본 논문에서는 해양 작전에서의 자율 어뢰의 목표 지점 도달을 위한 어뢰 기동을 최적화하는 방법을 제안한다.
이때 어뢰의 유연한 기동을 위해 다양한 각도로의 방향성을 고려한다. 또한, 실제 해양 환경에서의 지형물로 인한장애물과 어뢰의 각도 전환 시 발생하는 변침점을 억제하여 어뢰 기동의 효율성을 증대하고자 한다. 본 연구에서는 최대회전각도에 따른 다양한 방향으로 움직이는 에이전트의 행동을 반영한 환경을 정의한다. 이후 Markov Decision Process 기반 강화학습 알고리즘인 Q-Learning을 사용하여 어뢰 기동 전략을 수립한다. 최종적으로 본알고리즘이 일반적인 Q-Learning 알고리즘에 비교하여 목표 지점까지의 도달 성공률 및 변침점 생성 개수를 통해해당 알고리즘의 우수성을 입증하고, 실제 해양 환경에서의 적용 가능성을 제시한다.
This paper proposes a method to optimize the autonomous torpedo maneuver path for reaching the target of torpedoes, which are explosive projectile weapons in naval operations. For flexible maneuvering of torpedoes, movement in various directions is considered. Also, the obstacles in the actual marine environment and the minimization of the waypoint that occurs when the angle of the torpedoes is changed considered to increase the efficiency of torpedo maneuvering. Consequently, this study presents the environment that reflects the action of the torpedo in various directions according to the maximum rotation angle. Torpedo maneuver strategy is formulated by applying a Markov Decision Process based reinforcement learning algorithm, Q-Learning. Compared to the general Q-Learning algorithm, the superiority of the proposed algorithm is assessed and its applicability in the actual marine environment, through the success rate of reaching the target point and the number of waypoints.
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