[發明專利]一種基于自適應航行態勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法

在審

• 申請號: 201811224878.8
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109298712A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發明（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）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

本發明公開了一種基于自適應航行態勢學習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法。步驟一：分析和描述無人駕駛船舶航行狀態信息，建立航行環境中的實體類和海域屬性的航行態勢估計本體概念模型；步驟二：將無人駕駛船舶與障礙物之間的關系確定為二元關系，結合國際海上避碰規則對本體模型量化劃分為多種航行態勢子場景；步驟三：獲取子場景中無人駕駛船舶當前的環境狀態信息，構建長短時記憶網絡反饋記憶單元，利用船舶自主避碰決策算法與海上環境交互，通過自適應航行態勢學習計算自主避碰的最優策略。本發明對避碰決策自適應學習的航行態勢降維，大大提高了決策可行性和算法迭代速度，確保無人駕駛貨船實時自主避障與航行安全。

技術領域

本發明涉及無人駕駛船舶控制領域，尤其涉及一種基于自適應航行態勢學 習的無人駕駛船舶自主避碰決策方法。

背景技術

現階段國內外關于無人駕駛船舶自主避碰決策的研究較少，大多在無人艇、 無人車等領域稍有成就，應用方法有基于船舶避碰決策系統、知識庫、專家系 統、模糊邏輯、神經網絡、進化計算、群智能及免疫算法等方法，但是上述這 些方法通常需要假設完備的環境信息，然而對于不確定環境，很難形成完備的 知識庫，在大量的與環境交互中需要無人駕駛船舶具有較強的自適應能力，借 助傳感器實時感知障礙物信息進行在線決策避碰。對于無人駕駛運輸貨船，自 主避碰決策研究較少、應用不嫻熟，仍面臨船舶自主航行和復雜水域船舶自主 避碰決策的難題。

發明內容

根據現有技術存在的問題，本發明公開了一種基于自適應航行態勢學習的 無人駕駛船舶自主避碰決策方法，能夠使無人駕駛船舶在不確定環境中沒有周 圍環境先驗知識的情況下通過與環境的交互提高學習能力進行自主避碰決策和 自適應規劃避障路徑。

本發明公開一種基于自適應航行態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：

步驟一：分析和描述無人駕駛船舶的航行狀態信息，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，構建無人駕駛船舶的航 行態勢估計本體模型；

步驟二：構建海上船舶航行態勢本體模型關系屬性表，將無人駕駛船舶與 障礙物之間的關系確定為二元關系，結合國際海上避碰規則對本體模型量化劃 分為多種航行態勢子場景；

步驟三：結合海圖信息中已知的環境先驗知識，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空間特性的二維柵格單元,通過確定可航區 域與障礙區域建立海上環境模型；在環境模型中，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境狀態信息；

步驟四：構建用于存儲船舶避碰行為決策的長短時記憶網絡反饋記憶單元， 利用船舶自主避碰決策算法(DQN-Collision Avoidance Decision-making, DQNCAD)與海上環境交互，通過自適應航行態勢學習計算無人駕駛船舶自主避 碰的最優策略。

一個完整的海上交通系統就是一個由“人-船-海-環境”所組成的閉環反饋 系統。經過研究船舶航行特點將航行態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、禁航區和錨地。障礙 物實體則包括靜態障礙物和動態障礙物。無人駕駛船舶實體用以描述自身狀態 信息。環境信息包括海上擾動、能見度和水深等。

屬性類用以描述對象的語義屬性，例如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屬性，用以描述障礙物實體和無人船實體 之間的方位關系和海域位置關系。