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基于海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法研究
被引量：
3
1
作者
冯涂超
郑茂
+2 位作者
尹奇志
初秀民
谢朔
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021年第1期111-116,共6页
为解决船舶避碰辅助决策问题,提出了一种基于国际海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法.首先建立船舶避碰场景仿真模型,收集不同态势下的船舶会遇场景样本,再依据国际海上避碰规则(COLREGs)获取规范避碰决策样本.以本船及目标船的...
为解决船舶避碰辅助决策问题,提出了一种基于国际海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法.首先建立船舶避碰场景仿真模型,收集不同态势下的船舶会遇场景样本,再依据国际海上避碰规则(COLREGs)获取规范避碰决策样本.以本船及目标船的航速和方位角为特征建立特征状态空间,分别利用BP神经网络(BP-neural network)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种机器学习方法对所得到的辅助决策结果进行分类训练,实现在一定的相对距离内船舶辅助避碰自主决策.仿真结果显示经由BP神经网络和SVM方法建立的辅助决策模型对于不同航行态势均可提供较好的避碰决策,可用于具有自学习能力的船舶辅助避碰决策支持系统中.
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关键词
机器学习
避碰决策
海上避碰规则
货运船舶
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题名
基于海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法研究
被引量：
3
1
作者
冯涂超
郑茂
尹奇志
初秀民
谢朔
机构
武汉理工大学能源与动力工程学院
武汉理工大学智能交通中心
出处
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021年第1期111-116,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1600400)
船舶态势智能感知系统研制项目(MC-201920-X01)
国家自然科学基金项目(51709220)资助。
文摘
为解决船舶避碰辅助决策问题,提出了一种基于国际海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法.首先建立船舶避碰场景仿真模型,收集不同态势下的船舶会遇场景样本,再依据国际海上避碰规则(COLREGs)获取规范避碰决策样本.以本船及目标船的航速和方位角为特征建立特征状态空间,分别利用BP神经网络(BP-neural network)和支持向量机(support vector machine,SVM)两种机器学习方法对所得到的辅助决策结果进行分类训练,实现在一定的相对距离内船舶辅助避碰自主决策.仿真结果显示经由BP神经网络和SVM方法建立的辅助决策模型对于不同航行态势均可提供较好的避碰决策,可用于具有自学习能力的船舶辅助避碰决策支持系统中.
关键词
机器学习
避碰决策
海上避碰规则
货运船舶
Keywords
machine learning
collision avoidance decision making
COLREGS
merchant ship
分类号
U675.96 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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被引量
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1
基于海上避碰规则和机器学习的辅助避碰决策方法研究
冯涂超
郑茂
尹奇志
初秀民
谢朔
《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》
2021
3
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