申请/专利权人：大连海事大学

申请日：2023-09-28

公开（公告）日：2024-03-12

公开（公告）号：CN117687405A

主分类号：G05D1/43

分类号：G05D1/43;G05D109/30

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.03.29#实质审查的生效;2024.03.12#公开

摘要：本发明提供了一种专家示范数据驱动的智能船舶避碰决策方法，涉及智能船舶自主航行领域技术领域，包括如下步骤：S1、在航海模拟器上采集专家示范避碰数据；S2、利用专家示范避碰数据进行逆强化学习，获取奖励函数；S3、依据奖励函数基于马尔科夫决策过程构建拟人避碰决策模型；S4、使用拟人避碰决策模型求解船舶在会遇场景下的最优避碰动作。本发明使用逆强化学习方法，构建了融入拟人奖励的强化学习避碰模型，可以有效提升智能避碰决策结果拟人程度，增强船舶自主航行的安全性与可靠性。

主权项：1.一种专家示范数据驱动的智能船舶避碰决策方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、在航海模拟器上采集专家示范避碰数据；S2、利用专家示范避碰数据进行逆强化学习，获取奖励函数；S3、依据奖励函数基于马尔科夫决策过程构建拟人避碰决策模型；S4、使用拟人避碰决策模型求解船舶在会遇场景下的最优避碰动作。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连海事大学 一种专家示范数据驱动的智能船舶避碰决策方法

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