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一种基于拓展支持向量机的无人船路径规划方法
摘要：
本文提出一种基于拓展支持向量机（ESVM）的无人船路径规划方法，在考虑船舶动态特性和环境影响的基础上，通过构建基于动态建模的ESVM模型，实现了无人船航线自主规划。该方法不仅能够在较短的时间内准确预测船舶的动态特性，还能够实时响应环境变化，避免碰撞风险，提高了无人船航行安全性和效率。
关键词：拓展支持向量机；无人船；路径规划；动态建模；环境响应；碰撞风险；安全性；效率
Abstract：
Inthispaper,apathplanningmethodforunmannedshipsbasedonExtendedSupportVectorMachine(ESVM)isproposed.Basedonconsideringthedynamiccharacteristicsofshipsandenvironmentalinfluences,theESVMmodelbasedondynamicmodelingisconstructedtoachieveself-planningofunmannedshiproutes.Theproposedmethodnotonlyaccuratelypredictsthedynamiccharacteristicsofshipsinashorttimebutalsorespondstoenvironmentalchangesinreal-time,avoidingcollisionrisksandimprovingthesafetyandefficiencyofunmannedshipnavigation.
Keywords:ExtendedSupportVectorMachine;unmannedships;pathplanning;dynamicmodeling;environmentalresponse;collisionrisks;safety;efficiency
1.引言
随着无人船技术的快速发展，为实现无人船航行自主规划，提高其安全性和效率，不断有新的路径规划方法被提出。然而，现有的无人船路径规划方法往往无法充分考虑船舶动态特性和环境影响，导致无法适应复杂的航行环境。因此，本文提出一种基于拓展支持向量机的无人船路径规划方法，通过建立基于动态建模的ESVM模型，实现无人船航线自主规划，以提高无人船航行的安全性和效率。
2.相关研究
目前，已经有许多无人船的路径规划方法被提出，其中基于模型预测控制（MPC）的方法是比较流行的一种。MPC方法能够通过预测未来状态并根据设定的控制目标进行优化，实现智能路径规划。然而，基于MPC的方法需要进行大量的计算，对实时性要求较高。另外，基于MPC的方法难以考虑复杂的环境变化，如障碍物等，因此无法在实践中广泛应用。
近年来，支持向量机（SVM）在路径规划中得到了广泛应用。SVM方法具有较高的预测精度和泛化能力，对于具有高维、非线性的数据具有较好的分类效果。特别是拓展支持向量机（ESVM）方法，在保持SVM优点的同时，能够有效解决样本空间分布不均匀问题，具有较好的性能表现。因此，基于ESVM的路径规划方法也值得探究。
3.基于ESVM的无人船路径规划方法
3.1建立动态建模ESVM模型
为了使ESVM模型能够更好地适应无人船的动态特性，本文在训练集中加入了无人船的速度和朝向等信息，对其进行动态建模。具体地，根据环境和任务等不同情况，提前设置好路径点，然后将每个路径点的坐标、无人船的速度和朝向等信息作为样本输入，将路径点的船舶动态特性（如航速、航向等）作为样本输出，训练出该模型。
3.2路径规划实现
在实际应用中，需要根据实时环境变化进行路线规划。具体地，首先，利用无人船的传感器获取环境信息，并进行数据预处理。其次，根据当前位置和航向等信息，利用建立的ESVM模型，预测出未来位置及船舶动态特性，以实现无人船路径规划。最后，将无人船的位置和航向等信息通过控制器进行控制，实现路径规划。
3.3实验结果
本文在无人船模拟器中进行了实验，结果表明，基于ESVM的路径规划方法明显优于传统的路径规划方法。特别是，基于ESVM的方法在较短的时间内即可准确预测出无人船的动态特性，并及时调整路径，避免碰撞风险；另外，该方法在不同的环境变化下也具有较好的稳定性和鲁棒性。
4.结论与展望
本文提出了基于拓展支持向量机的无人船路径规划方法，通过动态建模ESVM模型，实现无人船航线自主规划。实验结果表明，该方法能够在较短的时间内准确预测船舶的动态特性，实时响应环境变化，避免碰撞风险，提高了无人船航行安全性和效率。未来，可以通过更多的数据样本以及机器学习算法的不断优化，进一步提高路径规划的精度和实时性，以适应更加复杂的实际环境。