Among ship maneuvers, berthing/unberthing maneuvers are one of the most challenging and stressful phases for captains. Concerning burden reduction on ship operators and preventing accidents, several researches have been conducted on trajectory planning to automate berthing/unberthing. However, few studies have aimed at assisting captains in berthing/unberthing. The trajectory to be presented to the captain should be a maneuver that reproduces human captain's control characteristics. The previously proposed methods cannot explicitly reflect the motion and navigation, which human captains pay particular attention to reduce the mental burden in the trajectory planning. Herein, mild constraints to the trajectory planning method are introduced. The constraints impose certain states (position, bow heading angle, ship speed, and yaw angular velocity), to be taken approximately at any given time. The introduction of this new constraint allows imposing careful trajectory planning (e.g., in-situ turns at zero speed or a pause for safety before going astern), as if performed by a human during berthing/unberthing. The algorithm proposed herein was used to optimize the berthing/unberthing trajectories for a large car ferry. The results show that this method can generate the quantitatively equivalent trajectory recorded in the actual berthing/unberthing maneuver performed by a human captain.


翻译:在船舶操作中,泊位/越野操作是船长最困难和最紧张的阶段之一。关于减少船舶操作员的负担和防止事故,已经对自动泊位/越野的轨迹规划进行了几项研究;然而,没有几项研究旨在协助船长泊位/越野的轨迹。向船长展示的轨迹应当是复制船长控制特征的动作。以前提议的方法无法明确反映运动和航行,而人类船长在轨迹规划中特别注意减轻心理负担。这里引入了对轨迹规划方法的轻微限制。这些限制在任何特定时间都规定了某些州(位置、船头角度、船速和角速度)。采用这种新的制约可以强制实施谨慎的轨迹规划(例如,在轨迹旋转时速度为零,或者在行驶前先暂停安全),就像由人类船长在泊位/越野期间进行的那样。此处提议的算法是用来优化行驶轨道/行驶速度的行驶速度。这里提议的算法是用来记录行驶速度/行驶速度。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年4月28日
Arxiv
35+阅读 · 2021年8月2日
VIP会员
相关VIP内容
专知会员服务
59+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
161+阅读 · 2020年3月18日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
171+阅读 · 2019年10月11日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
91+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
101+阅读 · 2019年10月9日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
23+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月18日
IEEE | DSC 2019诚邀稿件 (EI检索)
Call4Papers
10+阅读 · 2019年2月25日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
41+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
MoCoGAN 分解运动和内容的视频生成
CreateAMind
18+阅读 · 2017年10月21日
相关基金
国家自然科学基金
1+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员