[发明专利]一种基于自适应航行态势学习的无人驾驶船舶自主避碰决策方法在审
| 申请号： | 201811224878.8 | 申请日： | 2018-10-19 |
| 公开（公告）号： | CN109298712A | 公开（公告）日： | 2019-02-01 |
| 发明（设计）人： | 张新宇;王程博;李俊杰;李高才;朱飞祥;高宗江;李瑞杰;张加伟;曲小同;王志强;邓志鹏 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应航行态势学习的无人驾驶船舶自主避碰决策方法。步骤一：分析和描述无人驾驶船舶航行状态信息，建立航行环境中的实体类和海域属性的航行态势估计本体概念模型；步骤二：将无人驾驶船舶与障碍物之间的关系确定为二元关系，结合国际海上避碰规则对本体模型量化划分为多种航行态势子场景；步骤三：获取子场景中无人驾驶船舶当前的环境状态信息，构建长短时记忆网络反馈记忆单元，利用船舶自主避碰决策算法与海上环境交互，通过自适应航行态势学习计算自主避碰的最优策略。本发明对避碰决策自适应学习的航行态势降维，大大提高了决策可行性和算法迭代速度，确保无人驾驶货船实时自主避障与航行安全。 | ||
| 搜索关键词： | 航行态势 无人驾驶 避碰 船舶 自适应 子场景 决策 国际海上避碰规则 船舶航行 环境状态信息 自适应学习 二元关系 概念模型 关系确定 海上环境 航行安全 航行环境 记忆单元 记忆网络 决策算法 算法迭代 自主避障 最优策略 实体类 障碍物 构建 降维 学习 货船 量化 反馈 海域 分析 | ||
【主权项】：
1.一种基于自适应航行态势学习的无人驾驶船舶自主避碰决策方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：分析和描述无人驾驶船舶的航行状态信息，将海图信息、船舶及障碍物信息等船舶航行安全信息划分为实体类和属性，构建无人驾驶船舶的航行态势估计本体模型；S2：构建海上船舶航行态势本体模型关系属性表，将无人驾驶船舶与障碍物之间的关系确定为二元关系，结合国际海上避碰规则对本体模型量化划分为多种航行态势子场景；S3：结合海图信息中已知的环境先验知识，将无人驾驶船舶起始港至目的港海域离散化处理为具有状态空间特性的二维栅格单元,通过确定可航区域与障碍区域建立海上环境模型；在环境模型中，对划分后的子场景中的信息进行感知，获取无人驾驶船舶当前的环境状态信息；S4：构建用于存储船舶避碰行为决策的长短时记忆网络反馈记忆单元，利用船舶自主避碰决策算法与海上环境交互，通过自适应航行态势学习计算无人驾驶船舶自主避碰的最优策略。
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