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영어

In the maritime industry, various research is underway to address issues such as labor shortages and increasing labor costs by developing unmanned operating systems. The Navy is also showing interest in unmanned systems to cope with manpower reduction and ensure the safety of crew members. This paper aims to develop collision avoidance algorithms, a key technology in autonomous navigation systems for unmanned surface vehicles. The collision avoidance algorithm should be able to avoid both static and dynamic obstacles that may be encountered during navigation, even in situations where sensor use is limited. To develop such an algorithm, ACDIS extraction data and AIS data were utilized, and a collision avoidance algorithm was developed by integrating the Vector Field Histogram (VFH) and Velocity Obstacle method (VO). To validate the proposed algorithm, a simulation environment was created using the MMG mathematical model, and through simulations, it was confirmed that collision avoidance is possible even in situations where static obstacles, dynamic obstacles, and both types of obstacles are encountered simultaneously.

한국어

해양 분야에서는 인력 부족과 인건비 증가 등의 문제를 해결하기 위하여 무인 운영 체제에 대한 다양한 연구가 진행 중이 다. 해군에서도 인력 감소 대처와 승무원의 안전 보장을 위해 무인 체계에 대한 관심을 보이고 있다. 본 논문은 무인 함정 체계의 자율운항 기술 중 핵심 기술인 충돌 회피 알고리즘 개발을 목적으로 한다. 충돌 회피 알고리즘은 운항 시 조우할 수 있는 정적 장애물과 동적 장애물을 모두 회피할 수 있어야 하며, 센서의 사용이 제한되는 상황에서도 장애물을 회피할 수 있 어야 한다. 이러한 알고리즘을 개발하기 위해 함정의 ACDIS 추출 데이터와 AIS 데이터를 이용하며, Vector Field Histogram(VFH)과 Velocity Obstacle method(VO)를 융합하여 충돌 회피 알고리즘을 개발하였다. 이를 검증하기 위해 MMG 수학모델을 이용한 시뮬레이션 환경을 구축하였으며, 제시한 알고리즘을 이용할 경우 정적 장애물, 동적 장애물, 두 가 지 장애물을 동시에 조우하는 상황에서도 충돌 회피가 가능함을 시뮬레이션을 통해 확인하였다.