• 전자공학회논문지C
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• 제35C권11호
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• pp.76-88
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• 1998

강화 학습은 이산적인 공간을 가상하여 많은 연구가 행해졌지만, 많은 실제적인 제어 문제는 연속적인 공간에서 이루어진다. 평가 함수와 행동 함수를 연속함수로 하면 강화 학습 구조를 연속 공간에서 사용할 수 있다. 그러나 이 경우 두 가지 고려해야 할 점이 있다. 하나는 어떤 종류의 함수 표현 법을 사용할 것인가 하는 문제고, 다른 하나는 첨가하는 잡음의 양을 결정하는 것이다. 평가 함수와 정책 함수(제어기)에는 신경회로를 사용하였다. 강화 예측기로 다음 순간의 강화 신호를 예측하고, 아울러 첨가하는 잡음의 양도 결정하였다. 제안된 강화 학습 구조를 사용하여 차량의 횡 방향 제어 모의 실험에서 온라인 학습의 특성을 확인하였다. 제안된 구조를 실차 실험에도 적용하여 유용성과 타당성을 검증하였다.

• 대한조선학회논문집
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• 제61권3호
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• pp.170-184
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• 2024

With the advancement of autonomous navigation technology in maritime domain, there is an active research on swarming Unmanned Surface Vehicles (USVs) that can fulfill missions with low cost and high efficiency. In this study, we propose a formation control algorithm that maintains a certain shape when multiple unmanned surface vehicles operate in a swarm. In the case of swarming, individual USVs need to be able to accurately follow the target state and avoid collisions with obstacles or other vessels in the swarm. In order to generate guidance commands for swarm formation control, the potential field method has been a major focus of swarm control research, but the method using the potential field only uses the position information of obstacles or other ships, so it cannot effectively respond to moving targets and obstacles. In situations such as the formation change of a swarm of ships, the formation control is performed in a dense environment, so the position and velocity information of the target and nearby obstacles must be considered to effectively change the formation. In order to overcome these limitations, this paper applies a method that considers relative velocity to the potential field-based guidance law to improve target following and collision avoidance performance. Considering the relative velocity of the moving target, the potential field for nearby obstacles is newly defined by utilizing the concept of Velocity Obstacle (VO), and the effectiveness and efficiency of the proposed method is verified through swarm control simulation, and swarm control experiments using a small scaled unmanned surface vehicle platform.

• Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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• 제40권6호
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• pp.516-526
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• 2016

본 논문은 연구용으로 개발된 호버링 타입 무인잠수정을 소개하고 기본적인 운동성능에 대한 시뮬레이션 및 실해역 실험결과를 서술하였다. 본 연구에서 개발된 무인잠수정은 수평 및 수직 추진기를 이용하여 4자유도 운동을 제어 할 수 있으며, 실험이 용이하고 운용하기 쉬운 구조의 테스트 베드용으로 설계하였다. 본 논문에서는 실해역 실험 이전에 무인잠수정의 6자유도 운동방정식을 전개하고 Matlab/Simulink를 이용하여 시뮬레이션 프로그램를 구성하였으며, 이를 통하여 설계된 무인잠수정의 기본적인 운동성능을 확인하였다. 또한 무인잠수정이 주어진 임무를 수행하기 위하여 PID 제어기 및 Fuzzy PID 제어기를 설계하였고 설계된 제어기의 성능을 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 실제 제작된 무인잠수정의 운동성능을 확인하기 위해 실해역에서 실험을 수행하였으며, 설계된 PID 제어기 및 Fuzzy PID 제어기를 이용하여 경유점 제어를 수행하였고 그 결과 조류 외란이 존재하는 실해역 상에서 적절한 제어성능을 확인 할 수 있었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.162-177
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• 2020

자율주행시스템에서 다양한 센서를 기반으로 한 외부환경 인지는 주행안전성과 직접적인 관계가 있다. 최근 머신러닝/심층 신경망 기술의 발전으로 심층 신경망 기반의 인지 모델이 사용됨에 따라, 인지 알고리즘의 올바른 학습과 이를 위한 양질의 학습데이터가 필수적으로 요구된다. 그러나 자율주행에 발생할 수 있는 모든 상황을 데이터를 수집하는 것은 현실적인 어려움이 많다. 해외와 국내의 교통 환경의 차이로 인지 모델의 성능이 저하되기도 하며, 센서가 정상동작을 못하는 악천우에 대한 데이터는 수집이 어려우며 질적인 부분을 보장하지 못한다. 때문에, 실제 도로가 아닌 시뮬레이터 내 가상 도로 환경을 구축하여 합성 데이터를 수집하는 접근법이 필요하다. 본 논문에서는 국내 실정에 맞게 국내 도로 상황을 모사한 시뮬레이터 환경 안에 날씨와 조도, 차량의 종류와 대수, 센서의 위치를 다양화하여 학습데이터를 수집하였고, 보다 더 좋은 성능을 위해 적대적 생성 모델을 활용하여 이미지의 도메인을 보다 실사에 가깝게 바꾸고 다양화 하였다. 그리고 위 데이터로 학습한 인지 모델을 실제 도로 환경에서 수집한 시험 데이터에 성능 평가를 진행하여, 실제 환경 데이터만으로 학습한 모델과 비슷한 성능을 내는 것을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.145-150
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• 2016

자율주행 차량 구현에 있어 차량의 위치에 대한 정확한 정보가 실시간으로 제공되어야 한다. 이동기준국 차분 측위 기술은 차량에 복수의 안테나에서 수신한 신호의 위상차를 통해 정밀 측위 정보를 생성하는 기술로, 이를 위해 차량의 평평하고 넓은 루프를 접지면으로 하는 이중대역 및 이중 원형편파 안테나 개발이 필수적이다. 본 논문에서 제안하는 안테나는 GPS L1과 L2 주파수 대역에서 공진을 일으키는 이중대역 안테나로써, 기존 안테나와 달리 급전부가 안테나 측면에 위치하여 복수의 안테나를 필요로 하는 시스템에 적합하다. 안테나 설계안은 중요 파라미터들의 이론값을 토대로 모델링한 초기 모델을 3D 전파시뮬레이션 소프트웨어를 이용해 최적화하는 방법으로 도출하였다. 최적화된 안테나의 시뮬레이션값과 측정값을 분석한 결과, L1과 L2에서 대역폭 6.1%와 3.7%, 축비 1% 이상임을 확인하였다. 안테나 크기는 $73mm{\times}73mm{\times}6.4mm$로 소형 구조의 장점을 갖췄다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권5호
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• pp.131-142
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• 2015

자율주행 자동차는 전통적인 차량의 주요 수송 기능을 수행 할 수 있는 자동 운전 차량 말하며, 그것은 주변 환경을 감지하고 인간의 어떠한 입력 없이 이동 가능하여야 한다. 본 논문에서는 이러한 자율주행 자동차를 시뮬레이션 할 수 있는 자율주행 자동차 에이전트를 설계하고 이에 대한 프로토타입을 개발하였다. 이를 위하여 자율주행 자동차에 대한 요구 사항을 분석하고, 전통적인 다중 에이전트 시스템에 적합하도록 에이전트를 설계하였다. 설계의 핵심 은 에이전트들은 오직 조종힘에 따라 이동하도록 하는 것이다. 설계된 에이전트의 프로토타입은 유니티3D를 이용하여 구현되었다. 프로토타입을 이용한 시뮬레이션 결과, 에이전트의 이동은 매우 자연스럽게 나타났다. 그러나 에이전트 수를 증가시키는 경우에 성능이 심각하게 저하되었고, 이에 대한 대안들을 제시하였다.

• 한국해양공학회:학술대회논문집
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• 한국해양공학회 2006년 창립20주년기념 정기학술대회 및 국제워크샵
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• pp.335-338
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• 2006

The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI Ocean Engineering Water Tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, it is presented that attitude is unstable, because the lights Which is on Image Frame are disappeared. So we fix the rudder and stem, if the lights on Image Frame are reaching the specific area in the Image Frame. In this paper, we intend to solve the problems that were found in the testing, which, first, will be identified via simulation.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권1호
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• pp.64-73
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• 2012

본 논문에서는 heave 추정 알고리즘 기반의 레이저 거리측정기를 이용한 새로운 선행지형예측시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 선행지형예측시스템은 자율주행 차량이 앞으로 주행할 지면의 형상 정보를 얻기 위한 시스템이다. 이러한 선행지형예측시스템을 구현하기 위하여 측정 범위가 넓고 다양한 환경 조건에서 강인한 레이저 거리 측정기가 일반적으로 이용된다. 이 때 전방 지형을 생성하기 위해 차량의 현재 위치를 알아야 하는데 기존 선행지형예측시스템에서는 heave 움직임을 측정하기 위해 IMU나 가속도계와 같은 가속도 기반 센서들이 주로 이용된다. 하지만 이들 센서는 이동 로봇과 같은 저비용 차량에 사용하기에 고가이며 급 가감속이 발생하는 모바일 로봇에서 측정 오차가 증가하는 문제를 가진다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 주행계와 이전 측정된 지형 정보를 이용한 heave 추정 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이터와 실제 시스템을 이용한 다양한 지형에서 실험을 수행하고 그 결과를 확인해 봄으로써 제안된 heave 추정 알고리즘에 기반한 선행지형예측시스템을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.109-119
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• 2013

현대 정보기술의 지속적인 발전은 무인화 및 자율화를 기반으로 한 모의 환경의 급격한 패러다임의 변화를 야기했으며 이로 인해 실 운용을 대비한 새로운 개념의 전장 환경 시뮬레이션 기술과 장치가 요구되고 있다. 그러나 무인 체계 개발은 타 개발과는 차별적으로 다양하고 복잡한 기능을 고려해야함과 동시에 검증 과정이 어렵다는 특징을 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 무인체계 개발을 위한 효과적인 시뮬레이터를 보이고 표적탐지/인지성능개선, 표적 위치오차 개선, 그리고 초기 표적 탐지시간 단축의 세 가지 정보융합 기술을 제안한다. 제안하는 탐지/인지 성능 개선기술은 로봇의 감지기 영상을 이용하여 표적을 탐지한 후 인식하고 다수의 로봇 인식결과를 바탕으로 정보 융합하여 인식오차를 보정한다. 또한 표적 위치 정확도 개선은 다수 로봇을 활용하여 탐지한 표적의 위치를 보다 정확하게 산출하기 위한 방법이다. 그리고 초기 표적 탐지시간 단축 기법은 임의의 로봇이 표적을 탐지하는 과정에서 장애물에 의해 가려져 탐지가 불가능 할 경우가 생길 경우 이를 미리 판단하여 표적의 예상 궤적을 예측하고 해당 궤적 값인 위치값과 각도값을 타 로봇에게 전송하여 탐지를 지속적으로 수행할 수 있도록 하는 방법이다. 제안하는 방법을 통해 구현된 시뮬레이터의 활용을 통해 무인로봇의 주된 역할인 정보 융합 임무를 충실히 수행함을 확인한다.

• 한국해양공학회지
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• 제21권3호
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• pp.33-39
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• 2007

The more deeply the researches make progress in ocean researches including the seabed resource investigation or the oceanic ecosystem investigation, the more important the role of UUV gets. In case of study on the deep sea, there are difficulties in telecommunications between AUV and ships, and in data communication and recharging. Therefore, docking is required. In AUV docking system, the AUV should identify the position of docking device and make contact with a certain point of docking device. MOERI (Maritime & Ocean Engineering Research Institute), KORDI has conducted the docking testing on AUV ISIMI in KORDI ocean engineering water tank. As AUV ISIMI approachs the docking device, there is some cases of showing an unstable attitude, because the lights which is on Image Frame are disappeared. So we propose the docking algorithm that is fixing the rudder and stem, if the lights on image frame are reaching the specific area in the Image Frame. Also we propose the new docking device, which has a variety of position and light number. In this paper, we intend to solve the some cases of showing an unstable attitude that were found in the testing, which, first, will be identified the validity via simulation.