10未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
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文献标志码： A
决策的设计准则。然后， 在此基础上， 建立基于 Markov 决策方法 （MDP） 的智能避碰决策模型， 通过值函数求解
DOI： 10.19693/j.issn.1673-3185. 01144
Method for intelligent obstacle avoidance decision-making of unmanned vessel in unknown waters
作者简介： 王程博， 男， 1992 年生， 硕士生。研究方向： 无人驾驶船舶行为决策， 船舶交通流。 张新宇 （通信作者） ， 男， 1978 年生， 博士， 教授， 博士生导师。研究方向： 交通信息工程， 组织优化调度， 交通管理系统， 无人驾驶船舶技术。
Baidu Nhomakorabea
第6期
王程博等： 未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
in the unmanned vessel's intelligent obstacle avoidance decision-making，propose the design criteria of
based on Deep Reinforcement Learning （DRL） is established. Here we analyze the problems encountered
0
引
言
Temizer 等［8］将无人机避碰问题视为 MDP 过程， 实 现了无人机避碰的智能决策。 Furda 和 Vlacic［9］针 对自主式城市车辆的实时决策问题， 建立了 MCDM 模 型 ， 验证了该模型在新领域的适用性。 Li 等［10］使用 Q 学习算法， 通过一系列模拟驾驶场 车决策模型。 Zheng 等［11］建立了基于 MDP 方法的 MDP 决策模型的性能。 景， 学习优化策略， 建立了基于强化学习的智能超 车辆决策模型， 使用近似强化学习方法来改善 国内外学者对智能决策的理论、 模型和实现
第 13 卷 第 6 期 2018 年 12 月
中 国 舰 船 研 究 Chinese Journal Ship Research 中 国 舰 of 船 研 究
Vol.13 No.6 Dec. 2018 第 13 卷
引用格式： 王程博， 张新宇， 张加伟， 等. 未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法 ［J］ . 中国舰船研究， 2018， 13 （6） ： 72-77. WANG C B， ZHANG X Y， ZHANG J W， et al. Method for intelligent obstacle avoidance decision-making of unmanned vessel in unknown waters ［J］ . Chinese Journal of Ship Research， 2018， 13 （6） ： 72-77.
WANG Chengbo1， ZHANG Xinyu1， ZHANG Jiawei1， LIU Shuo2 1 Key Laboratory of Marine Simulation and Control for Ministry of Communications， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China 2 College of Navigation， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China Abstract： ［Objectives］In order to realize intelligent obstacle avoidance of unmanned vessel in unknown waters， ［Methods］ an intelligent obstacle avoidance decision-making model of the unmanned vessel
the intelligent obstacle avoidance decision-making，and then accordingly establish a decision-making excitation function specially composed of target approaching，off course and safety. Finally，carry out the simulation tests respectively in static and dynamic waters.［Results］ The results show that the proposed
function to make the maximum returns in behavior mapping of the unmanned vessel status and to design an intelligent decision-making method can effectively avoid obstacles，and ensure the safe navigation of the reference for autonomous navigation of the unmanned vessel. obstacle avoidance
未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
王程博 1， 张新宇 1， 张加伟 1， 刘硕 2
1 大连海事大学 航海动态仿真与控制交通行业重点实验室， 辽宁 大连 116026 2 大连海事大学 航海学院， 辽宁 大连 116026
摘
要： ［目的］为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能， ［方法］首先， 建立一种基于深度强化学
73
随着人工智能和无人驾驶技术的快速发展， 无人驾驶船舶成为海上智能交通的重要研究领 域。当前， 航运业正处于从自动化、 信息化时代向 智能化时代过渡的阶段。随着船联网建设的不断 完善， 以及云计算、 大数据在航运领域的逐步应 用， 构建智能化的航运系统已成为未来几年甚至 十几年内可能实现的目标。无人驾驶船舶集成了 众多先进技术， 包括智能航行 （智能识别和智能决 策） 、 岸基支持、 船舶运维、 船岸通信、 船舶设计与 制造、 能效、 集成测试等。智能决策层在整个无人 驾驶船舶系统中扮演着 “副驾驶” 的角色， 需要解 决的问题是在已知无人驾驶船舶系统所处环境的 信息基础上， 决定船舶的航行策略。目前， 国内外 关于无人驾驶船舶行为决策的研究较少， 但在无 人驾驶汽车和移动机器人等其他领域内行为决策 方法的研究已取得较好成果。 动下， 移动机器人相关技术的研究获得了飞跃式 发展， 涌现出了许多移动机器人行为决策的方法， 包括速度矢量可行度方法、 多目标决策方法 （Multi-Criteria Decision-making Method， MCDM） 、 马尔科夫决策方法 （Markov Decision-making Pro⁃ cess，MDP） 、 贝叶斯网络决策方法、 模糊决策方法 和产生式规则决策方法等。其中， 赵忆文和谈大 龙［1］提出了基于速度矢量可行度的自主移动机器 人多行为综合决策方法， 并取得了更合理的行为 综合结果。张晓东等 通过解决物资转运线路规 划、 时间计算、 作业排序和资源配班 4 个主要问
习 （DRL） 技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型， 分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临的问题， 提出智能避碰 决策模型中的最优策略， 使无人驾驶船舶状态对行为映射中的回报最大， 并专门设计由接近目标、 偏离航线和 安全性组成的激励函数。最后， 分别在静态、 动态障碍环境下进行仿真实验。 ［结果］结果表明， 该智能决策方法 可以有效避让障碍物， 保障无人驾驶船舶在未知水域中的航行安全， ［结论］所提方法可为无人驾驶船舶的自主 航行提供理论参考。 关键词： 无人驾驶船舶； 智能决策； 深度强化学习； 避障 中图分类号： U664.82； TP273.5
［3］ ［2］
方法等进行了许多探索和研究， 但在无人驾驶船 舶智能避碰决策领域的研究和应用尚处于起步阶 段。鉴于此， 本文将首先对无人驾驶船舶智能行 为决策算法的设计进行分析， 探讨无人驾驶船舶 智能决策所面临的问题。然后， 通过构建适用于 无人驾驶船舶的深度强化学习 （Deep Reinforce⁃ ment Learning， DRL） 和设定惩罚函数， 建立无人驾 驶船舶避障的智能决策模型。最后， 分别在不同 障 碍 环 境 下 对 基 于 DRL 的 无 人 驾 驶 船 舶 智 能 避 法的适用性。 碰决策模型进行仿真， 以验证模型的有效性和算
Key words： unmanned vessel； intelligent decision-making； Deep Reinforcement Learning（DRL）；
收稿日期： 2017 - 12 - 29 网络首发时间： 2018-10-19 14:14
基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （51779028）
自上世纪 70 年代以来， 在各种智能技术的推
1
无人驾驶船舶智能避碰决策面临 的问题
相比于车辆在陆地道路上的行驶， 无人驾驶
船舶航行的海洋环境更复杂、 多变， 在避碰智能决 策方面面临如下 2 个难点。 1）海洋环境复杂、 多变。
首先， 在海洋环境下， 风、 流、 涌、 浪等的时变 性较强， 极大地影响了船舶航行安全。其次， 近海 水域有较强的结构化通航特征， 分道通航种类较 多且助航信息量大， 例如， 灯浮、 灯标、 航道建筑 物、 航行信号灯和不守规则的小型渔船等外部环 境因素。因此， 无人驾驶船舶避碰智能决策的设 计需要考虑多源信息的约束， 并能从中提取有效 信息。 实现 “拟人化” 。 2）无 人 驾 驶 船 舶 的 终 极 目 标 是 最 大 限 度 地 在有人驾驶船舶的操纵过程中， 驾驶员会将 人、 船、 航线视为一个整体， 在海上交通规则、 驾驶 经验及意图的指导下进行反应式驾驶， 通过值函 数求解决策模型中的最优策略， 使无人驾驶船舶 状态对行为映射中的回报最大； 在避碰智能决策 设计上， 无人驾驶船舶需要借鉴有人驾驶船舶的 操作人员处理复杂交通场景的决策过程， 合理学 习其驾驶经验及规则中的模糊定义， 在操作过程
题， 设计了用于舰船物资转运方案的计算机辅助 决策方法。王斌明 提出了一种结合神经网络和 模糊神经网络的机器人智能决策方法， 在提高多 级信息识别准确率的基础上， 完成了机器人智能 避障操作。 Tanaka 等 描述了一种用于移动机器
［4］
人导航的新型粗糙地形可穿越性分析和行为生成 方法， 利用参考姿态跟踪的控制方法实现移动机 器人的智能导航。陈雪梅等 采用粗糙集提取驾 驶员换道行为的决策规则， 以达到有效进行无人 驾驶避碰的决策。杜明博［6］通过研究人类在各种 交通场景下的驾驶行为决策过程， 构建了一种基 于决策树的驾驶行为决策模型， 并在 “智能先锋 Ⅱ ” 无人驾驶车辆平台上验证了智能决策模型的有效 性。田赓 在获取有经验的驾驶员决策信息的基 础上， 深入研究了人为换道的决策机理， 并建立 了有效决策模型， 实现了车辆准确换道决策。
［7］ ［5］
74
中
国
舰
船
研
究
第 13 卷
中智能化地实现 “拟人化” 决策。
下 到 达 下 一 个 状 态 s′ 的 概 率 ，R a (ss′) 为 激 励 函 数， 表示无人驾驶船舶在动作 a 情况下， 从状态 s 到 下 一 个 状 态 s′ 所 得 到 的 激 励 ；γ Î (0 1) ， 为激 励 衰减因子， 在下一时刻 t 的激励便按此因子衰 减［12-13］。 在上述的 MDP 定义下， 无人驾驶船舶的智能
model based on Markov Decision Process （MDP），through which obtain the optimal strategy by value
unmanned vessel in unknown waters. ［Conclusions］ The proposed method can provide a theoretical
决策的设计准则。然后， 在此基础上， 建立基于 Markov 决策方法 （MDP） 的智能避碰决策模型， 通过值函数求解
DOI： 10.19693/j.issn.1673-3185. 01144
Method for intelligent obstacle avoidance decision-making of unmanned vessel in unknown waters
作者简介： 王程博， 男， 1992 年生， 硕士生。研究方向： 无人驾驶船舶行为决策， 船舶交通流。 张新宇 （通信作者） ， 男， 1978 年生， 博士， 教授， 博士生导师。研究方向： 交通信息工程， 组织优化调度， 交通管理系统， 无人驾驶船舶技术。
Baidu Nhomakorabea
第6期
王程博等： 未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
in the unmanned vessel's intelligent obstacle avoidance decision-making，propose the design criteria of
based on Deep Reinforcement Learning （DRL） is established. Here we analyze the problems encountered
0
引
言
Temizer 等［8］将无人机避碰问题视为 MDP 过程， 实 现了无人机避碰的智能决策。 Furda 和 Vlacic［9］针 对自主式城市车辆的实时决策问题， 建立了 MCDM 模 型 ， 验证了该模型在新领域的适用性。 Li 等［10］使用 Q 学习算法， 通过一系列模拟驾驶场 车决策模型。 Zheng 等［11］建立了基于 MDP 方法的 MDP 决策模型的性能。 景， 学习优化策略， 建立了基于强化学习的智能超 车辆决策模型， 使用近似强化学习方法来改善 国内外学者对智能决策的理论、 模型和实现
第 13 卷 第 6 期 2018 年 12 月
中 国 舰 船 研 究 Chinese Journal Ship Research 中 国 舰 of 船 研 究
Vol.13 No.6 Dec. 2018 第 13 卷
引用格式： 王程博， 张新宇， 张加伟， 等. 未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法 ［J］ . 中国舰船研究， 2018， 13 （6） ： 72-77. WANG C B， ZHANG X Y， ZHANG J W， et al. Method for intelligent obstacle avoidance decision-making of unmanned vessel in unknown waters ［J］ . Chinese Journal of Ship Research， 2018， 13 （6） ： 72-77.
WANG Chengbo1， ZHANG Xinyu1， ZHANG Jiawei1， LIU Shuo2 1 Key Laboratory of Marine Simulation and Control for Ministry of Communications， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China 2 College of Navigation， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China Abstract： ［Objectives］In order to realize intelligent obstacle avoidance of unmanned vessel in unknown waters， ［Methods］ an intelligent obstacle avoidance decision-making model of the unmanned vessel
the intelligent obstacle avoidance decision-making，and then accordingly establish a decision-making excitation function specially composed of target approaching，off course and safety. Finally，carry out the simulation tests respectively in static and dynamic waters.［Results］ The results show that the proposed
function to make the maximum returns in behavior mapping of the unmanned vessel status and to design an intelligent decision-making method can effectively avoid obstacles，and ensure the safe navigation of the reference for autonomous navigation of the unmanned vessel. obstacle avoidance
未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
王程博 1， 张新宇 1， 张加伟 1， 刘硕 2
1 大连海事大学 航海动态仿真与控制交通行业重点实验室， 辽宁 大连 116026 2 大连海事大学 航海学院， 辽宁 大连 116026
摘
要： ［目的］为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能， ［方法］首先， 建立一种基于深度强化学
73
随着人工智能和无人驾驶技术的快速发展， 无人驾驶船舶成为海上智能交通的重要研究领 域。当前， 航运业正处于从自动化、 信息化时代向 智能化时代过渡的阶段。随着船联网建设的不断 完善， 以及云计算、 大数据在航运领域的逐步应 用， 构建智能化的航运系统已成为未来几年甚至 十几年内可能实现的目标。无人驾驶船舶集成了 众多先进技术， 包括智能航行 （智能识别和智能决 策） 、 岸基支持、 船舶运维、 船岸通信、 船舶设计与 制造、 能效、 集成测试等。智能决策层在整个无人 驾驶船舶系统中扮演着 “副驾驶” 的角色， 需要解 决的问题是在已知无人驾驶船舶系统所处环境的 信息基础上， 决定船舶的航行策略。目前， 国内外 关于无人驾驶船舶行为决策的研究较少， 但在无 人驾驶汽车和移动机器人等其他领域内行为决策 方法的研究已取得较好成果。 动下， 移动机器人相关技术的研究获得了飞跃式 发展， 涌现出了许多移动机器人行为决策的方法， 包括速度矢量可行度方法、 多目标决策方法 （Multi-Criteria Decision-making Method， MCDM） 、 马尔科夫决策方法 （Markov Decision-making Pro⁃ cess，MDP） 、 贝叶斯网络决策方法、 模糊决策方法 和产生式规则决策方法等。其中， 赵忆文和谈大 龙［1］提出了基于速度矢量可行度的自主移动机器 人多行为综合决策方法， 并取得了更合理的行为 综合结果。张晓东等 通过解决物资转运线路规 划、 时间计算、 作业排序和资源配班 4 个主要问
习 （DRL） 技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型， 分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临的问题， 提出智能避碰 决策模型中的最优策略， 使无人驾驶船舶状态对行为映射中的回报最大， 并专门设计由接近目标、 偏离航线和 安全性组成的激励函数。最后， 分别在静态、 动态障碍环境下进行仿真实验。 ［结果］结果表明， 该智能决策方法 可以有效避让障碍物， 保障无人驾驶船舶在未知水域中的航行安全， ［结论］所提方法可为无人驾驶船舶的自主 航行提供理论参考。 关键词： 无人驾驶船舶； 智能决策； 深度强化学习； 避障 中图分类号： U664.82； TP273.5
［3］ ［2］
方法等进行了许多探索和研究， 但在无人驾驶船 舶智能避碰决策领域的研究和应用尚处于起步阶 段。鉴于此， 本文将首先对无人驾驶船舶智能行 为决策算法的设计进行分析， 探讨无人驾驶船舶 智能决策所面临的问题。然后， 通过构建适用于 无人驾驶船舶的深度强化学习 （Deep Reinforce⁃ ment Learning， DRL） 和设定惩罚函数， 建立无人驾 驶船舶避障的智能决策模型。最后， 分别在不同 障 碍 环 境 下 对 基 于 DRL 的 无 人 驾 驶 船 舶 智 能 避 法的适用性。 碰决策模型进行仿真， 以验证模型的有效性和算
Key words： unmanned vessel； intelligent decision-making； Deep Reinforcement Learning（DRL）；
收稿日期： 2017 - 12 - 29 网络首发时间： 2018-10-19 14:14
基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （51779028）
自上世纪 70 年代以来， 在各种智能技术的推
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无人驾驶船舶智能避碰决策面临 的问题
相比于车辆在陆地道路上的行驶， 无人驾驶
船舶航行的海洋环境更复杂、 多变， 在避碰智能决 策方面面临如下 2 个难点。 1）海洋环境复杂、 多变。
首先， 在海洋环境下， 风、 流、 涌、 浪等的时变 性较强， 极大地影响了船舶航行安全。其次， 近海 水域有较强的结构化通航特征， 分道通航种类较 多且助航信息量大， 例如， 灯浮、 灯标、 航道建筑 物、 航行信号灯和不守规则的小型渔船等外部环 境因素。因此， 无人驾驶船舶避碰智能决策的设 计需要考虑多源信息的约束， 并能从中提取有效 信息。 实现 “拟人化” 。 2）无 人 驾 驶 船 舶 的 终 极 目 标 是 最 大 限 度 地 在有人驾驶船舶的操纵过程中， 驾驶员会将 人、 船、 航线视为一个整体， 在海上交通规则、 驾驶 经验及意图的指导下进行反应式驾驶， 通过值函 数求解决策模型中的最优策略， 使无人驾驶船舶 状态对行为映射中的回报最大； 在避碰智能决策 设计上， 无人驾驶船舶需要借鉴有人驾驶船舶的 操作人员处理复杂交通场景的决策过程， 合理学 习其驾驶经验及规则中的模糊定义， 在操作过程
题， 设计了用于舰船物资转运方案的计算机辅助 决策方法。王斌明 提出了一种结合神经网络和 模糊神经网络的机器人智能决策方法， 在提高多 级信息识别准确率的基础上， 完成了机器人智能 避障操作。 Tanaka 等 描述了一种用于移动机器
［4］
人导航的新型粗糙地形可穿越性分析和行为生成 方法， 利用参考姿态跟踪的控制方法实现移动机 器人的智能导航。陈雪梅等 采用粗糙集提取驾 驶员换道行为的决策规则， 以达到有效进行无人 驾驶避碰的决策。杜明博［6］通过研究人类在各种 交通场景下的驾驶行为决策过程， 构建了一种基 于决策树的驾驶行为决策模型， 并在 “智能先锋 Ⅱ ” 无人驾驶车辆平台上验证了智能决策模型的有效 性。田赓 在获取有经验的驾驶员决策信息的基 础上， 深入研究了人为换道的决策机理， 并建立 了有效决策模型， 实现了车辆准确换道决策。
［7］ ［5］
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中
国
舰
船
研
究
第 13 卷
中智能化地实现 “拟人化” 决策。
下 到 达 下 一 个 状 态 s′ 的 概 率 ，R a (ss′) 为 激 励 函 数， 表示无人驾驶船舶在动作 a 情况下， 从状态 s 到 下 一 个 状 态 s′ 所 得 到 的 激 励 ；γ Î (0 1) ， 为激 励 衰减因子， 在下一时刻 t 的激励便按此因子衰 减［12-13］。 在上述的 MDP 定义下， 无人驾驶船舶的智能
model based on Markov Decision Process （MDP），through which obtain the optimal strategy by value
unmanned vessel in unknown waters. ［Conclusions］ The proposed method can provide a theoretical