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摘要：本发明提出一种全电无人拖轮智能协同辅助大型货轮自动靠泊的方法，用于多艘全电无人拖轮协同进行水面工作的路径跟踪与动力分配，所述方法以深度确定性策略梯度算法DDPG为基础，辅以人工设定势场函数拓展和目标引力函数扩展相结合的扩展策略，并采用节点拓展概率准则及多步贪婪准则，自动求解出全电无人拖轮的航行路径；本发明能大大改善传统方法的随机性太高、求解不稳定、容易陷入局部最优解的缺点。
主权项：1.一种全电无人拖轮智能协同辅助大型货轮自动靠泊的方法，用于多艘全电无人拖轮协同进行水面工作的路径跟踪与动力分配，其特征在于：所述方法以深度确定性策略梯度算法DDPG为基础，辅以人工设定势场函数拓展和目标引力函数扩展相结合的扩展策略，并采用节点拓展概率准则及多步贪婪准则，自动求解出全电无人拖轮的航行路径，包括以下步骤；步骤S1，构建决策神经网络模型；步骤S2，以多艘无人拖轮同时探索提取航行水域环境信息，把提取的信息储存为经验数据；步骤S3，从储存的经验数据中选取训练数据，训练第一决策神经网络模型、第二决策神经网络模型；步骤S4，对于已知的地图环境，将环境地图进行锐化处理后输入无人拖轮核心处理器；步骤S5，核心处理器接收图像信息，并对其进行再次处理，转化为能够识别的电子数据信息；步骤S6，无人拖轮利用第一决策神经网络模型和电子地图数据，以所需辅助的大型货轮为终点进行路径规划；步骤S7，无人拖轮按步骤S6的路径规则航行到目标终点后，与大型货轮通过绳索或者船体拼接装置连接；步骤S8，无人拖轮与大型货轮连接组合后，作为拖曳船组，针对地图电子数据信息，综合考虑多船整体起点，终点泊位；步骤S9，无人拖轮利用第二决策神经网络模型和电子地图数据再次进行路径规划，再由无人拖轮的船体控制系统进行控制以实现各艘无人拖轮之间的动力分配，使组合后的拖曳船组航行移动至泊位。
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百度查询： 集美大学 一种全电无人拖轮智能协同辅助大型货轮自动靠泊的方法
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