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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.12
- 수록면
- 1,398 - 1,405 (8page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2024.24.0240
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In this study, we developed a reinforcement learning-based approach for the cooperative navigation of unmanned surface vehicles (USVs) in marine environments. Specifically, we addressed the formation control and collision avoidance of USVs. To achieve this, we used a virtual leader to coordinate the reference position of each USV so as to maintain a specific formation shape. Additionally, we designed a dedicated reward function within a reinforcement learning framework to simultaneously maintain given formations and maximize collision avoidance. The models were then trained and tested in simulation environments with various obstacles. We evaluated three algorithms for formation control performance and obstacle avoidance: deep Q-network (DQN), multi-agent proximal policy optimization (MAPPO), and multi-agent deep deterministic policy gradient (MADDPG). The results showed that the MAPPO algorithm has higher success rates in collision avoidance and better formation maintenance compared with DQN and MADDPG.
목차
Abstract
I. 서론
II. 군집 USV 편대 제어
III. 멀티에이전트 강화학습 적용
IV. 시뮬레이션 검증
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
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J. Lindsay, J. Ross, M. L. Seto, E. Gregson, A. Moore, J. Patel, and R. Bauer, “Collaboration of heterogeneous marine robots toward multidomain sensing and situational awareness on partially submerged targets,” IEEE Journal of Oceanic Engineering, vol. 47, no. 4, pp. 880-894, Oct. 2022.
G. Liu, J. Wu, N. Wen, R. Zhang, “A review on collaborative planning of multiple unmanned surface vehicles,” 2018 Chinese Automation Congress, pp. 2158-2163, Jan. 2018.
K. B. Lee, S. J. Baek, P. J. Jung, T. H. Kim, and J. H. Jeon, “Cooperative Multi-agent Reinforcement Learning for Multiple Anti-aircraft Target Surveillance,” Journal of Institute of Control, Robotics and Systems (in Korean), vol. 30, no. 6, pp. 587-595, Jun. 2024.
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