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申请/专利权人：华中科技大学
摘要：本发明公开了一种USV无人艇路径规划模型的构建方法及应用，属于无人艇路径规划技术领域；基于DDQN网络搭建了USV无人艇路径规划模型，以根据从无人艇中观察到的连续状态做出决策；其中，模型的状态空间包括无人艇的状态观测值，具体包括无人艇的位置状态信息、航向误差和无人艇周围的障碍物距离信息；动作空间包括单位时间内的无人艇的行进动作指令；本发明基于先验知识和奖励塑形技术设计了一种引入速度收益、距离障碍物的势和航行误差的奖励函数，有效地提高了模型的精确度，显著加速了训练过程中模型的收敛，解决了无人艇在未知且带障碍环境下的路径规划及避障问题，显著地提升了模型训练时的收敛性和稳定性，能够在真实环境下实现安全高效的导航。
主权项：1.一种USV无人艇路径规划模型的构建方法，其特征在于，包括：S1、基于DDQN网络搭建USV无人艇路径规划模型，包括：状态空间、动作空间和奖励函数；所述状态空间包括无人艇的状态观测值，具体包括无人艇的位置状态信息、航向误差和无人艇周围的障碍物距离信息；所述动作空间包括：单位时间内的无人艇的行进动作指令；所述奖励函数用于基于下一时刻下无人艇的状态观测值，计算当前时刻下所选取的行进动作指令的反馈值，以对无人艇当前时刻的动作决策进行奖惩评估；所述USV无人艇路径规划模型用于根据当前时刻无人艇的状态观测值获取当前时刻无人艇的行进动作指令，以实时控制无人艇的运动；S2、在无人艇从起始位置到目标位置的运动过程中，采集每一时刻下所得的数据样本，并存储在经验回放池中；其中，第j个时刻下所得的数据样本的采集过程包括：将第j个时刻下无人艇的状态观测值sj输入到所述USV无人艇路径规划模型中得到第j个时刻下无人艇的行进动作指令aj，从而得到第j+1个时刻下无人艇的状态观测值sj+1，并将状态观测值sj+1带入所述奖励函数中计算得到行进动作指令aj所对应的奖励rj；将sj、aj、rj和sj+1组成的四元数作为第j个时刻下所得的数据样本，记为sj,aj,rj,sj+1；S3、从所述经验回放池抽取数据样本构成训练样本集，并输入至所述USV无人艇路径规划模型中，基于DDQN算法进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 一种USV无人艇路径规划模型的构建方法及应用
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