规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法

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为减少因人为操作不当导致的船舶避碰事故,提高船舶航行的安全性,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network,DQN)强化学习方法的船舶智能避碰算法。依据船舶间实时获取的航行状态信息,从全局角度构建智能避碰算法深度强化学习状态集;在对《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)进行充分理解的基础上合理量化部分COLREGs,综合考虑航向跟随、船舶碰撞和规则符合等因素,设计船舶智能避碰DQN
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