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韩国首尔国立大学的研究人员提出了用于无人水面艇（USV）避碰的深度学习算法。
随着利用无人系统进行水上作业的需求越来越大，避障、避碰成为无人水面艇研究的重点。调查表明，大多数船舶碰撞事故都是由于人员疏于防范或违反碰撞预防规则等造成的。为避免人为失误，研究人员提出一种基于深度学习的避碰算法，将无人水面艇附近的环境用可视化网格图表示；然后利用卷积神经网络进行网格图的特征提取，检测障碍物；再根据国际海上避碰规则，设计奖励函数；最后利用避碰仿真实验数据，对网络进行训练。通过各种场景下的无人水面艇全尺寸避碰实验，验证了算法在真实环境中的适用性和有效性。
这种算法可以识别多个复杂障碍物和模糊障碍物，有望广泛应用于各种无人水面艇中。
（蓝海星：闫俊平）
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