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基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
被引量：
24
1
作者
王程博
张新宇
+1 位作者
邹志强
王少博
《船海工程》
北大核心
2018年第5期168-171,共4页
为实现无人驾驶船舶在未知环境中自适应航行,建立一种基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划模型。应用基于马尔科夫过程的Q学习算法,分别就环境模型、动作空间、激励函数及动作选择策略4大要素建立模型,设计激励函数,规划最优策略,使...
为实现无人驾驶船舶在未知环境中自适应航行,建立一种基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划模型。应用基于马尔科夫过程的Q学习算法,分别就环境模型、动作空间、激励函数及动作选择策略4大要素建立模型,设计激励函数,规划最优策略,使得无人驾驶船舶路径规划过程中所获奖赏最大;利用python和pygame平台建立仿真环境,仿真结果表明,该方法可有效地在未知环境中规划出较优路径及成功避让多个障碍物。
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关键词
Q-LEARNING
路径规划
避障
无人驾驶船舶
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职称材料
题名
基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
被引量：
24
1
作者
王程博
张新宇
邹志强
王少博
机构
大连海事大学
航海动态仿真与控制
交通
行业重点
实验室
大连海事大学交通信息工程实验室
出处
《船海工程》
北大核心
2018年第5期168-171,共4页
基金
国家自然科学基金(51309043)
中央高校基本科研业务费专项(3132016321
+2 种基金
3132016315)
辽宁省高校杰出青年学者成长计划(LJQ2014052)
辽宁省教育厅重点实验室项目(LZ2015009)
文摘
为实现无人驾驶船舶在未知环境中自适应航行,建立一种基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划模型。应用基于马尔科夫过程的Q学习算法,分别就环境模型、动作空间、激励函数及动作选择策略4大要素建立模型,设计激励函数,规划最优策略,使得无人驾驶船舶路径规划过程中所获奖赏最大;利用python和pygame平台建立仿真环境,仿真结果表明,该方法可有效地在未知环境中规划出较优路径及成功避让多个障碍物。
关键词
Q-LEARNING
路径规划
避障
无人驾驶船舶
Keywords
Q-Learning
path planning
obstacle avoidance
unmanned ship
分类号
U664.7 [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
操作
1
基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
王程博
张新宇
邹志强
王少博
《船海工程》
北大核心
2018
24
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