| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 聚类处理,人工势场,船舶路径规划 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
发明公开了一种基于聚类处理和人工势场的船舶路径规划方法和装置,涉及船舶自动驾驶技术,方法包括以下步骤:生成水域的通行环境的栅格地图,根据港口位置和历史航线设置起始点和目标点;通过水域的AIS历史报文,提取船舶坐标、航速和航向角数据并进行聚类处理,得到满足预设条件的通行线路的汇聚点;根据所述通行线路的汇聚点,通过人工势场算法构造奖励势场函数,对船舶的航行策略设置奖励‑惩罚函数;根据奖励‑惩罚函数构件强化学习模型,并对模型进行训练;利用训练好的模型进行船舶的路径规划,得到推荐路径。本方案以AIS历史数据为基础,将聚类处理和人工势场方法与强化学习算法相结合,不仅克服了人工势场法所存在的局部极小值等问题 |