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申请/专利权人：三亚海慧海洋科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于深度强化学习算法的无人帆船控制方法。该方法包括采集无人帆船的位置坐标信息，基于无人帆船的位置坐标信息计算无人帆船坐标系的速度，采集无人帆船的三轴的线加速度和三轴角速度，同时计算无人帆船的横摇角，将当前的状态量、动作量输入至训练合格的神经网络模型预测下一时刻的舵角和帆角；控制无人帆船的风帆舵机与船舵舵机预测的舵角和帆角工作。本发明只需要采集当前的帆角、舵角和状态数据，就能够进行后续控帆、控舵决策的强化学习方法，不需要对风速、风向进行实时监测，能够有效抵抗随机风场波动的外部干扰，省去风速风向仪的装配，降低环境变化对依赖风速风向控制算法的影响，同时提升帆船整体的集成性。
主权项：1.一种基于深度强化学习算法的无人帆船控制方法，其特征在于，包括：采集无人帆船的位置坐标信息，其中，为无人帆船的横坐标，为无人帆船的纵坐标，为无人帆船的速度，为无人帆船的偏航角；基于无人帆船的位置坐标信息计算无人帆船坐标系的速度为： ；其中，为无人帆船沿前后方向的移动速度，为无人帆船沿横向的移动速度；采集无人帆船的三轴的线加速度和三轴角速度，其中，和分别表示无人帆船在X轴方向的线加速度和角速度，和分别表示无人帆船在Y轴方向的线加速度和角速度，和分别表示无人帆船在Z轴方向的线加速度和角速度；并令，，同时计算无人帆船的横摇角；将所述、、、、、、、作为当前的状态量，并将当前的舵角和帆角作为当前的动作量输入至训练合格的神经网络模型，所述神经网络模型根据当前的状态量和动作量预测下一时刻的舵角和帆角；控制无人帆船的风帆舵机与船舵舵机根据神经网络模型预测的舵角和帆角工作。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三亚海慧海洋科技有限公司 一种基于深度强化学习算法的无人帆船控制方法
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