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题名深度学习技术在航迹控制系统中的应用
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作者
于雷
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机构
吉林开放大学
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出处
《舰船科学技术》
北大核心
2024年第10期174-177,共4页
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基金
吉林省教育科学“十四五”规划2021年度课题(GH21505)。
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文摘
研究深度学习技术在航迹控制系统中的应用,实现航迹智能、精确控制,以适应复杂多变环境和任务需求。利用LOS算法确定船舶航行期望航向角、航迹误差,在融合船舶模型采集的船舶状态信息后,得到航迹跟踪控制的状态变量,将其输入到基于MDP模型的航迹控制器中,将最高长期累积回报作为目标,利用卷积神经网络对控制器训练,学习给定状态到执行动作之间的映射关系,以获得使船舶按照预定航迹行驶的最优舵角动作值,实现航迹精准跟踪控制。实验结果表明,该系统所用控制器经过150回合训练,即可实现航迹数据规律的精准捕捉,具有突出学习能力;干扰工况下,该系统也可使船舶沿期望航迹航行,航迹控制效果显著。
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关键词
深度学习
航迹控制
LOS算法
MDP模型
长期累积回报
卷积神经网络
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Keywords
deep learning
track control
LOS algorithm
MDP model
long term cumulative returns
convolutional neural network
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分类号
TP273
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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