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公开(公告)号：CN117687405A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311280097.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/43 , G05D109/30
Abstract: 本发明提供了一种专家示范数据驱动的智能船舶避碰决策方法，涉及智能船舶自主航行领域技术领域，包括如下步骤：S1、在航海模拟器上采集专家示范避碰数据；S2、利用专家示范避碰数据进行逆强化学习，获取奖励函数；S3、依据奖励函数基于马尔科夫决策过程构建拟人避碰决策模型；S4、使用拟人避碰决策模型求解船舶在会遇场景下的最优避碰动作。本发明使用逆强化学习方法，构建了融入拟人奖励的强化学习避碰模型，可以有效提升智能避碰决策结果拟人程度，增强船舶自主航行的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN116107299A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211282731.0
申请日：2022-10-19
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供一种基于深度强化学习的部分可观测多船避碰方法，包括以下步骤：初始化地图信息；获取本船在可观测范围内的图像作为输入；通过神经网络对本船在可观测范围内的图像特征进行提取；根据提出的部分可观测模型判断障碍物类型；根据部分可观测模型中的避碰风险计算方法计算风险；如果有本船有避碰风险则根据算法计算避碰动作，如果没有风险则保持原始航向；当避碰动作结束时如果本船到达了终点则结束该轮训练，否则循环上次过程，重新获取本船的本船在可观测范围内的图像作为输入。本发明基于部分可观察马尔可夫决策过程提出了一个多船会遇下部分可观测的的避碰决策模型，并设计了密集奖励机制，有效实现无人船避碰，同时提高了算法的学习效率。
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公开(公告)号：CN115616917A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211394429.4
申请日：2022-11-08
Applicant: 大连海事大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供一种基于生成对抗模仿学习的船舶避碰决策方法，包括以下步骤：基于所述专家示范数据提取良好行为的状态‑动作对作为专家数据；初始化图像信息；将所述图像信息输入生成器中进行特征提取和对抗训练；获取生成器输出的状态‑动作对作为生成数据；将所述专家数据和所述生成数据输入至判别器中，所述判别器用于对所述生成数据进行二分类并输出对生成数据的真假判断值作为奖励信息；将所述奖励奖励信息反馈至环境输入中；反复执行上述步骤直至判别器输出的奖励信号都为真时，训练结束。本发明结合强化学习与模仿学习，既能够大大加快训练速度，又能够得到性能优越的避碰决策。
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公开(公告)号：CN115107948A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210731061.X
申请日：2022-06-24
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种采用内部激励信号与学习经验复用的高效强化学习自主船舶避碰方法，解决不确定环境下采用强化学习算法实现自主船舶避碰过程中易陷入局部迭代和收敛速度过慢问题。本发明针对实际航行环境下船舶避让决策考虑的会遇态势变化和转向率问题，构建综合考虑外部收益信号与内部激励信号结合的全新奖励函数，鼓励自主船舶对状态迁移概率较低的环境进行搜索。在内部激励信号与外部收益信号协同驱动训练的过程中，利用学习经验复用，挖掘历史训练数据的隐藏特征，保存累计回报期望值较大的策略，并利用随机概率模型对好的策略迁移应用，减少强化学习在自主船舶搜索过程中刻意学习和盲目性学习问题，进一步提高了自主船舶避碰方法的学习效率。
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公开(公告)号：CN113962153A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111233668.7
申请日：2021-10-22
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的船舶碰撞风险评估方法，包括：依据获取的船舶航行安全信息构建本船和目标船的全局航行态势和基于栅格地图的局部航行态势，将船舶的航行要素信息转化为局部空间中的关注区域，增强本船重点关注的特定目标区域同时弱化其他区域，基于多层感知机对目标船的航行状态向量进行标准化处理，并利用神经网络提取目标船和本船之间成对的航行状态特征，构建自注意力模型以高效地捕获本船与目标船间的特征依赖关系；利用Softmax方法对碰撞风险权重矩阵进行归一化，实现对船舶碰撞风险的量化；对风险权重参数进行加权求和，实现基于注意力机制的船舶碰撞风险计算。本发明技术方案能够为船舶在复杂航行态势下的实时避碰决策提供支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107341573A
公开(公告)日：2017-11-10
申请号：CN201710543296.5
申请日：2017-07-05
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种复式航道水域的船舶交通组织优化方法，包括：S100、划分船舶等级；S200、对进出复式航道水域的船舶交通流进行分类，并提取复式航道水域船舶交叉的关键点；S300、根据复式航道水域船舶交通流分析结果，建立复式航道水域的船舶交通组织优化数学模型；S400、对船舶进出复式航道水域的动态AIS数据进行挖掘和筛选，结合建立不同类型船舶进出复式航道水域的速度变化方程；S500、采用多目标遗传算法结合不同类型船舶进出复式航道水域的速度变化方程模型求解复式航道水域船舶交通组织优化数学模型。本发明通过对复式航道水域船舶交通行为的分析，确定复式航道水域优化的重点，构建符合复式航道水域的船舶交通组织优化数学模型。
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公开(公告)号：CN118170127A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202211567407.3
申请日：2022-12-07
Applicant: 大连海事大学深圳研究院
IPC: G05D1/43 , G05D1/633 , G05D1/644 , G05D1/247 , G05D109/10
Abstract: 本发明提供一种基于混行场景下的船舶拟人化避碰决策方法及装置。方法包括基于避碰规则行动条款和人类思维模式定义常规船舶避碰决策模型；通过分级考虑船舶避碰安全程度、规则符合度、船舶偏航角度和偏航距离构建智能船舶避碰决策模型；根据常规船舶善于理解规则、智能船舶精于快速计算的特点对会遇船舶进行分级，从而形成避碰意图告知机制。本发明能够使避碰船舶均能平稳操纵并以平滑轨迹在安全距离上通过，满足避碰行动关于安全和避碰规则的要求。
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公开(公告)号：CN113962153B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202111233668.7
申请日：2021-10-22
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q10/0635 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提供一种基于注意力机制的船舶碰撞风险评估方法，包括：依据获取的船舶航行安全信息构建本船和目标船的全局航行态势和基于栅格地图的局部航行态势，将船舶的航行要素信息转化为局部空间中的关注区域，增强本船重点关注的特定目标区域同时弱化其他区域，基于多层感知机对目标船的航行状态向量进行标准化处理，并利用神经网络提取目标船和本船之间成对的航行状态特征，构建自注意力模型以高效地捕获本船与目标船间的特征依赖关系；利用Softmax方法对碰撞风险权重矩阵进行归一化，实现对船舶碰撞风险的量化；对风险权重参数进行加权求和，实现基于注意力机制的船舶碰撞风险计算。本发明技术方案能够为船舶在复杂航行态势下的实时避碰决策提供支持。
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公开(公告)号：CN112465671B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202011475576.5
申请日：2020-12-14
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种基于物联网的智能浮标锚链管理系统及方法。系统包括：射频识别标签，所述射频识别标签安装在锚链设备上，其用于存储和发送锚链设备的全生命周期数据，所述全生命周期数据包括设备编号以及特性参数；手持终端，所述手持终端内置有射频读写模块和无线通信模块，所述手持终端一方面通过射频读写模块读取或者修改射频标签内存储的全生命周期数据，另一方面通过无线通信模块将读取或者修改的全生命周期数据发送至服务器；服务器，所述服务器用于接收并存储所述手持终端发送的锚链设备的全生命周期数据。本发明对科学记录评估航标链的使用和更换情况，实现笨重浮标锚链信息流闭环，管理更精细化，对助航设施的信息化建设具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117496764A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311280093.3
申请日：2023-09-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G08G3/02 , G06F30/20 , G05D1/43 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种混合航行环境下的船舶交互避让决策方法，涉及智能船舶自主航行技术领域，包括如下步骤：S1、定义混合航行环境下的船舶驾驶员操船风格，获取会遇态势参数；S2、依据会遇态势参数将船舶避碰决策阶段过程建模为阶段博弈交互模型；S3、制定船舶避让序惯行动优先级表，求解阶段博弈交互模型的纳什收益均衡策略；S4、依据纳什收益均衡策略将船舶交互避碰过程建模为马尔科夫博弈模型；S5、将会遇态势参数输入至马尔科夫博弈模型进行Nash‑Q学习，得到各船的最优避让动作。本发明将会遇场景中的船舶均考虑为具有独立思考和决策能力的智能个体，实现混合航行场景下不同智能程度的船舶进行交互避碰、自主化解碰撞危险的目标。
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