[發(fā)明專利]一種基于自適應航行態(tài)勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811224878.8 | 申請日： | 2018-10-19 |
| 公開（公告）號： | CN109298712A | 公開（公告）日： | 2019-02-01 |
| 發(fā)明（設計）人： | 張新宇;王程博;李俊杰;李高才;朱飛祥;高宗江;李瑞杰;張加偉;曲小同;王志強;鄧志鵬 | 申請（專利權(quán)）人： | 大連海事大學 |
| 主分類號： | G05D1/02 | 分類號： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 大連東方專利代理有限責任公司 21212 | 代理人： | 姜玉蓉;李洪福 |
| 地址： | 116026 遼*** | 國省代碼： | 遼寧;21 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 航行態(tài)勢 無人駕駛 避碰 船舶 自適應 子場景 決策 國際海上避碰規(guī)則 船舶航行 環(huán)境狀態(tài)信息 自適應學習 二元關(guān)系 概念模型 關(guān)系確定 海上環(huán)境 航行安全 航行環(huán)境 記憶單元 記憶網(wǎng)絡 決策算法 算法迭代 自主避障 最優(yōu)策略 實體類 障礙物 構(gòu)建 降維 學習 貨船 量化 反饋 海域 分析 | ||
1.一種基于自適應航行態(tài)勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法，其特征在于：包括以下步驟：
S1：分析和描述無人駕駛船舶的航行狀態(tài)信息，將海圖信息、船舶及障礙物信息等船舶航行安全信息劃分為實體類和屬性，構(gòu)建無人駕駛船舶的航行態(tài)勢估計本體模型；
S2：構(gòu)建海上船舶航行態(tài)勢本體模型關(guān)系屬性表，將無人駕駛船舶與障礙物之間的關(guān)系確定為二元關(guān)系，結(jié)合國際海上避碰規(guī)則對本體模型量化劃分為多種航行態(tài)勢子場景；
S3：結(jié)合海圖信息中已知的環(huán)境先驗知識，將無人駕駛船舶起始港至目的港海域離散化處理為具有狀態(tài)空間特性的二維柵格單元,通過確定可航區(qū)域與障礙區(qū)域建立海上環(huán)境模型；在環(huán)境模型中，對劃分后的子場景中的信息進行感知，獲取無人駕駛船舶當前的環(huán)境狀態(tài)信息；
S4：構(gòu)建用于存儲船舶避碰行為決策的長短時記憶網(wǎng)絡反饋記憶單元，利用船舶自主避碰決策算法與海上環(huán)境交互，通過自適應航行態(tài)勢學習計算無人駕駛船舶自主避碰的最優(yōu)策略。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應航行態(tài)勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法，其特征在于，S1中的對無人駕駛船舶航行狀態(tài)信息進行實體與屬性的分析為：
一個完整的海上交通系統(tǒng)就是一個由“人-船-海-環(huán)境”所組成的閉環(huán)反饋系統(tǒng)，經(jīng)過研究船舶航行特點將航行態(tài)勢實體分為四個子實體類：海圖實體、障礙物實體類、無人駕駛船舶實體類和環(huán)境信息；
海圖實體包括典型開闊水域、航道、邊界、狹水道、禁航區(qū)和錨地，障礙物實體則包括靜態(tài)障礙物和動態(tài)障礙物，無人駕駛船舶實體用以描述自身狀態(tài)信息，環(huán)境信息包括海上擾動、能見度和水深；
屬性類用以描述對象的語義屬性，用以描述點實體位置的Position類屬性重點分析障礙物實體相關(guān)屬性，用以描述障礙物實體和無人船實體之間的方位關(guān)系和海域位置關(guān)系。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應航行態(tài)勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法，其特征在于，所述步驟S2中的對航行態(tài)勢估計本體模型關(guān)系屬性表建立為：
無人駕駛船舶與障礙物之間的關(guān)系可分為二元關(guān)系：無人船與靜態(tài)障礙物、無人船與動態(tài)障礙物，分別為：Egoship-StaticObstacle，簡寫為ES；Egoship-DynamicObstacle簡寫為ED，具體將無人駕駛船舶的航行態(tài)勢劃分為前船場景hasFront、后船場景hasBehind、左前側(cè)場景hasFrontLeft、右前側(cè)場景hasFrontRight、左后側(cè)場景hasBehindLeft、右后側(cè)場景hasBehindRight。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于自適應航行態(tài)勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法，其特征在于，所述步驟S2中結(jié)合國際海上避碰規(guī)則對劃分的場景量化處理為：
對步驟S2中hasFront、hasBehind等6個場景進行量化劃分：
hasFrontED:15π/8～π/8，所包括的航行場景有:HO、OT和CR；
hasBehindED:5π/8～11π/8，所包括的航行場景有：OT；
hasFrontLeftED:3π/2～15π/8，所包括的航行場景有：CR和OT；
hasFrontRightED:π/8～π/2，所包括的航行場景有：CR和OT；
hasBehindLeftED:11π/8～3π/2，所包括的航行場景有CR；
hasBehindRightED:π/2～5π/8，所包括的航行場景有CR；
其中HO表示對遇場景(Head-on encounter)；CR表示交叉相遇場景(Crossingencounter)；OT表示追越場景(Overtaking encounter)。
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