研究實(shí)現(xiàn)高度自主控制的無人駕駛船舶是造船和航運(yùn)產(chǎn)業(yè)的新目標(biāo),為完成無人船舶的海上自主智能航行,實(shí)現(xiàn)其自主避碰導(dǎo)航是航行安全的核心,自主運(yùn)動控制是操縱船舶到達(dá)目的港的關(guān)鍵。針對這兩個核心關(guān)鍵問題,本文基于自主強(qiáng)化學(xué)習(xí)理論,充分考慮國際海上避碰規(guī)則和航行避讓經(jīng)驗(yàn),在融合船舶操縱特性的基礎(chǔ)上展開系統(tǒng)的研究,提出并驗(yàn)證了一種面向船舶自動操縱避碰工程應(yīng)用的無人船舶避碰導(dǎo)航及運(yùn)動控制方法。針對復(fù)雜航行條件下的多船自動避碰難題,作者提出了一種基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的無人船舶自主智能避碰算法。通過在強(qiáng)化學(xué)習(xí)避碰任務(wù)的設(shè)計(jì)中融入船舶的操縱特性,不僅縮減了模型訓(xùn)練時間,而且提高了避碰模型適用性;論文將航行經(jīng)驗(yàn)規(guī)則轉(zhuǎn)化成動態(tài)的航行限制線以獲得本船周圍的全部可航區(qū)域,實(shí)現(xiàn)從全局角度衡量本船周圍的航行態(tài)勢給出避碰決策,使其不僅遵從航行經(jīng)驗(yàn)規(guī)則且可靈活設(shè)置避讓經(jīng)驗(yàn)參數(shù)以適應(yīng)各種復(fù)雜航行環(huán)境。最后基于同一強(qiáng)化學(xué)習(xí)避碰模型,利用三艘不同尺度和操縱性的縮尺自航船模,完成了數(shù)值仿真與水池避碰實(shí)驗(yàn)的系列對比測試,兩者結(jié)果高度一致,驗(yàn)證了此避碰算法具有有效的避障能力,較好解決了無人船舶在開闊水域和受限水域中復(fù)雜的自動避碰難題。為進(jìn)... 

【文章來源】：大連海事大學(xué)遼寧省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：168 頁

【學(xué)位級別】：博士

【部分圖文】：

圖２．?１船舶慣性坐標(biāo)系和附體坐標(biāo)系??Ｆｉｇ．?２．１?Ｔｈｅ?ｉｎｅｒｔｉａｌ?ａｎｄ?ｓｈｉｐ－ｆｉｘｅｄ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｓｙｓｔｅｍ?ｆｏｒ?ｓｈｉｐ??

坐標(biāo)軸轉(zhuǎn)動。針對不同的研究目標(biāo)，通�？梢詫Υ斑\(yùn)動進(jìn)行合理簡化。所以根據(jù)本文??的研宄內(nèi)容僅考慮船舶的平面運(yùn)動，即縱蕩、橫蕩和艏搖三個自由度運(yùn)動。船舶平面運(yùn)??動參考坐標(biāo)如圖２．２所示，ｖ為艏向角，表示從正北順時針到船首的角度；ｒ?yàn)槔@Ｚ軸??的轉(zhuǎn)艏角速率；ｍ、ｖ分別表示縱向和橫向速度；５表示實(shí)際舵角。??廣??Ｊ???圖２．?２船舶平面運(yùn)動坐標(biāo)系??Ｆｉｇ．?２．２?Ｔｈｅ?ｐｌａｎｅ?ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ?ｓｙｓｔｅｍｓ?ｏｆ?ｓｈｉｐ?ｍｏｔｉｏｎ??由圖２．２可見，在平面坐標(biāo)系下船舶的位置與運(yùn)動關(guān)系為：??＝?ｗ?ｃｏｓ，／／一?ｖ?ｓｉｒｎ／／??＝?ｖ?ｃｏｓ?（／／?＋?ｕ?ｓｉｎ?（２．１）??｛／／?－?ｒ??并且將船首向與船速Ｋ?＝?ｙｊｕ２＋ｖ２形成的夾角稱為漂角。??２．?２分離型數(shù)學(xué)模型??分離型數(shù)學(xué)模型由日本船舶操縱性數(shù)學(xué)模型小組（Ｍａｎｏｅｕｖｒｉｎｇ?Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃａｌ?Ｍｏｄｅｌ??Ｇｒｏｕｐ）于７０年代末提出，又稱為ＭＭＧ模型，其主要特點(diǎn)是按照實(shí)際物理意義先獨(dú)立??考慮作用于裸船體、敞水螺旋槳和敞水舵上的流體動力和力矩，然后再考慮它們之間的??－１７－??

?所謂強(qiáng)化學(xué)習(xí)是指智能體（Ａｇｅｎｔ）從環(huán)境到行為映射的學(xué)習(xí)，以使獎勵信號函數(shù)（強(qiáng)??化信號）最大［１５３］。強(qiáng)化學(xué)習(xí)中智能體與環(huán)境的關(guān)系可用圖３．１表示，具體而言就是智能??體通過其動作與環(huán)境進(jìn)行交互作用，然后觀測環(huán)境的狀態(tài)變化以及根據(jù)狀態(tài)變化設(shè)定的??強(qiáng)化信號來評估動作的好壞，如此反復(fù)試驗(yàn)或試錯來學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)以優(yōu)化動作策略實(shí)現(xiàn)適應(yīng)??環(huán)境達(dá)到好的控制效果。在深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)展以前，強(qiáng)化學(xué)習(xí)主要用于處理低維狀態(tài)空??間和動作空間的任務(wù)，難以解決高維狀態(tài)空間和動作空間的任務(wù)�，F(xiàn)在通過將強(qiáng)化學(xué)習(xí)??與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，使得強(qiáng)化學(xué)習(xí)不再受限于高維狀態(tài)空間和動作空間的任務(wù)，煥發(fā)出??了新的生機(jī)，更被稱為人工智能的新希望。所以本章提出基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方法來解決??復(fù)雜航行條件下的無人船舶自主智能避碰問題。??動作???］ｆ；???智能體—環(huán)境??狀態(tài)??圖３．１強(qiáng)化學(xué)習(xí)中Ａｇｅｎｔ與環(huán)境的關(guān)系??Ｆｉｇ．?３．１?Ｔｈｅ?ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ?ｂｅｔｗｅｅｎ?ｒｅｉｎｆｏｒｃｅｍｅｎｔ?ｌｅａｒｎｉｎｇ?ａｇｅｎｔ?ａｎｄ?ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ??針對當(dāng)前船舶自動避碰算法存在的上述不足，本章基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的深度Ｑ學(xué)??習(xí)算法

【參考文獻(xiàn)】：
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博士論文
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[3]欠驅(qū)動水面船舶航跡自抗擾控制研究[D]. 李榮輝.大連海事大學(xué) 2013
[4]基于克隆選擇優(yōu)化的船舶航向自適應(yīng)控制[D]. 胡江強(qiáng).大連海事大學(xué) 2008

碩士論文
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[2]模型船的數(shù)學(xué)模型辨識[D]. 王春園.大連海事大學(xué) 2012
[3]國際干散貨航運(yùn)市場主要貨種需求發(fā)展趨勢研究[D]. 殷紅.大連海事大學(xué) 2005



本文編號：3072656