茅云生，彭伟，向祖权，宋利飞，刘梦雪

摘要：在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处理得到的低维主成分进行分类处理,以识别障碍对无人艇的干扰意图类型为主动干扰还是非主动干扰;最后,根据障碍的不同干扰类型,采用不同算法进行避碰、脱逃,通过这种差异化的处理,提升无人艇运动的安全性.仿真结果证明了该算法的有效性.

关键词：无人艇(USV);避碰;主动干扰;意图识别;分类算法;

DOI：10.16411/j.cnki.issn1006-7736.2021.02.004

发表时间：2021-6-15