船舶在自动靠泊过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等因素的影响,故需要精确的路径规划方法防止靠泊失败。针对全驱动船舶靠泊过程的基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)算法,设计了一种船舶自动靠泊路径规划方法。首先建立船...船舶在自动靠泊过程中会受到风、浪、流和岸壁效应等因素的影响,故需要精确的路径规划方法防止靠泊失败。针对全驱动船舶靠泊过程的基于双深度Q网络(double deep Q network,DDQN)算法,设计了一种船舶自动靠泊路径规划方法。首先建立船舶三自由度模型,然后通过将距离、航向、推力、时间和碰撞作为奖励或惩罚,改进奖励函数。随后引入DDQN来学习动作奖励模型,并使用学习结果来操纵船舶运动。通过追求更高的奖励值,船舶可以自行找到最优的靠泊路径。实验结果表明,在不同水流速度下,船舶都可以在完成靠泊的同时减小时间和推力,并且在相同水流速度下,DDQN算法与Q-learning、SARSA(state action reward state action)、深度Q网络(deep Q network,DQN)等算法相比,靠泊过程推力分别减小了241.940、234.614、80.202 N,且时间仅为252.485 s。展开更多
