[发明专利]面向无人船舶的自动驾驶集成系统

权利要求书

1.一种面向无人船舶的自动驾驶集成系统，其特征在于，包括：

感知模块，用于感知船舶航行环境，获取实时航道、水文、船舶自身状态、交通环境动态信息；

通信系统，用于船舶与岸基之间、系统模块间传输数据和指令；

数据处理模块，用于处理感知模块获取的信息；

决策模块，用于根据数据处理模块输出的数据，对船舶当前运行态势、环境进行识别，选择下一步拟采取的动作，并生成动作对应的操作指令；

执行模块，用于接收决策模块发出的操作指令并采用PID控制器控制船舶的推进器和船舵，以改变船舶的运动状态；

所述决策模块中决策网络包括路径跟踪决策网络与避碰决策网络，避碰决策网络所作决策优先级高于路径跟踪决策网络，DDPG深度强化学习算法中的奖励函数分为路径跟踪奖励函数与避碰奖励函数；

所述路径跟踪奖励函数为：

其中，k_E是路径偏差系数，k_D是航向角偏差系数，k_V1，k_V2是速度系数，k_M是进度系数，其值可根据训练效果调节；x和y分别是船舶坐标中的横、纵坐标；θ_t是在t时刻路径跟踪完成进度，Θ是路径总长度，为船舶位置与起点的距离和起点到终点的距离的比值；是船舶航向角；x(θ_t)，y(θ_t),分别是在t时刻的期望横坐标、期望纵坐标以及航向角；u和v分别是船舶在纵荡和横荡方向的速度；u(θ_t)和v(θ_t)分别是船舶在纵荡和横荡方向的速度的期望值；

船舶紧迫局面判定的最晚避碰动作时机D_LMA计算公式为：

式中：A_d表示转向进距，K表示速度比，k＝V_T/V₀，V₀表示船舶当前速度，V_T表示障碍物运动速度，若V_T为0，则D_LMA＝A_d，α为运动障碍物相对于本船舶的舷角；

避碰奖励函数为：

其中，DCPA表示两两避碰实体间最小会遇距离；D_s表示避免发生碰撞的最近距离；k_CRI∈[0,1]表示碰撞影响系数；CRI表示船舶碰撞概率；C表示航向角；表示t时刻障碍物平均距离；δ表示船舶舵角；k_action∈[0,1]表示动作影响系数；V₀和V_S分别表示船舶当前速度和期望速度；a_t(C)表示决策集合中航向变化，a_t(V)表示决策集合航速变化。

2.如权利要求1所述的面向无人船舶的自动驾驶集成系统，其特征在于，所述感知模块包括外部交通环境感知子模块、外部自然条件感知子模块和船舶自身状态感知子模块；

所述外部交通环境感知子模块包括视觉传感器、雷达、船舶识别系统、电子海图以及声音传感器；

所述外部自然条件感知子模块包括波浪仪、能见度采集设备、测深仪、风速风向仪、计程仪以及水流传感器；

所述船舶自身状态感知子模块包括船舶定位设备、航向感知设备、温度传感器、湿度传感器以及船体应力监测系统。

3.如权利要求1所述的面向无人船舶的自动驾驶集成系统，其特征在于，所述决策模块融合所有传感器感知的数据，分析当前船舶航行环境，结合当前船舶航行态势，对船舶运动状态做出决策，并发送推进器和船舵的操作指令给执行模块。

4.如权利要求3所述的面向无人船舶的自动驾驶集成系统，其特征在于，所述决策模块采用基于DDPG深度强化学习算法的深度神经网络，将船舶航行环境信息与船舶航行状态输入训练好的深度神经网络中，深度神经网络输出船舶控制指令，船舶控制指令包括船舶推力信息和舵角信息。