강화학습 기반 해상에서 UAV의 함상 자율착륙을 위한 경로계획Reinforcement Learning Based Path Planning for Autonomous Shipboard Landing of UAV in Maritime

Cited 0 time in webofscience Cited 0 time in scopus
  • Hit : 163
  • Download : 0
본 논문에서는 해상에서 UAV의 함상착륙을 위한 접근 및 착륙 과정에서 강화학습에 기반한 경로계획 기법을 제안한다. 제안된 모델은 연속적인 행동영역에 적용이 가능한 대표적인 강화학습 알고리즘인 심층 결정론적 정책 기울기(DDPG) 방식을 이용하여, 이동 장애물에 대한 회피와 함정의 3축 운동을 고려한 경로추종문제를 다루었다. 본 연구의 결과는 시뮬레이션을 통해 보여진다.
Publisher
한국해군과학기술학회
Issue Date
2022-03
Language
Korean
Citation

한국해군과학기술학회지, v.5, no.1, pp.38 - 46

ISSN
2635-4926
DOI
10.31818/JKNST.2022.03.5.1.38
URI
http://hdl.handle.net/10203/302680
Appears in Collection
AE-Journal Papers(저널논문)
Files in This Item
There are no files associated with this item.

qr_code

  • mendeley

    citeulike


rss_1.0 rss_2.0 atom_1.0