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基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
WANG Cheng-bo
王程博
ZHANG Xin-yu
张新宇
ZOU Zhi-qiang
邹志强
WANG Shao-bo
王少博
引用
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来源:
NETL
基于Q-Learning的无人驾驶船舶路径规划
WANG Cheng-bo
1
王程博
1
ZHANG Xin-yu
2
张新宇
2
ZOU Zhi-qiang
邹志强
WANG Shao-bo
王少博
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作者信息
1.
大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室,116026
2.
大连海事大学交通信息工程实验室,116026
折叠
摘要
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
无人驾驶船舶
/
自适应航行
/
路径规划
/
避让操作
引用本文
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主办单位
中国石油学会
/
中国海洋石油有限公司
会议名称
第十一届FPSO技术交流会
会议时间
2018-11-01
会议地点
北京
会议母体文献
第十一届FPSO技术交流会论文集
页码
168-171
出版时间
2018
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引用本文
主办单位
会议名称
会议时间
会议地点
会议母体文献
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