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초록·키워드
해양 과학 및 군사 작전에 대한 수요가 증가함에 따라 자율 수중 차량(autonomous underwater vehicle, AUV)의 중요성이 점차 커지고 있다. AUV는 유연한 각도 변화를 바탕으로 다양한 임무에서 성공률 높은 제어를 달성할 수 있다. 그러나 대부분의 기존 연구는 주로 단순한 환경에서의 실험과 AUV 작전에서의 고유한 방향성을 간과한다. 이에 본 논문은 AUV의 방향 정책 강화학습 알고리즘(directional policy reinforcement learning, DPRL)을 통한 변침점 생성 알고리즘 기반의 AUV 임무 수행 전략을 제안한다. 이때 장애물의 크기 및 위치, 목표물의 위치, 그리고 목표물에 대한 접근 각도를 나타내는 충격 각도를 무작위로 설정한 동적인 환경에서의 실험 결과를 통하여 본 알고리즘의 우수성을 입증한다.
본문·목차
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