王 群 张庆年* 杨 杰 丛 喆 涂 敏

(武汉理工大学交通学院1) 武汉 430063) (武汉理工大学信息工程学院2) 武汉 430070)

0 引 言

无人驾驶船舶可利用高清视频、激光雷达和AIS系统等多维信息实现智能感知，利用机器学习方法实现智能驾驶行为决策，通过与环境的不断交互学习积累经验，模仿有人驾驶船舶船长驾驶经验积累的过程.船舶无人驾驶代表了未来发展的方向，可提高水上交通安全性[1-2].

在无人驾驶研究领域，与无人机、无人驾驶车辆相比，针对无人驾驶船舶的研究相对滞后[3].在无人驾驶车辆驾驶行为决策方面，熊璐等[4]对国内外无人驾驶车辆的驾驶行为决策系统的研究，发现现阶段无人驾驶车辆的行为决策主要有以有限状态机为代表的基于规则的驾驶行为决策和以各类机器学习为代表的基于学习算法的驾驶行为决策两大类；杜明博[5]结合驾驶员在复杂交通下的驾驶行为决策过程，提出了一种基于决策树的无人车行为决策方法；耿新力[6]采用本体论和马尔科夫理论构建了一种针对城区不确定环境下的无人车行为决策模型.Zheng等[7]提出了一种利用强化学习来解决复杂交通状态下的自动驾驶车辆驾驶行为决策模型.在无人驾驶飞行器驾驶行为决策方面，Ma等[8]利用深度卷积神经网络和强化学习来构建无人机的反应式避障行为决策模型，模仿人类进行驾驶决策行为；丁林静等[9]利用动态模糊Q学习模型来设计无人机的空战机动决策模型；……