[发明专利]面向无人船路径规划的深度强化学习奖励函数优化方法在审
| 申请号： | 202010962958.4 | 申请日： | 2020-09-14 |
| 公开（公告）号： | CN111880549A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 曹志英;杜意权;张秀国;郭嗣彧;郑易松 | 申请（专利权）人： | 大连海事大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06N3/04 |
| 代理公司： | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人： | 李馨 |
| 地址： | 116026 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明提供一种面向无人船路径规划的深度强化学习奖励函数优化方法，包括：S1、获取环境信息；S2、获取无人船与障碍物之间的距离以及无人船与目标点之间的距离；S3、根据船舶到达目标点的次数，给予相对应的奖励值；S4、判断船舶是否在奖励域内，根据奖励域奖励原则给予相应的奖励；S5、判断无人船是否与障碍物碰撞，给予相对应的惩罚值；S6、判断船舶是否在危险域内，根据危险域惩罚原则给予相应的惩罚，否则根据一般情况奖励原则给予奖励。本发明通过在船舶航行的目标点附近增加奖励域、在障碍物附近增加危险域，并引入计数原则，来增大或者减少获得的奖励或惩罚，加快深度强化学习算法的收敛速度，引导船舶更快地避开障碍物到达目标点。 | ||
| 搜索关键词： | 面向 无人 路径 规划 深度 强化 学习 奖励 函数 优化 方法 | ||
【主权项】：
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