Abstract
A ship is intended to reach a specified target point in the minimum-time when it travels with a constant speed through a region of strong currents and its heading angle is the control variable. This is called the Zermelo's navigation problem. Its approximate solution for the minimum-time control may be found using the calculus of variation. However, the accuracy of its approximate solution is not high since the solution is based on a table form of inverse relations for some complicated nonlinear equations. To enhance the accuracy, this paper employs the neural network to represent the inverse relation of the complicated nonlinear equations. The accurate minimum-time control is possible with the interpolation property of the neural network. Through the computer simulation study we have found that the proposed method is superior to the conventional ones.
위치에 따라 변화하는 해류가 있는 해상에서 선박이 일정속도로 움직이면서 진행각도를 제어하여 특정목표점에 최단시간으로 도착하고자 한다. 이러한 문제는 Zermelo의 항해문제라고 불리고 있으며 calculus of variation에 의해 최단시간제어의 근사해를 구할 수 있지만 매우 복잡한 비선형방정식의 역관계를 테이블 형태로 이용하여야 하므로 그 정확도가 높지 않다. 본 논문에서는 이러한 근사해의 정확도를 높이기 위해 신경회로망을 이용하여 비선형 방정식의 역관계식을 표현하였고, 신경회로망의 보간 기능으로 인해 높은 정확도의 최단시간제어가 가능하였다. 여러 가지 항해 상황에 대한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해서 본 논문에서 제안한 방법이 기존의 방법보다 우수함을 확인할 수 있었다.
