摘要
船舶辅助驾驶系统作为提高航行安全性和效率的重要技术，近年来受到越来越多的关注。
神经网络作为人工智能领域的核心技术之一，具有强大的学习能力和非线性拟合能力，为船舶辅助驾驶系统的发展提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了船舶辅助驾驶系统和神经网络的基本概念，然后从航线规划、避障决策、航迹预测、交通流预测、异常行为识别等方面对国内外基于神经网络的船舶辅助驾驶系统研究现状进行了综述，并对不同神经网络模型的优缺点和适用场景进行了分析比较。
最后，总结了现有研究存在的问题和不足，并展望了未来的发展趋势。
关键词：船舶辅助驾驶系统；神经网络；航线规划；避障决策；航迹预测
船舶辅助驾驶系统（ShipAssistedNavigationSystem）是指利用传感器、计算机、通信等技术，为船舶驾驶员提供航行环境信息、航行状态监测、航线规划、避碰决策等辅助功能，以提高航行安全性和效率的系统。
随着人工智能技术的快速发展，特别是神经网络技术的突破，为船舶辅助驾驶系统注入了新的活力。
神经网络是一种模拟人脑神经元结构和功能的计算模型，具有强大的学习能力和非线性拟合能力，能够从大量数据中学习复杂的模式和规律，并进行预测和决策。
将神经网络应用于船舶辅助驾驶系统，可以实现更加智能化、自动化和人性化的功能，例如：
航线规划：根据船舶自身特性、航行环境、气象条件等因素，自动规划安全、经济、高效的航线。
避障决策：实时感知周围环境，识别潜在的碰撞风险，并及时采取避碰措施。
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