Learning-Based Initial Guess Generation for Bezier-Curve-Based UAV Collision-Avoidance Path Optimization

본 연구에서는 UAV의 충돌회피 비행경로를 효율적으로 생성하기 위해 5차 베지어 곡선 기반 최적화 기법과 학습 기반 초기값 생성 기법인 IG-Net을 제안한다. IG-Net은 다중 초기값 기반 최적화 기법으로 생성된 고품질 최적해를 지도학습하여, 비행경로 최적화에 유리한 초기값을 예측한다. 몬테카를로 시뮬레이션을 포함한 수치 시뮬레이션 결과, 본 연구에서 제안 기법은 단일 초기값 기반 최적화 기법보다 짧은 비행경로와 적은 충돌 횟수를 보였으며, 다중 초기값 기반 최적화 기법에 비해 훨씬 짧은 계산시간으로 경쟁력 있는 경로 생성 성능을 달성하였다. 이를 통해 IG-Net이 베지어 곡선 기반 UAV 충돌회피 경로최적화를 위한 효과적인 초기값 생성 기법으로 활용될 수 있음을 확인하였다.