基于深度学习的无人艇转向点行为预测

摘要：

无人艇(Unmanned Surface Vehicle,USV)的智能化水平决定了其未来军事和商业应用前景.无人艇转向点行为是其自主航行最基础的智能行为,本文采用深度学习方法解决无人艇转向点行为的预测问题.通过分析转向点行为特征、制作数据样本、构建以及训练深度神经网络,实现无人艇转向点行为的预测模型.训练后的深度神经网络模型能够较好地预测无人艇转向效果,并对不同转向角度、航速以及引导参数具有良好的泛化性.测试结果表明,预测精确度可达84.9％.

关键词： 无人艇 转向点行为 预测模型 深度神经网络

作者: 孙文力 高旭 杨学斌

作者单位: 大连海事大学 航海学院,大连 116026 大连海大船舶导航国家工程研究中心,大连 116026

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十四届中国智能交通年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 319-328

在线出版日期: 2019-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）