一种基于改进遗传算法的无人船航线规划方法

    公开(公告)号:CN114282435A

    公开(公告)日:2022-04-05

    申请号:CN202111544105.X

    申请日:2021-12-16

    Abstract: 本发明涉及一种基于改进遗传算法的无人船航线规划方法,其包括:采用限制随机初始化种群生成无碰撞路径,以提高初始种群质量;在选择算子上使用Pareto原理和二元锦标赛选择出一半种群进行交叉和变异操作;采用自适应遗传算法中的交叉概率和变异概率提高算法的收敛能力;引入安全算子,使无人船路径保持在安全距离之外;以路径最短和平滑度最优作为适应度函数;使用删除算子和安全算子,删除无用的路径点以及判断路径点是否在安全距离之外,如果没在重新生成路径点。本发明使无人船在航行之前预先规划好航线,为船舶安全航行提供基础。

    一种基于动态导航船域和避碰规则的障碍物避碰方法

    公开(公告)号:CN112965475A

    公开(公告)日:2021-06-15

    申请号:CN202110088455.3

    申请日:2021-01-22

    Abstract: 本发明涉及一种基于动态导航船域和国际海上避碰规则的障碍物避碰方法,其包括:根据无人船传感器和船舶自动识别系统,获取无人船和干扰船的基本信息,确定无人船和干扰船相对速度和相对方位角β,并基于避碰规则确定船舶间会遇局面;根据会遇船舶尺度、操纵性和相对速度、相对方位角,分别以无人船和干扰船为中心建立动态导航船域;判断无人船和干扰船的船域是否相交,若相交,则具有碰撞风险,则进行避碰操作,根据避碰规则,确定遭遇单干扰船和多干扰船时避碰操作方式,确定局部避碰路点,规划避碰路径并判断何时结束避碰。本发明使无人船能够沿预先规划的路径航行的同时规避障碍物,为船舶安全航行提供基础。

    一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法

    公开(公告)号:CN114861319A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210553682.3

    申请日:2022-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型方法,包括:通过船舶航行试验,获取船舶低频运动船位、航向及推进器运行信息;构建船舶运动递归神经网络模型体系结构,基于获取的船舶低频运动信息和推进系统运行信息,构建递归神经网络训练数据集及测试数据集;基于训练数据集,采用不同激活函数和优化算法构建递归神经网络船舶运动模型并进行迭代训练;基于测试数据集,对建立的船舶运动神经网络模型进行测试及优化,确定最终的船舶运动递归神经网络模型。本发明基于数据驱动原理,仅基于船舶测量船位和航向,及当前的船舶推进系统信息,建立基于数据驱动的递归神经网络船舶运动模型,实现对未来船位和航向的直接预测,而无需对系统参数进行辨识,可实现智能船舶的数据驱动控制,从而构建船舶智能控制系统。

Patent Agency Ranking