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효율적인 경로 계획은 USV 탐색에 필수적인 문제이다. A* 알고리즘은 최적의 거리비용으로 안전한 경로를 찾는데 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 본 논문에서는 정적 및 동적 장애물 환경에서 무인 지상 차량의 경로 계획을 위해 수정 된 A * 알고리즘을 적용 하였다. 현재의 연구로서 USV와 장애물 사이의 안전 거리가있는 A * 접근법을 채택하였다. 경로 길이 및 계산 시간과 같은 두 가지 중요한 ...

효율적인 경로 계획은 USV 탐색에 필수적인 문제이다. A* 알고리즘은 최적의 거리비용으로 안전한 경로를 찾는데 효율적인 알고리즘 중 하나이다. 본 논문에서는 정적 및 동적 장애물 환경에서 무인 지상 차량의 경로 계획을 위해 수정 된 A * 알고리즘을 적용 하였다. 현재의 연구로서 USV와 장애물 사이의 안전 거리가있는 A * 접근법을 채택하였다. 경로 길이 및 계산 시간과 같은 두 가지 중요한 매개 변수는 시작 시간이 서로 다른 것으로 간주하였다. 현재 연구에서 적용한 방법이 해상 충돌 방지 국제 규칙 (COLREGs)에 부합하는 무인 지상 차량의 장애물 회피에 효과적인 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

Efficient path planning is an essential issue for USV navigation. In order to find a safe route with the optimal distance cost, the A* algorithm is one of the effective algorithms. In this study, the modified A* algorithm is applied for path planning of an unmanned surface vehicle in static and dyna...

Efficient path planning is an essential issue for USV navigation. In order to find a safe route with the optimal distance cost, the A* algorithm is one of the effective algorithms. In this study, the modified A* algorithm is applied for path planning of an unmanned surface vehicle in static and dynamic obstacle environment. The current study adopts an A* approach with a safety distance between USV and obstacles. Two important parameters such as path length and computational time are considered with the different start time. However, the path generated by conventional A* algorithm contained a large number of turns on the grid map. Therefore, a new path smoothing is used to reduce the number of turns and provide a sequence of optimal waypoints. The results show that the modified approach is effective for obstacle avoidance of an unmanned surface vehicle which is compliant with the International Regulations for Avoiding Collision at sea (COLREGs).

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