1. 题目来源
船舶作为重要的水上交通工具，承担着全球货物运输的重要责任。
近年来，随着海上交通量的不断增加，船舶安全航行面临着越来越严峻的挑战。
传统的船舶驾驶方式主要依靠船员经验和技能，受人为因素影响较大，容易引发海事事故。
2. 应完成的主要内容
本课题旨在研究基于神经网络的船舶辅助驾驶系统，需要完成以下主要内容：
1.开展船舶辅助驾驶系统需求分析，明确系统功能需求、性能需求和数据需求，为系统设计提供依据。
2.研究神经网络模型设计，选择合适的神经网络模型，设计模型结构，优化模型参数，并进行模型训练。
3.完成船舶辅助驾驶系统实现，包括系统架构设计、数据预处理模块、航线规划模块、避障决策模块等功能模块的设计与实现，并进行系统集成与测试。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.本课题研究需遵循学术规范，保证研究工作的科学性和严谨性。
2.需查阅相关文献资料，掌握船舶辅助驾驶系统、神经网络等相关理论知识。
3.需熟练掌握一种编程语言，例如Python，并能够利用相关工具和库进行程序开发和调试。
4. 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
5. 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.
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