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J-GLOBAL ID：202102227281371603   整理番号：21A2572115

深層強化学習に基づく無人船の自律経路計画モデル【JST・京大機械翻訳】

An Autonomous Path Planning Model for Unmanned Ships Based on Deep Reinforcement Learning

著者 (4件)： Guo Siyu ,  Zhang Xiuguo ,  Zheng Yisong ,  Du Yiquan
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 2  ページ： 426  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 深層強化学習(DRL)は,連続制御問題において優れた性能を持ち,それは経路計画および他の分野で広く使われている。DRLに基づく自律経路計画モデルを提案し,未知環境における無人船のインテリジェント経路計画を実現した。モデルは,環境との連続的相互作用と歴史的経験データの使用を通して,深い決定論的政策勾配(DDPG)アルゴリズムを利用する。エージェントは,シミュレーション環境における最適行動戦略を学習する。ナビゲーション規則と船舶遭遇状況を,モデルの有効性と精度を確実にするために,計画された経路安全性の目的を達成するために,ナビゲーション制限領域に変換した。船舶自動識別システム(AIS)によって提供されたShipデータを,この経路計画モデルを訓練するために使用する。続いて,改良DRLを,DDPGを人工ポテンシャル場と組み合わせることにより得た。最後に,経路計画モデルを,実験のために電子チャートプラットフォームに統合した。比較実験の確立を通して,結果は改良モデルが自律経路計画を達成することができて,それは良い収束速度と安定性を有することを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  相互作用 ,  *船舶 ,  有効性 ,  比較試験 ,  エージェント ,  衝突回避 ,  *経路探索 ,  自律性 ,  収束速度 ,  自動認識 ,  決定論 ,  *深層強化学習
準シソーラス用語： 未知環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 無人船 ,  深層強化学習 ,  DDPG ,  自律経路計画 ,  エンドツーエンド ,  衝突回避

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  その他の特殊船  (QJ05023V) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (36件)：

• Liu, D.G.; Zheng, Z.Y.; Wu, Z.L. Risk analysis system of underway ships in heavy sea. J. Traffic Transp. Eng. 2004, 4, 100-102.
• Piao, Z.; Guo, C.; Sun, S. Research into the Automatic Berthing of under actuated Unmanned Ships under Wind Loads Based on Experiment and Numerical Analysis. J. Mar. Sci. Eng. 2019, 7, 300.
• Roberts, G.N.; Sutton, R.; Zirilli, A.; Tiano, A. Intelligent ship autopilots--a historical perspective. Mechatronics 2003, 13, 1091-1103.
• Perera, L.P.; Carvalho, J.P.; Soares, C.G. Autonomous guidance and navigation based on the COLREGs rules and regulations of collision avoidance. In Proceedings of the International Workshop Advanced Ship Design for Pollution Prevention, Split, Croatia, 23-24 November 2009; pp. 205-216.
• Liu, Z.; Zhang, Y.; Yu, X.; Yuan, C. Unmanned surface vehicles: An overview of developments and challenges. Annu. Rev. Control 2016, 41, 71-93.

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層強化学習 ,  自律 ,  経路計画 ,  モデル