본 연구는 근접상황 선박충돌회피지원시스템 개발을 위한 기초연구로써, 근거리 조우상황에서 항해사의 부적절한 조선으로 발생하는 선박충돌사고를 감소시키기 위한 선박충돌회피지원모델을 제시한다. 이 모델은 선박의 다양한 조우상황을 비교하고, 자선의 선회특성을 이용하여 상대선박의 침로, 속도 유지에 대한 충돌회피 가능영역과 방법을 나타냄으로써 근접상황에서도 신속한 피항동작 검토 및 결정을 가능케 하며 효과적인 충돌회피 조선을 지원할 것이다.
본 논문에서는 선박충돌사고의 주요한 원인이 되는 인적운항과실의 감소 및 효과적인 선박충돌회피를 지원하기 위해 새로이 제안된 '속력을 고려한 선박충돌회피지원 모델'을 기반으로 한 선박충돌회피지원 프로그램 개발에 관하여 연구하였다. 이 프로그램은 선행 연구에서 고려되지 않은 상대선박의 속력이 고려되었으며, 자선의 선회특성을 이용하여 상대선박의 침로, 속도에 대한 충돌회피 가능영역과 방법을 표시함으로써, 근접상황에서도 효과적인 충돌회피 조종을 지원할 것이다.
The velocity dipole field method is presented for real-time collision avoidance of mobile robots. The direction of motion of the obstacle is used as the axis of the dipole field, and the speed of the obstacle is used to proportionally strengthen the dipole field. The elliptical field lines of the dipole field are useful to skillfully guide the robot around obstacles, quite similar to the way humans avoid moving obstacles. Field modulation coefficient is also introduced to weaken the field effect as the obstacle recedes. The real-time algorithm of the velocity dipole field has been devised and experimentally tested on the robot soccer test-bed. The results show the capability of the new real-time collision avoidance strategy and how it can overcome the weaknesses in the conventional potential field method. The new method makes an explicit and proactive action of collision avoidance, unlike the conventional method, which forces the robot merely away from the obstacle aimlessly. The proposed method delivers greater capability with no considerable computational overhead
잠입 액션 게임은 크게 적을 공격해 잠입하거나 적의 시야를 회피하는 두 가지 방식으로 진행된다. 최근의 잠입 액션 게임은 높은 액션의 비중으로 전면대결의 빈도가 높아져 다른 액션게임 장르와의 경계가 흐려졌다. 본 논문에서는 플레이어를 약자의 위치에 두어 액션을 이용한 잠입이 아닌 회피를 이용한 잠입을 주된 특징으로 하는 게임을 제작하고 그 제작과정을 기술한다. 회피를 위한 주요 요소로 빛을 선택해 적의 시야를 차단하여 회피하는 것을 주된 플레이 방법으로 삼았고 액션 요소를 추가하기 위해 다양한 프로토타입을 제작하여 테스터들에게 플레이하도록 하는 플레이 테스트를 거쳤고, 그 결과 제한된 상황에서의 액션이 선택되었으며, 잠입에 영향을 주는 사용자 인테페이스 중 미니맵, 입력 장치가 추가, 수정되었다. 잠입을 이용한 게임 제작 시 결정된 여러 사항들을 살펴보고 그 결정과정의 경험을 기술한다.
The studies on automatic ship collision avoidance system, which have been carried out in the last 10 years, are facing on new situation due to newly developed high technology such as computer and other information system. It was almost impossible to make it used in real navigation field 3-4 years ago because of the absence of any tool to give other ship's information, however recently developed technology suggests new possibility. This study is carried out to develop the automatic ship collision avoidance support system which considers ship's manoeuvrability into it's collision avoidance algorithm. One of the important part in ship collision avoidance system is collision decision module which can calculate collision risk with other ships and act properly to avoid the situation. Many of previous researches are using present ship's dynamic data such as present speed, position and course to calculate collision risk. However when a ship commences avoidance action, the real situation is quite different with one that has been estimated by the ship's initial data due to the ship's manoeuvring characteristic. Therefore it is better to take into account ship's manoeuvring characteristic from the stage of collision decision in ship collision avoidance system. In this study, these effects are included in the developed system. The proposed system are verified its usefulness in numerical simulation environments.
본 논문에서는 지능형 선박의 실시간 장애물회피를 위한 충돌회피시스템을 논한다. 다른 무인자율항체들의 충돌회피시스템과는 달리 지능형 선박의 충돌회피시스템은 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피뿐만 아니라 해양을 항해하는 모든 선박이 준수해야하는 국제해상충돌예방규칙(COLRECs, International Regulations for Preventing Collisions at Sea)을 반영해야한다. 목적지까지의 합리적이고 안전한 경로를 통한 충돌회피라는 일반적인 충돌회피시스템의 목표를 달성하기 위해 BK-곱에 기반한 휴리스틱 탐색기법을 채용하며, 또 다른 목표인 COLREGs의 준수를 위해 충돌회피를 위한 규칙을 적용하는 지식기반시스템을 채용한다. 제안된 충돌회피시스템의 성능검증을 위해 COLREGs에 명시된 여러 가지 조우상황을 설정한 시나리오를 이용하여 최적성과 안정성 관점에서 시뮬레이션을 수행하고 그 결과를 $A^{\ast}$ 탐색기법과 비교한다. 시뮬레이션을 통해 제안된 충돌회피시스템이 지능형 선박의 실용적이고 효율적인 실시간 충돌회피시스템으로 적합함을 확인하였다.
This paper proposes a sensor-based path planning method which utilizes fuzzy logic and neural network for obstacle avoidance of a mobile robot in uncertain environments. In order to acquire the information about the environment around the mobile robot, the ultrasonic sensors mounted on the front of mobile robot are used. The neural network, whose inputs are preprocessed by ultrasonic sensor readings, informs the mobile robot of the situation of environment in which mobile robot is at the present instant. Then, according to the situation class, the fuzzy rules are fired to make a decision on the mobile robot action. In addition, this method can be implemented real time since the number of fuzzy rules used to avoid the obstacle is small. Fuzzy rules are constructed based on the human reasoning and tuned by iterative simulations. The effective of the proposed avoidance method is verified by a series of simulations.
A simulation system is needed to train students and mariners in order that they can take suitable actions to evade typhoon's strike promptly and sufficiently. In order to make such kind of system, three kinds of models about the typhoon are necessary, typhoon prediction model to generate typhoon's track, wind & wave-field model to make sea conditions around the typhoon and evaluation model of trainee's action whether their actions were suitable or not during simulation. We have developed the prediction and wind & wave-field models of typhoon, but the evaluation model has not been developed yet. In this paper, after making a method for evaluating trainee's actions by seakeeping performance, we propose an typhoon avoidance simulation system for training mariners so that they can promote their abilities to evade the typhoons at sea.
클라이언트의 캐쉬된 데이터 관리는 클라이언트 응용의 정확성을 보장하기 위해 필요하다. 캐쉬 일관성 알고리즘은 탐지 기반과 회피 기반의 두 부류가 있다. 탐지 기반의 캐쉬 일관성 방법은 일단 비일관된 데이터의 접근을 허용하고 완료하기 전 캐쉬된 데이터의 유효성을 검사한다. 반면, 회피 기반의 알고리즘 하에서 트랜잭션은 비일관된 데이터를 접근할 기회를 전혀 갖지 않는다. 이 논문에서는 회피 기반의 버전을 이용한 새로운 캐쉬 일관성 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 서버와 클라이언트에 이중 버전을 유지하여 단일 버전만 사용한 방법에 비하여 콜백으로 인한 메시지 교환을 제거하고 트랜잭션의 철회율을 감소시킬 수 있다. 또한 갱신 전달을 위하여 무효화와 전파를 혼합하여 사용함으로써 캐쉬 실패를 최소화하였다.
본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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