【摘 要】
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水面无人艇（unmanned surface vehicle,USV）是一种重要的海洋自主机器人,当前正被广泛研究并逐渐应用于实际.然而USV的安全航行问题仍严重制约其自主性能的提高,尤其是在复杂海
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院,大连民族学院机电信息学院,武汉第二船舶设计研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（60975071,61100005,60975019）
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水面无人艇（unmanned surface vehicle,USV）是一种重要的海洋自主机器人,当前正被广泛研究并逐渐应用于实际.然而USV的安全航行问题仍严重制约其自主性能的提高,尤其是在复杂海况下的危险规避问题亟待解决.以Sarsa在线策略强化学习算法为基础,提出了USV在复杂海况下的自适应危险规避决策模型,并以渐进贪心策略作为行为探索策略,证明了USV自适应危险规避决策过程能够以概率1收敛到最优行为策略.论证结果表明,采用在线策略强化学习算法提升USV在复杂海况下的危险规避性能是可行的.
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