基于强化学习的自动帆船路径规划算法研究❋

荆 纬， 李 浩， 咸琳涛， 刘 源， 郭忠文

(中国海洋大学信息科学与工程学院， 山东 青岛 266100)

自动水面航行器(Autonomous surface vehicles)也称为无人水面航行器(Unmanned surface vehicles)[1-2]，已迅速发展成为海洋科学技术的一个重要研究领域，对海洋工业具有重要意义。与传统的船舶相比，ASV具有体型小、造价低以及多用途的特点[3]，这些特点使它可以独立完成一些特殊任务。尤其是在一些长期任务中，ASV低能耗的特点使它在燃料补给不方便的环境中仍能继续工作。ASV的应用十分广泛[4-5]，不仅包括民用领域，还包括科学研究和国防安全。

根据为船提供的动力来源，我们将ASV划分为自动航行船艇和自动航行帆船[6]，船艇的动力来源于发动机，而帆船的动力来源于自然的风。在这两者中，自动航行船艇得到了更多研究者的关注，主要是因为船艇具有发动机，所获得的速度更快更稳定；其次自动航行船艇技术的实际应用范围更加广泛，如小型的游艇、大型的客船甚至战舰。

虽然自动航行船艇具有很多的优势，但是却不适合去完成一些长期远海任务，因为航行所需要的能源补给是一个很大问题。在远海补给困难的情况下，使用自动航行帆船是一个很好的选择。自动航行帆船的动力来源于风，并且不消耗任何化石燃料更加环保。它可长期处于工作状态，随时接受命令执行航行或静止，独立完成一些长期性的远海特殊任务。但是，对帆船的研究相较于船艇来说更加复杂，因为决定帆船航行的因素很多，海上的风为船提供了动力，风的大小和方向决定了船在静水中的速度。……