無人艇具有高智能、低成本、耐單調(diào)、可執(zhí)行危險任務(wù)和不會造成人員傷亡等優(yōu)點,在海事監(jiān)管、地質(zhì)調(diào)查、環(huán)境監(jiān)測、軍事任務(wù)和水文調(diào)查等領(lǐng)域均具有廣闊的應(yīng)用前景。然而,無人艇在如何適應(yīng)復(fù)雜海洋環(huán)境和執(zhí)行多元化任務(wù)方面,仍面臨著諸多挑戰(zhàn)。近年來,以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,并被應(yīng)用于無人艇的研發(fā)中。論文從歸納無人艇自主化所需具備的能力入手,簡要回顧了深度學(xué)習(xí)的代表性技術(shù),闡述了深度學(xué)習(xí)在無人艇多源感知、智能分析、動態(tài)決策以及精準控制等方面的應(yīng)用前景,同時也探討了深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用于無人艇上所面臨的挑戰(zhàn)和難點,為無人艇智能化研究提供參考。 

【文章來源】：中國造船. 2020,61(S1)北大核心

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

深度強化學(xué)習(xí)原理示意圖

長短期記憶網(wǎng)絡(luò)旨在處理語音、視頻等時序數(shù)據(jù)的分析。無人艇在智能化方面需要持續(xù)從外界獲取信息，并且根據(jù)先前信息和當前信息來共同進行分析和決策。長短期記憶網(wǎng)絡(luò)可在信息分析和決策方面為無人艇智能化應(yīng)用提供技術(shù)手段。3 深度學(xué)習(xí)在無人艇平臺上的應(yīng)用前景分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)旨在解決圖像等二維結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的復(fù)雜特征抽取問題。無人艇在智能化方面需要對可見光、紅外和雷達等傳感器采集的信息進行有效的特征抽取，為智能環(huán)境感知和自主決策提供依據(jù)。這為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在無人艇智能化中的應(yīng)用提供了契機。2.2 深度強化學(xué)習(xí)

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的SAR圖像艦船目標檢測[J]. 李健偉,曲長文,彭書娟,鄧兵.  系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2018(09)
[2]基于深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的紅外船只目標檢測方法[J]. 王文秀,傅雨田,董峰,李鋒.  光學(xué)學(xué)報. 2018(07)
[3]基于多波段深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的艦船目標識別[J]. 劉峰,沈同圣,馬新星,張健.  光學(xué)精密工程. 2017(11)



本文編號：3055595