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基于深度学习的无人艇转向点行为预测
| 题名： | 基于深度学习的无人艇转向点行为预测 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 孙文力 高旭 杨学斌 |
| 作者单位： | 大连海事大学 航海学院,大连 116026 大连海大船舶导航国家工程研究中心,大连 116026 |
| 关键词： | 无人艇 转向点行为 深度学习 航迹跟随 |
| 摘要： | 无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)的智能化水平决定了其未来军事和商业应用前景.无人艇转向点行为是其自主航行最基础的智能行为,本文采用深度学习方法解决无人艇转向点行为的预测问题.通过分析转向点行为特征、制作数据样本、构建以及训练深度神经网络,实现无人艇转向点行为的预测模型.训练后的深度神经网络模型能够较好地预测无人艇转向效果,并对不同转向角度、航速以及引导参数具有良好的泛化性.测试结果表明,预测精确度可达84.9％. |
| 会议日期： | 20191031 |
| 会议举办地点： | 上海 |
| 会议名称： | 第十四届中国智能交通年会 |
| 出版日期： | 1031-01-20 |
| 母体文献： | 第十四届中国智能交通年会论文集 |
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