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题名船岸协同支持下的内河船舶远程驾控系统关键技术研究
被引量：13
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作者
马枫
陈晨
刘佳仑
王绪明
严新平
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机构
武汉理工大学智能交通系统研究中心
武汉工程大学计算机科学与工程学院
武汉工程大学国家水运安全工程技术研究中心
南京智慧水运科技有限公司
湖北东湖实验室
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出处
《中国舰船研究》
CSCD
北大核心
2022年第5期125-133,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52171352)
国家重点研发计划资助项目(2021YFB1600404)
湖北省教育厅科学技术研究计划青年人才资助项目(Q20211502)。
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文摘
[目的]面向弯曲、狭窄、拥挤内河水道,提出一种船岸协同支持下基于CNN算法和知识模型的船舶远程驾控方法。[方法]在剖析船岸协同特点的基础上,以视觉模拟为核心实现环境自主感知,以深度强化学习为基础实现航行决策控制,构造由图像深度学习处理、航行态势认知、航线稳态控制等功能组成的人工智能系统。实现内河条件下运营船舶的远程控制与短时自主航行,开展内河集装箱船、渡船的远程驾控示范。[结果]示范航行中,系统可依据远程或船上指令替代人工控制船舶,控制循线误差小于20 m,并可自主避障。[结论]研究证实,通过卷积神经网络、强化学习、知识模型协作建立的人工智能系统,可自主提取关键航行信息、构造避障与控制意识,部分替代船员的工作,可为内河智能航运的进一步发展奠定基础。
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关键词
远程驾驶
智能船舶
自主航行
深度强化学习
船岸协同
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Keywords
remote control
intelligent ships
autonomous navigation
deep reinforcement learning
ship-shore cooperation
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分类号
U675.73
[交通运输工程—船舶及航道工程]
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