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港口自主航行船舶动态规划决策

I目录

■CONTENTS

第一部分港口自主航行船舶决策框架2

第二部分动态规划模型构建6

第三部分状态空间和动空间定义8

第四部分状态转移函数推导10

第五部分奖励函数设计原则13

第六部分求解算法选择及优化16

第七部分决策结果分析及可视化19

第八部分实际应用案例探讨21

第一部分港口自主航行船舶决策框架

关键词关键要点

决策制定过程

1.将港口自主航行船舶的决策制定问题建模为马尔可夫决

策过程（MDP）,考虑随机环境因素和船舶状态转移。

2.采用了基于价值迭代的方法来求解MDP,该方法迭代更

新值函数,以找到最优法策策略C

3.考虑了各种决策因素，包括航道信息、船舶状态、环境

条件和任务目标。

场景感知和建模

1.集成了雷达、激光雷达和计算机视觉等多种传感器来获

得对航道环境的感知。

2.采用语义分割、物体检测和跟踪算法来识别和解释坑道

元素，例如其他船舶、桥梁和航标。

3.徒立了港口环境的数字挛生模型，用于实时场景模拟和

决策规划。

轨迹规划

1.采用了基于采样的运动规划算法，例如随机快速扩展树

（RRT）,以生成避障和时间优化的轨迹。

2.考虑了港口特定约束，例如航道宽度、交通规则和安全

距离。

3.实现了平滑路径生成知速度优化，以确保船舶航行平稳

和节能。

任务管理

1.定义了港口自主航行册舶的各种任务，例如进港、出港

和泊位操。

2.基于任务分解和任务分配算法，将任务分解为子任务并

分配给船舶上的不同控制系统。

3.实现了任务监督和重新规划，以应对环境变化和紧急情

况。

风险评估和应急规划

1.识别和分析港口自主航行船舶潜在风险，例如碰撞、搁

浅和机械故障。

2.开发了基于贝叶斯信念网络（BNN）的风险评估模型，

以评估风险发生的概率和严重性。

3.制定了应急计划和应急响应程序，以在发生风险事件

采取适当措施。

决策融合和协同

1.将来自不同决策模块（例如场景感知、轨迹规划和任务

管理）的决策融合为一个综合决策。