[논문]국제해상충돌예방규칙을 고려한 확률적 속도 장애물 기반의 선박 충돌회피 알고리즘

조용훈; 한정욱; 김진환; 이필엽

doi:10.3744/snak.2019.56.1.075

국제해상충돌예방규칙을 고려한 확률적 속도 장애물 기반의 선박 충돌회피 알고리즘
Automatic Ship Collision Avoidance Algorithm based on Probabilistic Velocity Obstacle with Consideration of COLREGs 원문보기

大韓造船學會論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.56 no.1, 2019년, pp.75 - 81

조용훈 (카이스트 기계공학과) , 한정욱 (카이스트 기계공학과) , 김진환 (카이스트 기계공학과) , 이필엽 (한화시스템 해양연구소)

Abstract ▼ AI-Helper

This study presents an automatic collision avoidance algorithm for autonomous navigation of unmanned surface vessels. The performance of the collision avoidance algorithm is heavily dependent on the estimation quality of the course and speed of traffic ships because collision avoidance maneuvers should be determined based on the predicted motions of the traffic ships and their trajectory uncertainties. In this study, the collision avoidance algorithm is implemented based on the Probabilistic Velocity Obstacle (PVO) approach considering the maritime collision regulations (COLREGs). In order to demonstrate the performance of the proposed algorithm, an extensive set of simulations was conducted and the results are discussed.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

본 논문에서는 타선 속도의 불확실성을 직교좌표계에서의 정규 분포(Gaussian distribution)로 가정하였을 때, 충돌확률 기반의 확률적 속도 장애물을 소개한다. 관련 선행연구로서 특정 시점에서의 선박 간의 위치 정보에 기반한 순간 충돌확률(instantaneous collision probability)을 계산하고 이를 충돌 위험도 예측과 충돌회피에 활용하는 연구와(Park et al.
, 2016; Park & Kim, 2017), 이를 타선의 조선 의도(maneuver intention)를 추정하는데 활용한 연구가 진행된 있다(Cho & Kim, 2017). 본 연구에서는 기존 논문의 내용을 확장하여 미래에 불특정 시간에 발생하는 충돌 확률 특성을 고려하고 속도 좌표계에서 충돌확률을 계산함으로써 보다 실제적이고 효율적으로 충돌 회피 경로를 계산하는 방법을 소개한다.
본 연구에서는 선박의 자율운항을 위한 선박 충돌회피 알고리즘을 제안하였다. 선박의 충돌회피 시 타선의 속력과 침로의 불확실성을 반영하는 충돌확률 계산 알고리즘을 제시하고 해당 알고리즘을 사용한 확률적 속도 장애물을 활용하였다.

제안 방법

5의 COLREGs penalty parameter를 활용하여, PVO_O에 반비례하게 모델링한다. PVO_O값이 커질수록 COLREGs를 위반하면서라도 충돌을 회피해야하는 의무가 커지기 때문에, COLREGs 미준수에 대한 비용을 PVO_O에 대해 반비례하게 설계하였다.
제안하는 알고리즘을 사용하는 무인선은 다른 남북 왕복 선박과 추월 및 전방 조우하며, 동서 왕복 선박과 교차한다. 각 선박에서 다른 선박의 위치는 칼만필터 기반의 추적필터를 사용하여 추정하며, 추적필터에서 추정되는 위치 및 불확실성을 활용하여, 확률적 속도 장애물 및 불확실 속도 장애물 기반 충돌회피를 수행한다. 시뮬레이션 설정 및 그림은 Fig.
적색 파선은 p와 PVO_O의 합이며, 흑색 실선은 경유점 추종을 위한 비용의 최댓값이다. 경유점 추종을 위한 비용은 0과 0.1사이로 정규화 (normalization)하여 사용하며, COLREGs 미준수에 대한 비용은 Fig. 5의 COLREGs penalty parameter를 활용하여, PVO_O에 반비례하게 모델링한다. PVO_O값이 커질수록 COLREGs를 위반하면서라도 충돌을 회피해야하는 의무가 커지기 때문에, COLREGs 미준수에 대한 비용을 PVO_O에 대해 반비례하게 설계하였다.
무인선은 미리 할당된 두 개의 경유점을 왕복하도록 시뮬레이션을 진행하였으며 두 대의 무인선은 남북으로, 한 대의 무인선은 동서로 왕복 하게끔 설정하였다. 남북으로 왕복하는 두 대의 무인선 중 한 대는 제안하는 알고리즘인 확률적 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용하며, 나머지 두 대의 무인선은 불확실 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용한다. 제안하는 알고리즘을 사용하는 무인선은 다른 남북 왕복 선박과 추월 및 전방 조우하며, 동서 왕복 선박과 교차한다.
두 번의 어파인변환 중, 첫 번째 어파인변환은 삼각형의 적분 구간을 사각형 형태의 근사가 가능한 형태로 변환하며, 정규 분포를 평균이 0인 정규 분포로 만들기 위하여 속도 분포의 평균을 0으로 이동시키는 평행이동을 실시한다. 첫 번째 적용된 어파인 변환을 나타내면 식 (5)와 같다.
제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위한 시뮬레이션을 위하여 ROS(Robot Operating System) gazebo 기반의 시뮬레이터 상에서(Koenig & Howard, 2004), Clearpath사의 Kingfisher 무인선 모델을 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하였다. 무인선은 미리 할당된 두 개의 경유점을 왕복하도록 시뮬레이션을 진행하였으며 두 대의 무인선은 남북으로, 한 대의 무인선은 동서로 왕복 하게끔 설정하였다. 남북으로 왕복하는 두 대의 무인선 중 한 대는 제안하는 알고리즘인 확률적 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용하며, 나머지 두 대의 무인선은 불확실 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용한다.
본 연구에서는 선박의 자율운항을 위한 선박 충돌회피 알고리즘을 제안하였다. 선박의 충돌회피 시 타선의 속력과 침로의 불확실성을 반영하는 충돌확률 계산 알고리즘을 제시하고 해당 알고리즘을 사용한 확률적 속도 장애물을 활용하였다. 확률적 속도 장애물 알고리즘 및 COLREGs를 기반으로 하는 비용함수를 설계하고, 설계된 비용함수 및 확률적 속도 장애물의 유효성 검증을 위하여, 수치 시뮬레이션을 통한 검증을 수행하였다.
남북으로 왕복하는 두 대의 무인선 중 한 대는 제안하는 알고리즘인 확률적 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용하며, 나머지 두 대의 무인선은 불확실 속도 장애물 기반의 알고리즘을 사용한다. 제안하는 알고리즘을 사용하는 무인선은 다른 남북 왕복 선박과 추월 및 전방 조우하며, 동서 왕복 선박과 교차한다. 각 선박에서 다른 선박의 위치는 칼만필터 기반의 추적필터를 사용하여 추정하며, 추적필터에서 추정되는 위치 및 불확실성을 활용하여, 확률적 속도 장애물 및 불확실 속도 장애물 기반 충돌회피를 수행한다.
제안하는 알고리즘의 성능 검증을 위한 시뮬레이션을 위하여 ROS(Robot Operating System) gazebo 기반의 시뮬레이터 상에서(Koenig & Howard, 2004), Clearpath사의 Kingfisher 무인선 모델을 활용한 수치 시뮬레이션을 수행하였다.
선박의 충돌회피 시 타선의 속력과 침로의 불확실성을 반영하는 충돌확률 계산 알고리즘을 제시하고 해당 알고리즘을 사용한 확률적 속도 장애물을 활용하였다. 확률적 속도 장애물 알고리즘 및 COLREGs를 기반으로 하는 비용함수를 설계하고, 설계된 비용함수 및 확률적 속도 장애물의 유효성 검증을 위하여, 수치 시뮬레이션을 통한 검증을 수행하였다.

이론/모형

위와 같은 단점을 극복하기 위하여, Genz and Bretz (2009)은 삼변량과 이변량 정규 분포의 수치해석적(numerical) 근사방법을 활용한 다양한 형상의 적분구간에서의 적분 해를 제시하였다. 정규 분포 적분의 근사해 사용을 위해 Fig. 1와 같은 두 번의 어파인변환(affine transform)을 적용하였으며(Cho et al., 2018), 각 어파인변환은 선형변환(linear transformation)과 평행이동(linear translation)의 합성으로 구성되어 있다.

성능/효과

시뮬레이션 간 남북 왕복 선박과의 조우는 46회 발생하였으며, 동서 왕복 선박과의 조우는 28회 발생하였다. 결과에서 충돌회피 시 설정 된 회피 반경보다 가까워지는 경우는 1회 발생하였으며, 13.5 m의 상대거리를 나타냈다.
마지막으로 같은 조건에서, 규정 준수 시 충돌확률이 50% 미만이라면, 규정을 지키는 침로와 선속을 목표 선수방향 및 목표 선속으로 설정한다. 따라서 COLREGs penalty parameter에 따라 COLREGs gap이 바뀌며, COLREGs 준수도는 COLREGs penalty parameter가 커지면, COLREGs를 준수하려는 경향이 커지며, parameter가 작아지면, COLREGs를 준수하려는 경향이 작아지나, 위험을 회피하려는 경향이 커진다.
해당 경우에 충돌확률이 가장 작아지는 침로로 회피를 하였으나 추후 회피가 불가능한 상황에서의 대응과 관련된 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한, 각 경유점을 지나는 경우를 포함하여 자선의 근처에서 타선이 급하게 침로 및 속도 변경 등을 하거나 혹은 미준수 운항을 하는 경우 해당 회피에 어려움을 겪음을 확인하였다. 따라서 타선의 미준수 운항에 대하여 지속적으로 감시하는 절차가 필요할 것으로 생각되며, 향후 연구로써 타선의 규정 미준수 시 자동 충돌회피 기법 연구와 각 자동 충돌회피 기법간의 성능 비교가 바람직할 것으로 판단된다.
9(b)는 정면 조우 상황이며, 정면 조우 상황에서 두 선박은 규정에 의하여 침로를 우현으로 변경해야 한다. 해당 조우 상황에서 정면 조우하는 선박에 대하여 자선이 침로를 우현으로 변경하여 회피하는 것을 확인할 수 있다. Fig.

후속연구

또한, 각 경유점을 지나는 경우를 포함하여 자선의 근처에서 타선이 급하게 침로 및 속도 변경 등을 하거나 혹은 미준수 운항을 하는 경우 해당 회피에 어려움을 겪음을 확인하였다. 따라서 타선의 미준수 운항에 대하여 지속적으로 감시하는 절차가 필요할 것으로 생각되며, 향후 연구로써 타선의 규정 미준수 시 자동 충돌회피 기법 연구와 각 자동 충돌회피 기법간의 성능 비교가 바람직할 것으로 판단된다.
(2012)은 방향 우선 순차적 선택(DPSS: Direction Priority Sequential Selection)을 활용한 경로생성 방법을 이용하였다. 하지만, 위의 연구에서 제안하는 방법들은 조우한 두 선박 간의 충돌회피를 목표로 하며 2척 이상의 타선을 동시에 조우하는 경우 적용이 쉽지 않다는 한계를 가진다.
시뮬레이션을 통해 대부분의 경우 만족스런 회피 성능을 보임을 확인하였으나 자선이 안전하게 회피가 가능한 회피공간이 부족한 경우에 충돌반경보다 가까워지는 상태가 발생하였다. 해당 경우에 충돌확률이 가장 작아지는 침로로 회피를 하였으나 추후 회피가 불가능한 상황에서의 대응과 관련된 연구가 필요할 것으로 생각된다. 또한, 각 경유점을 지나는 경우를 포함하여 자선의 근처에서 타선이 급하게 침로 및 속도 변경 등을 하거나 혹은 미준수 운항을 하는 경우 해당 회피에 어려움을 겪음을 확인하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	함수 PVO란 무엇인가?	본 논문에서 선박간의 충돌이란, 조우하는 선박의 원형 충돌 구역(circular collision zone) 내에 타 선박이 존재하는 경우로 정의하며(Park & Kim, 2017), 조우하는 선박의 운동 상태가 지속 되었을 때 현재 시점부터 충돌이 일어날 확률을 충돌확률로써 정의한다. 함수 PVO는 현재 운동 상태를 기점으로 자선이 목표한 속력 및 침로로 운동 시에 충돌이 발생할 확률을 의미하며, 자선을 아랫첨자 O로 타선을 아랫첨자 T로 표기 시 자선에 대한 타선의 함수 PVOOT는 식 (1)과 같다(Kluger & Prassler, 2003).
	속도 장애물 이론 기반 충돌회피의 단점을 보완하기 위해 소개된 것은 무엇인가?	속도 장애물 이론 기반 충돌회피의 경우 다수 선박이 존재 하는 상황에서 정지하거나 움직이는 장애물을 동시에 회피할 수 있다는 장점과 함께 운동체의 속력과 침로를 함께 해로 제공한다는 장점이 있으나, 레이다와 카메라를 포함하는 항해보조장비에서 추정되는 타선 운동정보의 불확실성을 반영하기 어렵다는 단점을 갖고 있다. 이를 보완하기 위해 이동로봇에서 장애물의 위치 및 속도 불확실성을 반영하여 확장한 확률적 속도 장애물(PVO: Probabilistic Velocity Obstacle)이 소개된 바 있다(Kluger & Prassler, 2003). 확률적 속도 장애물은 기존의 속도 장애물 방법에 비하여 충돌확률을 계산하기 위한 계산시간이 추가적으로 소모되는 단점이 존재하나, 하드웨어 및 계산 소프트웨어의 발달로 인해 빠른 계산이 가능해지고 있다.
	선박의 무인화를 이해 필요산 기술 개발은 무엇인가?	특히, 감시·정찰 및 해양환경 모니터링과 같은 작업 피로도가 높고 위험한 해상 임무의 안전성과 작업 효율을 높이기 위하여 기존 유인 선박의 무인화를 위한 기술 개발의 필요성이 증대되고 있다. 선박의 무인화를 위해서는 원거리 통신기술 및 레이다(radar), AIS(Automatic Identification System)를 포함하는 운항보조장비의 하드웨어(hardware) 기술뿐만 아니라, 선박의 무인 운항 시 안전과 직결된 상황 인지/인식 기술과 인지/인식 기술을 바탕으로 한 경로 생성(path planning) 및 유도(guidance) 알고리즘과 같은 소프트웨어(software) 기술의 개발이 요구된다(Park et al., 2017).

참고문헌 (16)

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상세보기
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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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