原文传递
内河无人船的驾驶行为决策模型
| 题名： | 内河无人船的驾驶行为决策模型 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 杨娇;张庆年;杨杰;阮军;吴绩伟;凌强 |
| 作者单位： | 武汉理工大学交通与物流工程学院;武汉理工大学信息工程学院;上海国际港务（集团）股份有限公司 |
| 关键词： | 交通运输工程;航运安全;深度强化学习;TD3;内河无人驾驶船舶;驾驶行为决策 |
| 摘要： | 基于船舶领域的《内河避碰规则》，以交互学习、积累决策经验为手段，建立基于TD3（twin-delayeddeepdeterministicpolicygradient）算法的驾驶行为决策模型。模型设置安全性、经济性及协调性三类奖励函数，并通过奖励值的不断迭代，使模型快速收敛。并基于此模型，对内河中常见的对驶、交叉相遇及追越三种会遇场景进行仿真试验。结果表明：与DDPG相比，TD3算法不仅缩短了模型训练时间，还提升了决策效果。对比分析不同船长、航速下的驾驶行为决策结果，发现此模型不仅可以安全快速地进行自主驾驶决策，而且可对避碰路径进行优化，得到无人船较佳的自主驾驶决策方案。 |
| 期刊名称： | 武汉理工大学学报（交通科学与工程版） |
| 出版年： | 2022 |
| 期： | 03 |
| 页码： | 552-558 |
检索历史
应用推荐
