DQN 기반 대잠 헬기 호버링 제어를 위한 심층 신경망 구조 설계 및 성능 분석

김준수; 박준영; 신예림; 이진호; 한민석

doi:10.31818/JKNST.2024.12.7.4.469

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저자정보: 김준수 (해군사관학교) 박준영 (해군사관학교) 신예림 (해군사관학교) 이진호 (해군사관학교) 한민석 (해군사관학교)

저널정보: 한국해군과학기술학회 Journal of the KNST Journal of the KNST Vol.7 No.4

발행연도: 2024.12

수록면: 469 - 475 (7page)

DOI: 10.31818/JKNST.2024.12.7.4.469

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본 연구에서는 DQN(Deep Q-Network)을 활용하여 대잠 헬기의 호버링 제어를 위한 심층 신경망 구조를 설계하고 성능을 분석하였다. 시뮬레이션에서 목표 위치는 (0, 0, 10)으로 설정하고, 질량은 8,000 kg, 중력 가속도는 9.81 m/s2로 가정하였다. DQN 에이전트는 500 에피소드 동안 학습하여 평균 보상 195에 도달하였다. PID 제어기와의 비교에서 DQN 제어기는 상승 시간 0.5초, 정착 시간 3.5초, 오버슈트 0.5 %를 기록하였고, PID 제어기는 각각 0.47초, 3.8초, 1.2 %를 보였다. 평균 RMSE에서도 DQN은 0.032로, PID의 0.045보다 우수했다. 이를 통해 DQN 기반 제어기의 효과성과 안정성이 입증되었으며, 항공기 제어 분야에서의 응용 가능성을 확인하였다.

#심층 Q 네트워크(Deep Q-Network) #호버링 제어(Hovering Control) #대잠 헬기(Anti-Submarine Helicopter) #강화학습(Reinforcement Learning) #PID제어기(PID Controller)

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