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申请/专利权人：大连海事大学
摘要：本发明公开了一种基于改进Q学习算法的无人艇航迹规划方法，通过建立栅格化海图，获取目的地位置坐标、障碍物的位置坐标，栅格单元所处位置的水深；并根据水面自主航行器的运动数学模型获取本船位置坐标，这样能够最大程度的反映出海洋的真实环境，据此建立包括碰撞与抵达奖励函数、深水区浅水区奖励函数、航路转向点奖励函数和最优路线奖励函数的Q学习算法的奖励函数，进而基于Q学习算法获取USV的最优路径，以实现对无人艇的航迹规划。本发明旨在通过Q学习算法综合考虑路径长短、深、浅水区、航路转向点等多因素要求，进行多目标优化，从而为USV进行真实海况下的航迹进行规划。
主权项：1.一种基于改进Q学习算法的无人艇航迹规划方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：建立水面自主航行器的运动数学模型；S2：建立栅格化海图，获取目的地位置坐标、障碍物的位置坐标，栅格单元所处位置的水深；同时根据所述水面自主航行器的运动数学模型，获取本船位置坐标；S3：根据本船位置坐标、目的地位置坐标、障碍物的位置坐标，栅格单元所处位置的水深，建立Q学习算法的奖励函数，包括：用于考虑水面自主航行器在航行过程中的碰撞和能够到达目的地的碰撞与抵达奖励函数、用于考虑水面自主航行器航行路线水深的深水区浅水区奖励函数、用于考虑水面自主航行器航行过程中出现航路拐点的航路转向点奖励函数、用于考虑USV航行路线距离的最优路线奖励函数；S4：根据所述本船的初始位置坐标、目的地位置坐标以及Q学习算法的奖励函数，获取USV的最优路径，以实现对无人艇的航迹规划。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连海事大学 一种基于改进Q学习算法的无人艇航迹规划方法
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