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[국내논문] 가상환경과 DDPG 알고리즘을 이용한 자율 비행체의 소노부이 최적 배치 연구
Research on Optimal Deployment of Sonobuoy for Autonomous Aerial Vehicles Using Virtual Environment and DDPG Algorithm 원문보기

한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.15 no.2, 2022년, pp.152 - 163  

김종인 (Department of Electronic and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy) ,  한민석 (Department of Electronic and Control Engineering, Republic of Korea Naval Academy)

초록
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본 논문에서는 대잠전의 필수 요소인 소노부이를 무인항공기가 최적의 배치로 투하할 수 있게 하는 방법을 제시한다. 이를 위해 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 활용해 직접 구성한 환경과 외부에서 Python으로 작성한 강화학습 알고리즘이 서로 통신을 주고받으며 학습할 수 있게 하였다. 특히, 잘못된 행동이 누적되어 학습에 영향을 미치는 경우를 방지하고 비행체가 목표지점으로 최단 시간에 비행함과 동시에 소노부이가 최대 탐지 영역을 확보하기 위해 강화학습을 도입하고. 심층 확정적 정책 그래디언트(Deep Deterministic Policy Gradient: DDPG) 알고리즘을 적용하여 소노부이의 최적 배치를 달성하였다. 학습 결과 에이전트가 해역을 비행하며 70개의 타겟 후보들 중 최적 배치를 달성하기 위한 지점들만을 통과하였고 탐지 영역을 확보한 모습을 보면 겹치는 영역 없이 최단 거리에 있는 지점을 따라 비행하였음을 알 수 있다. 이는 최적 배치의 요건인 최단 시간, 최대 탐지 영역으로 소노부이를 배치하는 자율 비행체를 구현하였음을 의미한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we present a method to enable an unmanned aerial vehicle to drop the sonobuoy, an essential element of anti-submarine warfare, in an optimal deployment. To this end, an environment simulating the distribution of sound detection performance was configured through the Unity game engine,...

Keyword

#Autonomous Arial Vehicle   #DDPG Algorithm   #Reinforcement Learning   #Sonobuoy   #Unity ML-Agents   #Virtual Environment  

표/그림 (16)

AI 본문요약
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제안 방법

  • 따라서 음향 탐지 성능 분포도를 통해 어느 지점에 소노부이를 배치해야 최대 탐지 영역을 확보할 수 있는지, 어느 경로로 이동하면 최단 시간에 소노부이를 배치할 수 있는지를 유추할 수 있다. 본 연구에서는 모의적으로 음향 탐지 성능 분포도를 생성하고 에이전트가 이를 인식할 수 있도록 설계하였다.
  • 본 논문에서는 액터 신경망과 크리틱 신경망, 학습 방법과 저장을 모두 Python의 Tensorflow를 통해 구현하였으며 이 Python 코드는 Unity를 통해 구성한 환경 및 에이전트와 통신하며 학습이 이루어진다.
  • 본 논문에서는 Unity 게임엔진을 통해 음향 탐지 성능 분포도를 모사한 환경을 구성하고 Unity ML-Agents를 통해 외부에서 Pyhton(Tensorflow)으로 작성된 DDPG 알고리즘과 통신하며 강화학습을 진행하였다. 학습의 대상인 에이전트 비행체는 드론으로 설정하였으며 보상 값을 높이는 학습 결과를 도출하기 위해 타겟으로 접근하는 적절한 보상 설계를 하였다.

이론/모형

  • DDPG의 특징은 3가지가 있다. 먼저 학습할 때 사용하는 궤적 데이터가 시간적으로 상관되어 그래디언트가 편향되는 것을 방지하기 위해 경험 리플레이(experience replay)방식을 사용한다. 이는 에이전트의 경험을 학습에 바로 사용하지 않고 그림 8처럼 리플레이 버퍼에 저장해 두었다가 버퍼에서 샘플을 무작위로 N개 추출하는 방식이다.
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참고문헌 (15)

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  15. G. Min, M. Shin, S. Yoon, H. Lee, G. Jeong and D. Cho, Reinforcement-Learning with Tensorflow & Unity ML-Agents, https://github.com/reinforcement-learning-kr/Unity_ML_Agents 

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