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为满足智能船舶自主航行的发展需求,解决基于强化学习的船舶避碰决策方法存在的学习效率低、泛化能力弱以及复杂会遇场景下鲁棒性差等问题,针对船舶避碰决策信息的高维性和动作的连续性等特点,考虑决策的合理性和实时性,研究了基于双延迟深度确定性策略梯度(TD3)的船舶自主避碰方法。根据船舶间相对运动信息与碰撞危险信息,从全局角度构建具有连续多时刻目标船信息的状态空间;依据船舶操纵性设计连续决策动作空间;综合考虑目标导向、航向保持、碰撞危险、《1972年国际海上避碰规则》(COLREGs)和良好船艺等因素,设计船舶运动的奖励函数;基于TD3算法,根据状态空间结构,结合长短期记忆(LSTM)网络和一维卷积网络,利用Actor-Critic结构设计船舶自主避碰网络模型,利用双价值网络学习、目标策略平滑以及策略网络延迟更新等方式稳定网络训练,利用跳帧以及批量大小和迭代更新次数动态增大等方式加速网络训练;为解决模型泛化能力弱的问题,提出基于TD3的船舶随机会遇场景训练流程,实现自主避碰模型应用的多场景迁移。运用训练得到的船舶自主避碰模型进行仿真验证,并与改进人工势场(APF)算法进行比较,结果表明:所提方法学习效率高,收敛快速平稳;训练得到的自主避碰模型在2船和多船会遇场景下均能使船舶在安全距离上驶过,并且在复杂会遇场景中比改进APF算法避碰成功率高,避让2~4艘目标船时成功率高达99.233%,5~7艘目标船时成功率97.600%,8~10艘目标船时成功率94.166%;所提方法能有效应对来船的不协调行动,避碰实时性高,决策安全合理,航向变化快速平稳、震荡少、避碰路径光滑,比改进APF方法性能更强。 相似文献
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基于分布式WebChart的船舶导航系统 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高目前WebChart信息传输与交互的效率, 分析了WebChart作为船舶导航系统需要解决的海图数据网络传输、实时获取本地导航设备数据、客户端之间信息交互等问题, 提出并构建了一种基于分布式WebChart的船舶导航系统。该系统采用数字签名和Java本机接口方法解决了WebChart对本地资源的访问, 实现了通过客户端串口对本地传感器信息的读取, 并且系统采用了分布式体系结构, 船舶用户不仅可以通过网络浏览器浏览海图数据, 而且可以在海图平台上相互可见和交互, 从而使船舶用户能够方便地通过网络实时、准确地分析和了解其周围的动静态航行环境, 获取全面的导航服务。 相似文献