【摘 要】
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[目的]为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能,[方法]首先,建立一种基于深度强化学习(DRL)技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型,分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临
【机 构】
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大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室,大连海事大学航海学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51779028)
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[目的]为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能,[方法]首先,建立一种基于深度强化学习(DRL)技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型,分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临的问题,提出智能避碰决策的设计准则。然后,在此基础上,建立基于Markov决策方法(MDP)的智能避碰决策模型,通过值函数求解决策模型中的最优策略,使无人驾驶船舶状态对行为映射中的回报最大,并专门设计由接近目标、偏离航线和安全性组成的激励函数。最后,分别在静态、动态障碍环境下进行仿真实验。[结果]结果表明,该智能决策方法可以有效避让障碍物,保障无人驾驶船舶在未知水域中的航行安全,[结论]所提方法可为无人驾驶船舶的自主航行提供理论参考。
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