Ship collisions are major types of maritime accidents which may involve the loss of life and significant damage to property and environments. To ensure navigational safety in ship encounter situations, the International Maritime Organization (IMO) formalized international regulations for preventing collision at sea (COLREGs) that define the rules for evasive procedures depending on the geometric configuration and relative motion between two ships. However, not all ships strictly follow this procedure and the rules can sometimes be interpreted differently between encountering ships, which may lead to dangerous situations. This paper addresses the intent inference-based automatic collision avoidance in the encounter situations with the COLREG-violating vessels. The reciprocal fast probabilistic velocity obstacle (R-fPVO) is proposed to calculate the best evasive action considering the trajectory uncertainty. Also, to quantify the rule violation of the other vessel, a probabilistic graphical model is designed and constructed and the probabilistic belief of the vessel's intention is inferred using the acquirable information. To verify the feasibility of the proposed algorithm, Monte-Carlo simulations were conducted, and the results have been discussed.
선박 충돌 사고는 인명 손실을 수반하고 재산 및 환경에 중대한 손상을 초래할 수 있는 주요 해양 사고 유형 중 하나이다. 국제해사기구(IMO: International Maritime Organization)는 선박의 항행 시 안전을 확보하기 위하여 두 선박의 조우 상황과 상대적 움직임에 따른 회피 절차를 규정한 국제해상충돌예방규칙(COLREGs: international regulations for preventing collision at sea)을 공식화했다. 그러나 해상에서 운항하는 모든 선박이 이 절차를 엄격히 준수하는 것은 아니며, 준수 위반은 예기치 않은 위험한 상황을 초래할 수 있다. 본 논문은 COLREGs를 위반하는 선박과의 조우 상황에서 의도 추론 기반의 자동 충돌 회피 알고리즘에 대해 설명한다. 불확실성을 고려한 최선의 회피 조치를 선택하기 위하여, reciprocal fast probabilistic velocity obstacle(R-fPVO)를 제안한다. 또한, 상대 선박의 규정위반을 수치화하기 위하여, 확률론적 그래픽 모델(probabilistic graphical model)을 설계 및 구성하였으며, 획득가능한 정보를 활용하여 선박의 의도에 대한 믿음의 정도로 정량화하였다. 제안된 알고리즘의 실현가능성을 검증하기 위해 몬테카를로(Monte-Carlo) 시뮬레이션을 실시했으며, 그 결과를 논의하였다.
