【摘 要】
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随着对海洋资源环境越来越多地开发利用，人们对海洋信息的采集要求不断提高，测量船作为信息采集设备的主要载体，对其航行控制，尤其是航迹控制，也提出了更高的要求。自动舵是实现航迹保持的主要设备，在测量船航行过程中，由于受到海上环境的干扰，会偏离预先设定的航线，此时需要自动舵装置控制船舶改变航向，使船回到规定的航线上，这样测得的数据才是我们预期中想要得到的数据。 近年来，人工智能技术发展迅速，应用也越发
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随着对海洋资源环境越来越多地开发利用，人们对海洋信息的采集要求不断提高，测量船作为信息采集设备的主要载体，对其航行控制，尤其是航迹控制，也提出了更高的要求。自动舵是实现航迹保持的主要设备，在测量船航行过程中，由于受到海上环境的干扰，会偏离预先设定的航线，此时需要自动舵装置控制船舶改变航向，使船回到规定的航线上，这样测得的数据才是我们预期中想要得到的数据。
近年来，人工智能技术发展迅速，应用也越发广泛，自然也被应用到自动舵技术上。本文分析了测量船的运动模型和海上海风、海浪和海流的干扰模型，阐述了神经网络和强化学习的一些算法原理，分别将遗传算法优化的BP神经网络、粒子群算法优化的BP神经网络和BP神经网络优化的Q学习算法应用在对测量船自动舵的优化上，并且对测量船的航迹控制系统进行仿真实验，通过算法作用快速找到风、浪、海流等外界因素影响下，使测量船保持航迹的最佳转向舵角，以保持测量船沿固定测线航行，达到测得数据精确的目的。
本文对开发完成的船舶测量综合控制系统中的自动舵子系统进行说明，分析了自动舵模块的软件功能需求，并对自动舵系统下的模拟行驶模块和舵房航行监测模块的功能进行详细说明，实现了对优化后的测量船航迹控制系统的软件应用。
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