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곡선좌표계 변환에 기반한 협수로에서 선박 자율 충돌회피
Automatic Ship Collision Avoidance in Narrow Channels through Curvilinear Coordinate Transformation 원문보기

大韓造船學會 論文集 = Journal of the society of naval architects of korea, v.58 no.3, 2021년, pp.191 - 197  

조용훈 (카이스트 기계공학과) ,  김종휘 (카이스트 기계공학과) ,  김진환 (카이스트 기계공학과)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study addresses autonomous ship collision avoidance in narrow channels using curvilinear coordinates. Navigation in narrow channels or fairways is known to be much more difficult and challenging compared with navigation in the open sea. It is not straightforward to apply the existing collision ...

주제어

참고문헌 (15)

  1. Buyval, A., Gabdulin, A., Mustafin, R., & Shimchik, I., 2017. Deriving overtaking strategy from nonlinear model predictive control for a race car. 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Vancouver, BC, Canada, 24-28 September 2017. 

  2. Cho, Y. et al., 2019. Experimental validation of a velocity obstacle based collision avoidance algorithm for unmanned surface vehicles. 12th IFAC Conference on Control Applications in Marine Systems, Robotics, and Vehicles (CAMS), Daejeon, Korea, 18-20 September 2019. 

  3. Cho, Y., Han, J., & Kim, J., 2020. Efficient COLREG-compliant collision avoidance in multi-ship encounter situations. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. early access, 20 October 2020, doi: 10.1109/TITS.2020.3029279. 

  4. Frasch, J. V. et al., 2013, An auto-generated nonlinear MPC algorithm for real-time obstacle avoidance of ground vehicles. 2013 European Control Conference (ECC), Zurich, Switzerland, 17-19 July 2013. 

  5. Fossen, T.I., 2011. Handbook of marine craft hydrodynamics and motion control. John Wiley & Sons: New York. 

  6. Han, J. et al., 2020. Autonomous collision detection and avoidance for ARAGON USV: Development and field tests. Journal of Field Robotics, 37(6), pp.987-1002. 

  7. Huang, Y. et al., 2020. Ship collision avoidance methods: State-of-the-art. Safety Science, 121, pp.451-473. 

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  10. Jo, K., Lee, M., & Sunwoo, M., 2017. Track fusion and behavioral reasoning for moving vehicles based on curvilinear coordinates of roadway geometries. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19(9), pp.3068-3075. 

  11. Kufoalor, D.K.M, et al., 2020. Autonomous maritime collision avoidance: Field verification of autonomous surface vehicle behavior in challenging scenarios. Journal of Field Robotics, 37(3), pp.387-403. 

  12. Thyri, E.H., Breivik, M., & Lekkas, A.M., 2020. A path-velocity decomposition approach to collision avoidance for autonomous passenger ferries: concepts and full-scale experiments, 1st Virtual IFAC World Congress, Berlin, Germany, 11-17 July 2020. 

  13. Wang, H., Kearney, J., & Atkinson, K. 2002, Arc-length parameterized spline curves for real-time simulation. 5th International Conference on Curves and Surfaces, France, 27 June-3 July 2002. 

  14. Wang, W. et al., 2019. Roboat: An autonomous surface vehicle for urban waterways. 2019 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Macau, China, 4-8 November 2019. 

  15. Woerner, K. et al., 2019. Quantifying protocol evaluation for autonomous collision avoidance. Autonomous Robots, 43(4), pp.967-991. 

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