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This paper proposes an algorithm to infer the maneuver intention of an obstacle ship and to check its compliance with the maritime traffic rules to avoid ship collision and ensure maritime traffic safety. A probabilistic graphical model is constructed to represent the relationship between motion observations of the obstacle ship and its hidden maneuver intention to comply with the traffic rules. The probabilistic belief of the ship's intention is modeled and quantified using probabilistic tools such as dynamic Bayesian networks. Three different intent inference models are formulated considering the different levels of observation configurations, and their calculation procedures are described. To demonstrate the feasibility of the proposed intent inference algorithm, Monte-Carlo simulations were conducted and the results are presented.

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1. 서 론 최근 로봇이 운용되는 임무 및 환경이 복잡해지고 요구되는 기능 수준이 향상됨에 따라 복잡한 상황에 대응하기 위한 로봇 시스템 구조(Robot system architecture)와 함께 이를 구현 가능한 소프트웨어 도구의 필요성이 증가하고 있다(Kortenkamp el al., 2016). 특히. 끊임없이 변화하는 비정형화된 환경을 인지하고 이에 대해 대응하는 기능이 필수적으로 요구되는 무인 이동체 (Unmanned vehicles)는, 공장자동화 시스템과 같이 반복된 작업 을 수행하는 로봇과 달리, 복잡하게 구성된 체계(System)를 세 분화 된 하위체계(Sub-system)로 분리하여 체계화 할 필요성이 더욱 높다(Siciliano and Khatib, 2016). 이러한 필요성에 맞춰 Brooks(1986)은 기존의 기능(function) 중심의 시스템을 행위 (Behavior) 중심의 시스템으로 변경하여 다수 임무, 다수 센서, 강건성, 확장성에 강점이 있는 행위 기반 로봇(Behavior-based robot)을 제안한 바 있다. 무인선의 경우 감시, 정찰, 수색, 인명구조 등의 다양한 임무 를 여러 종류의 센서를 활용하여 수행하되 임무 환경인 해양 환경에서의 강건한 성능을 확보하기 위해 행위 로봇 구조의 활 용이 시도되었다. 대표적인 연구 사례들로, Benjamin et al. (2006)은 Mission oriented operating suite(MOOS) 기반의 행위 로 봇 구조를 설계하고 무인선에 적용하였으며, 미 제트추진연구 소(JPL, Jet Propulsion Laboratory)는 행위 로봇 기반의 Control architecture for robotic agent command and sensing (CARACAS)을 무인선에 적용하여 자율운항 및 협업구조를 실해역에서 테스트 하였다(Elkins et al., 2010; Wolf el al., 2017). 기존 연구의 경우 무인선을 포함하는 무인 이동체 내의 인공 지능을 최대로 구현하는 연구에 중점을 두고 있으나, 실제적인 무인선 운용은 임무 수행 간 원격 운용자의 개입 및 감시가 필 수적으로 요구된다. 따라서, 무인선이 만족스러운 임무 수행 능 력을 보이지 않거나 특수 상황에서의 필요성에 따라 운용자의 의도를 반영한 의사 결정이 이루어져야 하겠으나, 기존 시스템 ABSTRACT: With the development of robot technology, the expectation of autonomous mission operations has increased, and the research on robot control architectures and mission planners has continued. A scalable and robust control architecture is required for unmanned surface vehicles (USVs)to perform a variety of tasks, such as surveillance, reconnaissance, and search and rescue operations, in unstructured and time-varying maritime environments. In this paper, we propose a robot control architecture along with a new utility function that can be extended to various applications for USVs. Also, an additional structure is proposed to reflect the operator's command and improve the performance of the autonomous mission. The proposed architecture was developed using a robot operating system (ROS), and the performance and feasibility of the architecture were verified through simulations.

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