를 결정한다. 본 논문에서 타선박의 항해정보는 AIS 정보를 가정하였고, 기존의 DCPA와 TCPA를 이용한 퍼지 추론 방법보다 효율적으로 충돌 위험도를 추정할 수 있다.

Keywords

References

  1. Hasegawa, K. et al.,"Ship auto-navigation fuzzy expert system (SAFES)", Journal of the Society of Naval Architecture of Japan, Vol.166, 1989.
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Cited by

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