전세계 90% 이상의 물동량이 해상에 의존하고 있다는 점에서 자율운항의 중요성은 더욱 강조되고 있습니다. 그러나, 상대방의 의도가 불확실한 상황에서 안전한 충돌회피에 어려움이 있습니다. 본 메릭 웨비나에서는 장애물의 통과 의도를 능동적으로 상태 추정하고 그 불확실성을 줄이는 충돌회피 기술을 소개합니다.  해상충돌예방규칙의 내재적 위상학적 개념을 기반으로 장애물 통과 의도의 위상학적 모델링; LSTM 신경망 기반 의도 분류; 의도 불확실성 정보 획득 포함한 다목적 최적화를 소개합니다. 또한, 시뮬레이션, 실제 해양 사고 사례 연구 및 실해역에서 실험을 통해 수상로봇이 실시간, 성공적으로 충돌 회피하는 결과를 보여줍니다.