Path planning and collision avoidance for autonomous surface vehicles II: a comparative study of algorithms

Artificial intelligence is an enabling technology for autonomous surface vehicles, with methods such as evolutionary algorithms, artificial potential fields, fast marching methods, and many others becoming increasingly popular for solving problems such as path planning and collision avoidance. However, there currently is no unified way to evaluate the performance of different algorithms, for example with regard to safety or risk. This paper is a step in that direction and offers a comparative study of current state-of-the art path planning and collision avoidance algorithms for autonomous surface vehicles. Across 45 selected papers, we compare important performance properties of the proposed algorithms related to the vessel and the environment it is operating in. We also analyse how safety is incorporated, and what components constitute the objective function in these algorithms. Finally, we focus on comparing advantages and limitations of the 45 analysed papers. A key finding is the need for a unified platform for evaluating and comparing the performance of algorithms under a large set of possible real-world scenarios

Implementasi Algoritma RVO sebagai Sistem Kendali Gerombolan NPC pada Permainan Action RPG

The development of the gaming industry has entered a new phase, the game that was previously used as a means of entertainment, is now widely used as a simulation of a condition in the industry and research. more natural. Especially for a crowd management, much modeling is needed so that the crowd agent can move flexibly without reducing the essence of the crowd's natural movement. In this case, the crowd management case will try to be solved using the RVO algorithm, which with the algorithm, the researcher wants to provide a group of NPCs that can move without crashing the object or other NPCs

Study On Collision Avoidance Performance of a Ship in Waves

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 공과대학 조선해양공학과, 2022. 8. 남보우.최근 자율 시스템 관련 기술의 발전 및 센서 정확도 향상에 따라 다양한 분야에 적용성이 증대되었고, 이에 따라 신뢰성 높은 무인화 기술개발의 수요가 증가하고 있다. 조선/항해 분야에서도 선박의 운항 과정에서 인적 요인에 의한 해상사고의 최 소화, 장기간 해상 데이터의 수집, 해상 운송의 효율성 증대 등을 목적으로 자율 운항 시스템을 도입한 선박의 개발 및 운용 을 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 임무를 수행하기 위해서는 자율적인 장애물 충돌회피 능력을 갖추어야 하며, 이에 따라 선박의 충돌회피 시스템에 관한 연구가 필요하다. 또한 중앙해양안전심판원 에서 집계한 최근 5년간의 운항사고 통계는 운항자의 과실에 의해 발생하는 선박 사고 중 66%가량이 충돌사고로 이어진다는 것을 보여주어, 무인선 개발뿐만 아니 라 운항자의 과실에 의한 충돌사고 예방을 위하여 선박의 충돌회피 시스템에 관한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 기존에 수행되었던 선박의 충돌회피 알고리즘에 관한 연구의 한 계점을 극복하고자 두 가지 연구 방향을 설정하였다. 첫째, 정확한 선박의 충돌회피 성능을 평가하기 위하여 정교한 선박 조종 동역학 모델을 기반으로 조종 시뮬레이 션 프로그램을 구축하고 검증하고자 하였다. 선박의 동역학을 정교하게 반영하기 위해서는 구속모형실험 및 자유항주 시험을 바탕으로 검증된 동역학 모델을 이용하 는 것이 바람직하며, 유체력 미계수 및 자유항주 시험 결과가 제시되어있는 선박을 이용하여 충돌회피 시뮬레이션을 진행하였다. 둘째, 파랑에 의한 충돌회피 성능의 변화 특성을 고찰하기 위하여 조종 시뮬레이션 모델에 파랑표류력을 환경외란으로 추가로 고려하여 선박의 충돌회피 성능을 비교 분석 하였다. 기존 연구에서는 대부 분 환경외란을 고려하지 않은 채로 알고리즘 중심의 연구를 진행하거나, 바람 또는 조류만을 반영하여 충돌회피 시뮬레이션을 진행하였다. 하지만 대부분의 운항 조건 에서 파랑 표류력이 지배적이며, 이를 고려하기 위해서는 선박의 내항성능 평가가 선행되어야 한다. 파랑의 파고, 파장, 그리고 파향에 따른 선박의 충돌회피 수치 시 뮬레이션을 통해 충돌회피 성능을 평가하고자 하였다. 또한 선박의 제어기 성능이 제한된 상황에서의 충돌회피 성능에 관해 살펴보고자 하였다. 파랑 표류력에 의해 선박의 추진기 성능 저하가 일어날 수 있으므로 프로펠러의 회전수를 변화시켜가 며 충돌 회피 시뮬레이션을 진행하였다. 이를 위해, 최소추진출력 사례 연구(case study)를 바탕으로 최소추진출력보다 추력이 작은 경우 충돌회피 성능에 관해 살펴 보고자 하였다. 본 연구에서는 최근접점 방법을 이용하여 충돌회피 시점을 결정하였으며, 속도 장애물(Velocity obstacle, VO)에서 확장된 형태인 WVO 방법을 이용하여 충돌회 피 경로계획을 진행하였다. 경로 추종 알고리즘으로는 Line-of-Sight(LOS) guidance 를 이용하였으며, 프로펠러 회전수와 타각을 이용하여 선속과 선수각을 제어하였 다. 국제해상충돌예방규칙(International Regulation for Preventing Collisions at Sea, COLREGs)에서 권고하는 조우상황 별 요구 조건을 준수하도록 충돌회피 알고리즘 을 구성하였다. 선박의 충돌회피 성능을 정량적으로 평가하기 위한 지표로 횡방향 이탈 거리(Cross track error, XTE)와 장애물과의 상대 거리(Relative distance)를 이 용하였다. 구성된 선박의 조종 시뮬레이션과 충돌회피 알고리즘을 결합하여 선박의 충돌회피 시뮬레이터를 구성하였다. 우선, 정수 중 다양한 충돌회피 상황을 통해 충 돌회피 시뮬레이터의 유효성을 확인하였다. 이후 다양한 파랑 조건에서 충돌회피 시뮬레이션을 수행하고 파랑을 구성하는 파고, 파장, 그리고 파향의 영향에 대해 평 가하였다. 이를 바탕으로 파랑의 영향에 따른 충돌회피 성능 변화를 선박의 동역학 측면에서 분석하였다.1 서론 1 1.1 연구 배경 1 1.2 연구 사례 2 1.2.1 선박의 조종운동방정식 . 2 1.2.2 선박의 충돌회피 알고리즘 4 1.3 연구 목표 7 2. 선박의 조종운동 수학 모델 9 2.1 MMG (Mathematical Modular Group) 모델 11 2.1.1 선체에 의한 유체동역학적 힘 11 2.1.2 프로펠러에 의한 유체동역학적 힘 12 2.1.3 타에 의한 유체동역학적 힘 13 2.1.4 파랑 표류력 계산 14 3 선박의 충돌회피 알고리즘 17 3.1 충돌 회피 시점 판단 18 3.1.1 최근접점 (Closest Point of Approach) 18 3.2 국제해상충돌예방규칙 (COLREGs) 및 조우상황 분류 19 3.2.1 국제해상충돌예방규칙 19 3.2.2 조우상황 분류 21 3.3 충돌회피 경로계획 알고리즘 24 3.3.1 속도 장애물 (Velocity obstacle, VO) 24 3.3.2 COLREGs를 고려한 VO 26 3.3.3 Worst-case velocity obstacle (WVO) 27 3.4 가용 속도 및 회피 속도 결정 29 3.4.1 가용 속도 29 3.4.2 회피 속도 결정 31 3.5 경로 추종 알고리즘 31 3.5.1 Line-of-Sight guidance (LOS guidance) 31 3.5.2 PD 제어기 32 4 파랑 중 조종 시뮬레이션 35 4.1 정수 중 선박의 조종 시험 35 4.1.1 선회 시험 36 4.1.2 지그재그 시험 39 4.2 파랑 중 선박의 조종 시험 43 4.2.1 파랑 표류력 검증 43 4.2.2 파랑 중 선회 시험 50 5 선박의 충돌회피 시뮬레이션 55 5.1 정수 중 선박의 충돌회피 55 5.1.1 단일 장애물 회피 56 5.1.2 다중 장애물 회피 68 5.2 파랑 중 선박의 충돌회피 70 5.2.1 파고의 영향 70 5.2.2 파장의 영향 73 5.2.3 파향의 영향 81 5.2.4 추진기 성능에 대한 충돌회피 82 6 결론 89석

Collision Avoidance for Autonomous Surface Vessels using Novel Artificial Potential Fields

As the demand for transportation through waterways continues to rise, the number of vessels plying the waters has correspondingly increased. This has resulted in a greater number of accidents and collisions between ships, some of which lead to significant loss of life and financial losses. Research has shown that human error is a major factor responsible for such incidents. The maritime industry is constantly exploring newer approaches to autonomy to mitigate this issue. This study presents the use of novel Artificial Potential Fields (APFs) to perform obstacle and collision avoidance in marine environments. This study highlights the advantage of harmonic functions over traditional functions in modeling potential fields. With a modification, the method is extended to effectively avoid dynamic obstacles while adhering to COLREGs. Improved performance is observed as compared to the traditional potential fields and also against the popular velocity obstacle approach. A comprehensive statistical analysis is also performed through Monte Carlo simulations in different congested environments that emulate real traffic conditions to demonstrate robustness of the approach.Comment: 28 pages, 30 figure

Path Planning and Real-Time Collision Avoidance Based on the Essential Visibility Graph

This paper deals with a novel procedure to generate optimum flight paths for multiple unmanned aircraft in the presence of obstacles and/or no-fly zones. A real-time collision avoidance algorithm solving the optimization problem as a minimum cost piecewise linear path search within the so-called Essential Visibility Graph (EVG) is first developed. Then, a re-planning procedure updating the EVG over a selected prediction time interval is proposed, accounting for the presence of multiple flying vehicles or movable obstacles. The use of Dubins curves allows obtaining smooth paths, compliant with flight mechanics constraints. In view of possible future applications in hybrid scenarios where both manned and unmanned aircraft share the airspace, visual flight rules compliant with International Civil Aviation Organization (ICAO) Annex II Right of Way were implemented. An extensive campaign of numerical simulations was carried out to test the effectiveness of the proposed technique by setting different operational scenarios of increasing complexity. Results show that the algorithm is always able to identify trajectories compliant with ICAO rules for avoiding collisions and assuring a minimum safety distance as well. Furthermore, the low computational burden suggests that the proposed procedure can be considered a promising approach for real-time applications

Planeamento Global de Trajetórias com Desvio de Obstáculos Híbrido para Embarcações Autónomas

De modo a tornar o método de transporte marítimo mais eficiente, rentável e seguro foi desenvolvido e implementado um algoritmo de planeamento de trajetórias com desvio de obstáculos em tempo real para ser futuramente utilizado pelas embarcações.Com múltiplos pontos de destino definidos, este algoritmo permite em primeiro lugar o planeamento completo da missão tendo em consideração todos os obstáculos estáticos conhecidos no momento e de seguida a execução desta, atuando de forma reativa na ocorrência de obstáculos dinâmicos.Considerando a informação obtida por um sistema de perceção, principalmente composto por LIDAR, GPS e uma câmera estereoscópica, este método permite a estimação de uma velocidade livre de colisão ao ser atuada no ASV

A Self-Guided Docking Architecture for Autonomous Surface Vehicles

Autonomous Surface Vehicles (ASVs) provide the ideal platform to further explore the many opportunities in the cargo shipping industry, by making it more profitable and safer. Information retrieved from a 3D LIDAR, IMU, GPS, and Camera is combined to extract the geometric features of the floating platform and to estimate the relative position and orientation of the moor to the ASV. Then, a trajectory is planned to a specific target position, guaranteeing that the ASV will not collide with the mooring facility. To ensure that the sensors are within range of operation, a module has been developed to generate a trajectory that will deliver the ASV to a catch zone where it is able to function properly.A High-Level controler is also implemented, resorting to an heuristic to evaluate if the ASV is within this operating range and also its current orientation relative to the docking platform

COLREG-Compliant Collision Avoidance for Unmanned Surface Vehicle using Deep Reinforcement Learning

Path Following and Collision Avoidance, be it for unmanned surface vessels or other autonomous vehicles, are two fundamental guidance problems in robotics. For many decades, they have been subject to academic study, leading to a vast number of proposed approaches. However, they have mostly been treated as separate problems, and have typically relied on non-linear first-principles models with parameters that can only be determined experimentally. The rise of Deep Reinforcement Learning (DRL) in recent years suggests an alternative approach: end-to-end learning of the optimal guidance policy from scratch by means of a trial-and-error based approach. In this article, we explore the potential of Proximal Policy Optimization (PPO), a DRL algorithm with demonstrated state-of-the-art performance on Continuous Control tasks, when applied to the dual-objective problem of controlling an underactuated Autonomous Surface Vehicle in a COLREGs compliant manner such that it follows an a priori known desired path while avoiding collisions with other vessels along the way. Based on high-fidelity elevation and AIS tracking data from the Trondheim Fjord, an inlet of the Norwegian sea, we evaluate the trained agent's performance in challenging, dynamic real-world scenarios where the ultimate success of the agent rests upon its ability to navigate non-uniform marine terrain while handling challenging, but realistic vessel encounters