基于DDPG算法的海上无人救援技术研究

• 作 者: 郑帅 贾宝柱 张昆阳 张程
• 机 构: 大连海事大学轮机工程学院,广东海洋大学海运学院
• 出 处: 计算机应用与软件
• 发表日期: 2021年04期
• 关键词: 深度强化学习 无人船 海上救援 目标追踪 Deep reinforcement learning Unmanned surface vehicle Mariti
• 基金项目: 国家自然科学基金项目(51479017,52071090)

针对海上无人救援过程中遇险目标的漂移及如何快速靠近的问题,提出一种基于深度强化学习理论的目标追踪算法,使无人搜救船在与环境交互的过程中学习到自主驾驶追踪漂移遇险目标的最优驾驶决策。在SART的辅助下,通过自主学习能够使搜救船以最短的时间追踪到漂移遇险目标。在Gazebo物理仿真器中建立三维仿真环境,基于ROS系统分别设计直线漂移轨迹和不规则漂移轨迹仿真实验,通过多次自主学习训练,验证所提方法的有效性。