据蓝海星智库6月29日消息，韩国首尔国立大学提出用于无人水面艇（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。基于此，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。

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