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申请/专利权人：哈尔滨工程大学
摘要：本发明公开了一种基于改进DDQN和人工势场的船舶自动靠泊路径规划方法，使用DDQN算法在离散动作空间进行船舶自动靠泊路径规划，寻找一条满足船舶动力特性的路径，从而实现船舶的自动靠泊，考虑船舶靠泊的多个方面，使得船舶到达泊位的同时，航向也能满足要求，且在此过程中实现减小时间和推力的目标；本发明使用优先经验回收技术，改进DDQN算法，提高靠泊成功率；并在此基础上引入人工势场，改进动作空间和奖励函数，解决奖励稀疏问题，从而实现智能船舶自动靠泊的路径规划。
主权项：1.一种基于改进DDQN和人工势场的船舶自动靠泊路径规划方法，其特征在于：具体步骤如下：步骤1：建立船舶动力学模型，在船舶靠泊过程中将船舶近似为三自由度过程，忽略纵垂面三自由度的垂荡、横摇、纵摇运动的影响；步骤2：采用深度强化学习DDQN算法，在船舶航行的每个状态计算出当前最正确或最佳的行动，引到船舶到达泊位；步骤3：设计船舶靠泊过程的奖励函数，考虑船舶靠泊过程，使船舶在到达泊位的同时，航向也满足要求，同时完成减小推力和时间的预期目标；步骤4：采用优先经验回放改进DDQN算法的普通经验回收，让收敛时的平均回报更高；步骤5：将人工势场算法和改进的DDQN算法结合，既吸收APF算法的优点，也弥补DDQN算法的缺点；步骤6：基于船舶的机动性和速度设计路径，即将得到的路径点生成船舶靠泊路径；步骤7：计算使船舶收敛并遵循一条或多条期望的参数化路径航行所需的推力，完成规划船舶自动靠泊路径。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工程大学 一种基于改进DDQN和人工势场的船舶自动靠泊路径规划方法
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