[发明专利]基于深度强化学习的无人船路径跟随系统及方法在审
| 申请号： | 202210470023.3 | 申请日： | 2022-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN114859910A | 公开（公告）日： | 2022-08-05 |
| 发明（设计）人： | 杨杰;韦港文;刘今栋;尚午晟;梁奇 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02;G06F30/27;G06N3/08;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉开元知识产权代理有限公司 42104 | 代理人： | 李满 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度强化学习的无人船路径跟随系统，它的仿真平台构建模块用于构建无人船运动交互仿真平台；所述马尔科夫决策建模模块用于利用无人船运动控制任务进行马尔科夫决策过程建模；神经网络构建模块用于依据马尔科夫决策过程中的状态空间、动作空间和奖励函数，基于DDPG算法架构设计深度神经网络；策略模型构建模块在仿真平台上使用DDPG算法对深度神经网络进行训练，得到无人船路径跟随控制策略模型；路径跟随控制模块用于将无人船路径跟随控制策略模型结合视线制导算法实现无人船路径跟随控制。本发明将船舶运动模型与控制算法分离，简化了控制策略的设计过程，显著降低或消除了对船舶运动控制领域专业知识的依赖。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 强化 学习 无人 路径 跟随 系统 方法 | ||
【主权项】：
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