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DQN与规则结合的智能船舶动态自主避障决策
1
作者
郑康洁
张新宇
+1 位作者
王伟菘
刘震生
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第6期1994-2001,共8页
针对智能船舶避碰决策面临反复训练、难以灵活适应多样化会遇场景等问题。提出一种深度Q-网络(deep Q-network,DQN)与规则结合的智能船舶动态自主避障决策算法,设计融合规则评估的部分可观测自主避障模型,并结合深度强化学习对深度网络...
针对智能船舶避碰决策面临反复训练、难以灵活适应多样化会遇场景等问题。提出一种深度Q-网络(deep Q-network,DQN)与规则结合的智能船舶动态自主避障决策算法,设计融合规则评估的部分可观测自主避障模型,并结合深度强化学习对深度网络进行改进和训练。通过选择随机起点和终点的训练方式,算法使智能船舶在无需反复训练的情况下,能在动态和静态场景相结合的环境中实现自主避碰。仿真实验验证了算法无需重复训练即可实现自主避碰决策,降低训练成本,具有一定的泛化能力和鲁棒性,可为智能船舶在复杂航行环境中的自主避碰提供解决方案。
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关键词
动态自主避障
智能船舶
免重复训练
深度强化学习
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职称材料
题名
DQN与规则结合的智能船舶动态自主避障决策
1
作者
郑康洁
张新宇
王伟菘
刘震生
机构
大连海事大学航海学院
西北工业大学航天学院
出处
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025年第6期1994-2001,共8页
基金
国家自然科学基金(52371359)
大连市科技创新基金(2022JJ12GX015)资助课题。
文摘
针对智能船舶避碰决策面临反复训练、难以灵活适应多样化会遇场景等问题。提出一种深度Q-网络(deep Q-network,DQN)与规则结合的智能船舶动态自主避障决策算法,设计融合规则评估的部分可观测自主避障模型,并结合深度强化学习对深度网络进行改进和训练。通过选择随机起点和终点的训练方式,算法使智能船舶在无需反复训练的情况下,能在动态和静态场景相结合的环境中实现自主避碰。仿真实验验证了算法无需重复训练即可实现自主避碰决策,降低训练成本,具有一定的泛化能力和鲁棒性,可为智能船舶在复杂航行环境中的自主避碰提供解决方案。
关键词
动态自主避障
智能船舶
免重复训练
深度强化学习
Keywords
dynamic autonomous obstacle avoidance
intelligent ship
without repetitive training
deep reinforcement learning(DRL)
分类号
U675.73 [交通运输工程—船舶及航道工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
DQN与规则结合的智能船舶动态自主避障决策
郑康洁
张新宇
王伟菘
刘震生
《系统工程与电子技术》
北大核心
2025
0
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