【摘 要】
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随着人工智能技术快速发展,智能无人系统应用范围逐步扩大,智能船舶正成为经略海洋的重要运载工具和智能运动平台。自主航行是智能船舶的必备能力,为实现自主航行,智能船舶需要兼顾航行路径规划与实时避碰的航行策略。目前大多数智能船舶航行策略研究在环境信息已知的前提下开展,在面临未知环境时难以安全抵达目标位置。智能船舶只有通过获取外部环境信息自主学习,积累航行经验,不断完善自身航行策略才能适应复杂多变的未知环
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随着人工智能技术快速发展,智能无人系统应用范围逐步扩大,智能船舶正成为经略海洋的重要运载工具和智能运动平台。自主航行是智能船舶的必备能力,为实现自主航行,智能船舶需要兼顾航行路径规划与实时避碰的航行策略。目前大多数智能船舶航行策略研究在环境信息已知的前提下开展,在面临未知环境时难以安全抵达目标位置。智能船舶只有通过获取外部环境信息自主学习,积累航行经验,不断完善自身航行策略才能适应复杂多变的未知环境。因此本文针对智能船舶航行策略问题,使用深度强化学习算法模拟智能船舶在未知海洋环境中航行,通过与环境交互的方式训练并完善航行策略,训练后的航行策略可使智能船舶自主规划航行路径并规避障碍物。本文的主要研究内容如下:(1)针对基于深度强化学习的智能船舶航行策略问题,首先分析智能船舶自主航行过程中的路径规划航行状态、避碰决策状态和恢复路径规划航行状态,将智能船舶航行策略问题分解为路径规划策略与避碰策略。分析国际海上避碰规则,设计基于国际海上避碰规则的回报函数。针对路径规划策略,设计基于人工势场的路径规划回报函数。考虑船舶操纵性能约束和船舶旋回运动,结合模糊四元数船舶领域设计碰撞风险评估函数,基于碰撞风险评估函数设计碰撞风险回报函数,为后续航行策略设计奠定基础。(2)在研究内容(1)的基础上,建立基于深度Q学习算法和人工势场的智能船舶航行策略模型,设计深度强化学习算法动作空间和状态空间,并将人工势场结果与离散动作结合共同驱动智能船舶移动,最终建立端到端的训练模型。设计可视化仿真环境以观测智能船舶航行策略的训练及测试过程,将本文智能船舶航行策略与其它算法在相同环境中进行路径规划实验,实验结果表明,本文的智能船舶航行策略到达目标点的航行路径相比于其它方法平均缩短15.2%,并可躲避航行中遭遇的障碍物。(3)目前大多数基于深度强化学习的智能船舶航行策略针对特定环境训练,其策略通用性低并且难以处理未知环境,并且航行策略稳定性和训练速度不高。针对该问题,在研究内容(1)和(2)的基础上,提出结合自注意力机制的改进深度Q学习算法和随机区块生成仿真训练环境。在开源强化学习平台Open AI-Gym中测试改进后的算法和原始算法,对比实现结果表明,在相同条件下,结合自注意力机制的深度Q学习算法训练效果更优,并且策略稳定性更高。随机区块生成仿真环境在每次重置时会随机生成训练环境,使智能船舶学到更通用的航行策略,路径规划和避碰仿真实验证明了所提方法的稳定性和有效性。最后,对全文内容进行总结,展望后续研究工作。
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