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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学
摘要：本申请公开了一种融合DQN和人工势场的大型船舶路径规划方法，包括：获取航行区域的航行环境信息，根据航行环境信息将航行区域划分为允许航行区域和航行禁区，获得航行区域的格栅地图数据；根据航行区域的格栅地图数据构建基于人工势场的合力场模型；根据合力场模型构建基于DQN算法的奖励函数；根据奖励函数进行船舶航行路径的深度强化学习搜索处理，获得第一路径规划数据；构建对应船舶的船舶仿真模型，对船舶仿真模型进行船舶定常旋回仿真，获取船舶仿真航行轨迹数据；根据船舶仿真航行轨迹数据对第一路径规划数据进行平滑性处理，得到第二路径规划数据。能够提高大型船舶路径规划的可行性。
主权项：1.一种融合DQN和人工势场的大型船舶路径规划方法，其特征在于，包括以下步骤：获取航行区域的航行环境信息，所述航行区域为船舶的起始点和目标点之间的区域；根据所述航行环境信息将所述航行区域划分为允许航行区域和航行禁区，获得航行区域的格栅地图数据；根据航行区域的格栅地图数据构建基于人工势场的合力场模型，所述合力场模型包括引力场子模型和斥力场子模型；根据所述合力场模型构建基于DQN算法的奖励函数；根据所述奖励函数进行船舶航行路径的深度强化学习搜索处理，获得第一路径规划数据；构建对应船舶的船舶仿真模型，对所述船舶仿真模型进行船舶定常旋回仿真，获取船舶仿真航行轨迹数据；根据所述船舶仿真航行轨迹数据对第一路径规划数据进行平滑性处理，得到第二路径规划数据，所述第二路径规划数据用于指示所述船舶从所述起始点航行至所述目标点。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 一种融合DQN和人工势场的大型船舶路径规划方法
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