基于深度强化学习的渡船路径规划方法

    公开(公告)号:CN116679707A

    公开(公告)日:2023-09-01

    申请号:CN202310673952.9

    申请日:2023-06-07

    IPC分类号: G05D1/02

    摘要: 本发明涉及一种基于深度强化学习的渡船路径规划方法,包括以下步骤:S1、确定渡船航行规则:针对狭窄水域渡船横越河道的特殊场景,结合COLREGs和内河避碰规则,将渡船与目标船的会遇态势量化为穿越方式;S2、划分碰撞风险:渡船的碰撞风险包括渡船和目标船舶之间的相对距离,渡船的相对距离和碰撞风险分为一级、二级和三级三个等级;S3、构建基于DQN的路径规划:为渡船分别建立状态空间、行为空间、奖励函数和仿真实验,状态空间为一系列可用于路径规划的采集数据,动作空间为用作路径关键元素的操作相关参数。本发明以经济性和安全性作为主要考量指标,构建自主航行路径规划系统,使得规划的路径能在满足安全要求的前提下,力求路径最短。