基于神经网络的船舶辅助驾驶系统研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着现代航运业的快速发展，船舶交通流量日益增大，海上航行环境日趋复杂，对船舶航行安全提出了更高的要求。

传统的船舶驾驶主要依靠船员经验和手动操作，存在着效率低下、易受人为因素影响等问题，难以满足现代航运安全高效的需求。

在此背景下，船舶辅助驾驶系统应运而生，旨在为船员提供航行决策支持，减轻船员负担，提高航行安全性和效率。

2. 本选题国内外研究状况综述

船舶辅助驾驶系统是一个复杂的系统工程，涉及到多个学科的交叉融合，近年来随着人工智能技术的发展，国内外学者对其进行了大量的研究。

1. 国内研究现状

国内学者在船舶辅助驾驶系统方面做了大量工作，取得了一定的成果。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究将针对船舶辅助驾驶系统需求，利用神经网络技术进行系统设计与实现，主要研究内容包括：
1.船舶辅助驾驶系统需求分析:分析船舶辅助驾驶系统的功能需求、性能需求和数据需求，为系统设计提供依据。

2.神经网络模型设计:研究适用于船舶辅助驾驶系统的神经网络模型，包括模型选择、结构设计、参数优化等，并提出相应的训练方法。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、模型设计、仿真实验和结果评估相结合的方法，具体步骤如下：
1.文献调研:深入研究船舶辅助驾驶系统和神经网络的相关理论和技术，了解国内外研究现状，为研究方向和方法的选择提供依据。

2.需求分析:分析船舶辅助驾驶系统的功能需求、性能需求和数据需求，明确研究目标和预期成果。

3.模型设计:根据需求分析，选择合适的神经网络模型，并进行模型结构设计和参数优化。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.将神经网络应用于船舶辅助驾驶系统，探索神经网络在航线规划、避碰决策等方面的应用潜力。

2.针对船舶辅助驾驶系统的特点，设计并优化神经网络模型，提高模型的准确性和效率。

3.开发基于神经网络的船舶辅助驾驶系统原型，并进行仿真实验验证，为实际应用提供参考。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.张立,张秀岩,郭晨,等.基于改进人工势场法的船舶避碰路径规划[j].哈尔滨工程大学学报,2021,42(11):1560-1568.

2.李铁成,刘正江.基于深度强化学习的无人船避碰决策方法[j].中国航海,2022,45(01):49-55 71.

3.王春晓,郭威,王磊,等.基于ais数据的船舶航迹预测方法研究综述[j].大连海事大学学报,2021,47(04):1-9.