1. 毕业设计（论文）主要内容：

目前无人船已在水面清漂、海域勘探、水质监测和应急救援等领域广泛应用，无人船技术吸引了越来越多人的注意。由于无人船航行水域环境具有复杂多样、变化快等特点，研究如何利用路径规划算法整合大量的多传感器融合数据，快速准确的做出航行策略及实现精确的运动控制提高航行的可靠性与安全性，成为了无人船技术研究的首要任务。

无人船的路径规划是指在存在障碍物的任务环境中，规划一条可以在无人船从开始点到目标点行驶过程中安全可靠的避开所有障碍物并满足一定评价标准的航行路径。目前，最广泛使用的无人船路径规划方法是A*算法、粒子群算法、人工势场法、神经网络法等。多方研究表明，粒子群算法虽然收敛速度快、设置参数少、实现简单，但其本身的局部寻优能力差、位置信息更新不够准确，影响了其本身的计算效率和可靠性。人工势场法反应快速、计算简单以及实时性强，但存在局部极小值问题，会造成在无人船遇到障碍物的时候无法及时躲避的情况。神经网络法在自适应学习、数据并行处理、容错性方面有着较大的优势，可以解决一些无人船工作环境复杂又有高实时性要求的路径规划任务，但若是无人船探测到的环境信息不完整，神经网络法就无法进行。

为了克服现有的无人船路径规划算法的不足，顺应人工智能发展的趋势，用基于深度学习的路径规划方法来规划无人船航行路径，将具有巨大的应用前景。本设计就是进行基于深度学习的无人船路径规划方法研究。

2. 毕业设计（论文）主要任务及要求

1、了解无人船进行路径规划的地理环境；

2、分析现有的各种无人船路径规划算法的优缺点；

3、完成深度学习网络的搭建；

3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排

第1—2周：结合论文题目和前期工作做出进度计划，查阅相关文献资料，明确研究内容，确定方案，写出开题报告与文献综述。

第3—4周：完成5000汉字以上的相关外文资料翻译，译文通顺、达意。

第5—6周：了解掌握无人船路径规划的一般方法。

4. 主要参考文献

[1]孟祥杜.无人船路径规划算法研究[d].天津理工大学,2017.[2] 陈玲侠.富营养化水体环境中cod浓度遥感监测系统设计[j].计算机测量与控制,2017,(07):59-62.

[2] sadeghi f, levine s, cad2rl: real single-image flight without a singlereal image [c]//robotics: science and systems. 2017:553-571.

[3] tai l, liu m. towards cognitiveexploration through deep reinforcement learning for mobile robots [j]. ieeeiros,2016:465-488.