本发明公开一种规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰决策方法。该方法考虑船舶操纵特性，引入MMG模型，通过该模型推断船舶实时的航行信息。然后设计了分场景、考虑驾驶经验的状态空间和动作空间定义方法，并提出了避碰决策网络构建和训练框架。此外，为了充分考虑规则，设计了一套分层的奖励函数组合，并将其用于后期决策网络的训练。随后通过引入DQN算法，构建了避碰决策网络训练模型，并经过大量的训练获得了可适用于不同场景的避碰决策网络。最后，为了验证所提方法的适用性，设计了多种仿真测试场景进行了综合性能评价。该方法能够使船舶在复杂环境下安全避碰，同时保证其符合规则和良好船艺的要求。
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来源：北方有色网
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