摘要 | 第7-9页 |
ABSTRACT | 第9-11页 |
第1章 绪论 | 第15-30页 |
1.1 研究的背景及意义 | 第15-18页 |
1.2 国内外研究现状 | 第18-26页 |
1.2.1 船舶自动避碰的研究 | 第18-24页 |
1.2.2 船舶运动控制的研究 | 第24-26页 |
1.3 本文主要工作与内容安排 | 第26-30页 |
1.3.1 拟解决关键问题及分析 | 第27-28页 |
1.3.2 主要内容安排 | 第28-30页 |
第2章 船舶操纵运动数学模型 | 第30-38页 |
2.1 船舶参考坐标系 | 第30-31页 |
2.2 分离型数学模型 | 第31-35页 |
2.2.1 附加质量和附加惯性矩的计算 | 第32页 |
2.2.2 船体粘性流体动力及力矩的计算 | 第32-33页 |
2.2.3 螺旋桨作用力及力矩的计算 | 第33页 |
2.2.4 舵机特性及舵力的计算 | 第33-34页 |
2.2.5 自然环境干扰力和力矩的计算 | 第34-35页 |
2.3 线性响应数学模型 | 第35-37页 |
2.3.1 利用线性流体力导数计算法 | 第36页 |
2.3.2 利用船舶轨迹数据辨识法 | 第36-37页 |
2.4 本章小结 | 第37-38页 |
第3章 基于深度Q学习的无人船舶智能避碰算法 | 第38-89页 |
3.1 深度Q学习算法 | 第39-42页 |
3.2 深度Q学习自动避碰算法设计 | 第42-61页 |
3.2.1 船舶避碰强化学习任务设计 | 第42-45页 |
3.2.2 嵌入避让经验知识 | 第45-53页 |
3.2.3 嵌入国际海上避碰规则 | 第53-56页 |
3.2.4 算法核心逻辑过程 | 第56-61页 |
3.3 构建避碰算法训练测试平台 | 第61-66页 |
3.3.1 避碰算法训练平台 | 第62页 |
3.3.2 避碰算法测试平台 | 第62-66页 |
3.4 数值仿真和自航船模避碰实验 | 第66-87页 |
3.4.1 避碰模型训练方法 | 第67-69页 |
3.4.2 测试的避碰算法参数设置及相关说明 | 第69-70页 |
3.4.3 数值仿真验证 | 第70-77页 |
3.4.4 自航船模实验验证 | 第77-86页 |
3.4.5 测试结果对比分析 | 第86-87页 |
3.5 本章小结 | 第87-89页 |
第4章 基于航行经验规则的无人船舶多层避碰导航方法 | 第89-114页 |
4.1 基于船舶Bumper模型的航行避碰控制策略 | 第89-92页 |
4.1.1 判定避让危险状态 | 第90-91页 |
4.1.2 判定避让及直接驶向目标状态 | 第91-92页 |
4.1.3 最小夹角经验操纵策略 | 第92页 |
4.2 基于深度竞争Q学习的无人船舶智能避碰算法 | 第92-97页 |
4.2.1 深度竞争Q学习算法 | 第92-95页 |
4.2.2 改进的深度强化学习避碰算法 | 第95-97页 |
4.3 仅变向的多层避碰导航方法 | 第97-106页 |
4.3.1 A~*并行决策避碰导航算法 | 第98-100页 |
4.3.2 数值仿真测试 | 第100-106页 |
4.4 变向变速的多层避碰导航方法 | 第106-112页 |
4.4.1 改进的A~*并行决策避碰导航算法 | 第107-109页 |
4.4.2 数值仿真测试 | 第109-112页 |
4.5 本章小结 | 第112-114页 |
第5章 无人船舶避碰导航强化学习控制及仿真系统 | 第114-150页 |
5.1 神经网络Actor-critic算法 | 第114-117页 |
5.2 基于Actor-critic算法的无人船舶航向控制方法 | 第117-126页 |
5.2.1 强化学习航向控制器设计 | 第117-122页 |
5.2.2 带干扰观测器的强化学习航向控制器 | 第122-126页 |
5.3 基于Actor-critic算法的无人船舶航迹控制方法 | 第126-133页 |
5.3.1 航迹控制策略设计 | 第126-127页 |
5.3.2 数值仿真测试 | 第127-133页 |
5.4 基于电子海图的船舶自动舵算法测试仿真系统 | 第133-140页 |
5.4.1 仿真系统设计及实现 | 第134-138页 |
5.4.2 自动舵算法测试实例 | 第138-140页 |
5.5 综合避碰导航的无人船舶强化学习航迹控制 | 第140-148页 |
5.5.1 综合避碰导航的航迹控制器原理 | 第140-141页 |
5.5.2 构建综合避碰导航的航迹控制器测试平台 | 第141-142页 |
5.5.3 数值仿真测试 | 第142-148页 |
5.6 本章小结 | 第148-150页 |
第6章 结论 | 第150-153页 |
6.1 全文总结 | 第150-151页 |
6.2 工作展望 | 第151-153页 |
参考文献 | 第153-166页 |
攻读学位期间公开发表论文 | 第166-167页 |
致谢 | 第167-168页 |
作者简介 | 第168页 |