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原文传递多无人艇协同危险规避方法研究

论文题名：	多无人艇协同危险规避方法研究
关键词：	水面无人艇;协同编队;危险规避;速度障碍;深度强化学习
摘要：	水面无人艇（UnmannedSurfaceVehicle，USV）作为水面上的智能化无人系统，已广泛应用于海上探索、巡逻、防御等多艇协同作业任务，无人系统编队和危险规避技术是成功执行海上作业任务的关键技术。复杂多变的海面环境，给多无人艇协同编队下的危险规避技术提出了新的挑战和要求。本文就多无人艇编队协同危险规避相关技术展开研究。　　针对多USV编队的危险规避，本文提出了一种符合海上避碰规则的分布式多USV反应式协同危险规避方法。该方法主要利用分布式的编队方法解决编队协同问题，将编队看成一个整体，通过危险度大小来对障碍物的危险程度进行排序，根据动态窗口法、海事规则等约束条件，采用近域分析和速度障碍法计算障碍物的生存角度空间，再从生存空间中得到最优航向角，然后对不同策略得到的航向角进行比较，从保持队形、收缩队形和变换队形策略中选择合适的方式进行危险规避。最后通过仿真实验和海上试验对算法的有效性进行验证。　　针对无人艇编队危险规避过程中的艇间避碰行为冲突问题，考虑弱通讯条件下艇间无法通过实时通信交换信息的情况，开展复杂场景下基于感知信息的艇间危险规避技术研究。本文提出了一种基于深度强化学习的多艇间的危险规避方法，依据USV传感器得到的实时状态和感知获取的友方艇信息，构建危险规避算法状态集，设计考虑安全避碰距离的奖励函数和符合USV运动的动作集，使用深度强化学习算法训练用于无人艇间避碰的价值网络，实现无人艇间的危险规避。最后在仿真平台进行多艇间的危险规避实验，验证了方法的可行性。
作者：	詹文龙
专业：	计算机技术
导师：	史长亭;韩丽丽
授予学位：	硕士
授予学位单位：	哈尔滨工程大学
学位年度：	2022