未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法

[目的]为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能,[方法]首先,建立一种基于深度强化学习(DRL)技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型,分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临的问题,提出智能避碰决策的设计准则。然后,在此基础上,建立基于Markov决策方法(MDP)的智能避碰决策模型,通过值函数求解决策模型中的最优策略,使无人驾驶船舶状态对行为映射中的回报最大,并专门设计由接近目标、偏离航线和安全性组成的激励函数。最后,分别在静态、动态障碍环境下进行仿真实验。[结果]结果表明,该智能决策方法可以有效避让障碍物,保障无人驾驶船舶在未知水域中的航行安全,[结论]所提方法可为无人驾驶船舶的自主航行提供理论参考。     

基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法

[目的]为实现沿海无人驾驶船舶自主航行,充分考虑无人驾驶船舶智能避碰决策的合理性和实时性后,提出并建立一种基于驾驶实践的无人船智能避碰决策方法。[方法]首先,以本体论为基础,设计无人驾驶船舶航行态势本体概念模型,并结合《国际海上避碰规则》及良好的船艺将船舶航行态势量化划分为12种会遇场景;然后,从驾驶实践的角度改进影响碰撞危险度因子的模糊隶属度函数,提出一种多元碰撞危险度评估模型,实现船舶碰撞危险度的精确计算;最后,以船舶避碰总路径最短为目标函数,提出一种基于驾驶员视角(BOP)的智能避碰决策模型,在船舶操纵性、舵角限幅等约束下求解最优避碰策略,并在典型的会遇场景下进行仿真实验。[结果]结果表明,该方法可以准确判断驾驶航行态势,给出合理的转向策略,实现典型会遇场景下的有效避碰。[结论]所做研究可为实现船舶自主航行提供理论基础和方法参考。     

基于安全会遇距离模型的智能船舶航行行为可靠性评估

为提高智能船舶的可靠性和航行安全性,提出了一种基于安全会遇距离模型的智能船舶航行行为可靠性评估方法。文章构建智能船舶航行行为可靠性评估指标体系,并运用船舶安全会遇距离模型,建立智能船舶在两船互见会遇场景中的航行行为故障判断流程,研究在不同会遇场景中智能船舶航行行为可靠性指标值并进行对比分析。研究结果表明,该可靠性评估方法能够对处于不同会遇场景中的智能船舶航行行为进行评估,所建立的可靠性评估体系是可行且有效的,能为智能船舶的可靠性设计和评估提供新的思路。     

Path planning method for unmanned surface vehicle with controllable distance from obstacles北大核心CSCD

[目的]为了解决水面无人艇(USV)路径规划中安全性和平滑性方面的问题,提出一种与障碍物距离可控的USV路径规划方法。[方法]首先,结合雷达图像生成栅格化环境信息,利用维诺场算法(VFA)为每个栅格添加危险势场并建立航行界限;其次,建立与航行界限关联的危险度函数对A^(*)算法的评价函数进行改进,利用改进的A^(*)算法进行路径规划;最后,针对航行路径转向角较大的问题,采用梯度下降法(GDM)进行航行路径的平滑处理,得到满足USV实际航行要求的连续平滑路径。[结果]仿真结果表明,所提路径规划方法通过设置不同的航行界限可以实现路径与障碍物之间距离的控制且平滑性符合航行要求。[结论]该方法在USV路径规划过程中具有一定的合理性和有效性,可为USV自主避障决策提供参考。     

自主船舶与有人驾驶船舶动态博弈避碰决策

[目的]为实现船舶的高效避碰与安全航行,针对自主船舶与有人驾驶船舶混合航行环境下的交互避碰问题展开研究,提出一种多智能体交互的船舶动态博弈避碰决策方法。[方法]依据驾驶实践,理解并分析混行环境下的船舶避碰问题,基于《国际海上避碰规则》量化船舶会遇态势及碰撞危险,引入动态博弈理论,将存在碰撞危险的船舶个体建模为博弈中具有独立思想的参与者,并以船舶的航向改变量为博弈策略,在船舶安全性收益、社会性收益及经济性收益约束下求解船舶的最优行动序列,以及将船舶驾驶员风格的差异化引入仿真实验中以验证避碰决策的有效性。[结果]结果显示,所提方法能够在自主船舶与有人驾驶船舶混行场景下实现多船的安全会遇;各船在面对不同驾驶风格的目标船舶时均能类人地调整自身的行为策略,从而实现安全避让。[结论]所做研究可为自主船舶及有人驾驶船舶的避碰决策提供参考。     

考虑船位预测不确定性的船舶碰撞危险度计算方法

[目的]船舶碰撞是威胁智能船舶航行安全的主要因素。船舶碰撞危险度计算模型应及时发现船舶航行中潜在的碰撞风险,为智能船舶的自主避让决策提供依据。[方法]首先,根据船舶领域侵入程度与侵入时间等参数,分析基于领域的碰撞危险参数计算模型,将航行场景划分为单船会遇局面和本船与船舶群组的会遇局面,给出一种新的多船会遇情况下的碰撞危险参数计算模型;其次,基于维纳过程对船位预测不确定性进行建模,根据卡方分布获取船位预测不确定性椭圆;最后,给出考虑船位预测不确定性的碰撞危险参数计算方法。[结果]该计算模型能够考虑船位预测不确定性对船舶碰撞危险的影响。[结论]可以进一步保障智能船舶的海上航行安全。     

面向船舶智能航行测试的变稳船控制系统设计北大核心CSCD

[目的]智能航行控制系统作为智能船舶的大脑和中枢,其控制性能的好坏直接决定船舶航行的安全性和经济性,因此需要对船舶智能航行控制系统进行验证。面向智能船舶智能航行控制系统的验证问题,提出一种通用型验证平台——变稳船。[方法]首先,基于模型跟随原理提出一种变稳船系统架构,分析智能船舶三自由度上的运动特性,然后根据三自由度变稳目标定义位置变稳误差,采用滑模控制技术设计变稳控制器,最后,在Matlab软件中进行仿真验证。[结果]结果显示,提出的变稳控制方法能够有效跟踪模拟待模拟船,实现变稳性能。[结论]所做研究可为智能航行控制系统的验证提供新的思路。     

限制水域的船舶避让责任与避碰分析

限制水域是船舶会遇率较高的水域,也是事故多发水域。在对限制水域船舶避让的法律条款适用问题和碰撞事故原因分析的基础上,提出限制水域船舶会遇构成追越、对遇和交叉等态势下的避让责任的划分,特别讨论了限制水域端部的会遇船舶的避让责任问题。最后,对限制水域船舶避让行动提出了戒备、航行与避让、声号信号与通信、航行值班、操纵与应急操作等方面的要求。     

船舶航行轨迹自动化控制中PLC技术研究

为有效发现水域中那些偏离正常航行轨迹的船舶,从而提高船舶航行安全性,设计基于PLC技术的船舶航行轨迹自动化控制方案。通过提取船舶航线轨迹数据的方式,弥补缺失信息的插补空隙,完成PLC数据的采集及预处理。在此基础上,度量轨迹内航行节点间的相似性,按照正常轨迹点的建模需求,实现对时间复杂度的精准分析,完成船舶航行轨迹自动化控制中的PLC技术研究。对比实验结果表明,与GMM航迹分析算法相比,应用PLC自动化控制方案后,QIE水域避障系数提高至6.32,不仅提高船舶的航行安全性,也可有效发现偏离正常航行轨迹船舶的实时所处位置。     

基于航迹推演的船舶动态智能避碰方法

针对受限水域船舶动态智能避碰问题,将航迹预测与改进速度障碍相结合,提出一种船舶动态智能避碰方法。建立两船相对运动模型并实时计算船舶避碰运动参数,基于三自由度船舶操纵运动数学(MMG)模型和Kalman滤波算法分别预测本船(OS)和目标船(TS)下一时刻运动状态;然后结合《国际海上避碰规则》(简称《规则》)、良好船艺、航迹预测模型、速度障碍算法和航向控制系统等分析设计船舶动态智能避碰决策模型;通过仿真试验验证动态智能避碰决策模型的可行性和有效性。结果表明：该算法可满足受限水域两船和多船复杂会遇局面下船舶智能避碰,实现动态避碰条件下的船舶安全航行。     

基于粒子群-遗传优化算法的船舶避碰决策

为能在开阔水域中提升船舶驾驶员在多船会遇场景下的避碰决策能力,按照国际海上避碰规则(Convention on the International Regulations for Prerenting Collisions at Sea,COLREGs)的要求,综合考虑船舶航行的安全性与经济性,提出一种基于粒子群-遗传(Partide Swam Optimization-Genetic Algorithm,PSO-GA)的混合优化避碰决策算法。基于最近会遇距离(Distance of Close Point of Approaching,dCPA)和最近会遇时间(Time to Close Point of Approaching,tCPA)确定船舶碰撞危险度(Collision Risk Index,ICR)的计算方法,基于转向幅度与航行时间建立避碰决策目标函数。基于PSO-GA算法具有提高收敛精度和加速全局寻优的特点,当ICR≥0.5时,启动PSO-GA算法,获得让路船舶在全局范围内的最佳转向幅度和在新航向上的航行时间。仿真结果表明:与单独使用PSO或GA算法相比,PSO-GA算法能够以较少的迭代次数找到安全经济避碰航线。提出的避碰决策算法能够为船舶驾驶人员在避碰决策中提供参考,有助于提升船舶航行的安全性和降低船舶碰撞事故发生的风险。     

基于模型预测控制的船舶自主避碰方法

针对海上多船会遇情况下的船舶自主避碰问题,提出一种基于船舶运动数学模型的开阔水域船舶自主避碰方法.该方法利用模型预测控制(MPC)算法,在考虑船舶操纵性和避碰规则的条件下,采用模糊数学理论分析船舶航行过程中的碰撞危险度,进而构建避碰算法的评价函数,实现船舶自主避碰.仿真结果表明,该算法能解决开阔水域多船会遇情况下的船舶自主避碰问题,验证了算法的有效性.     

规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法

为减少因人为操作不当导致的船舶避碰事故,提高船舶航行的安全性,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习方法的船舶智能避碰算法。依据船舶间实时获取的航行状态信息,从全局角度构建智能避碰算法深度强化学习状态集;在对《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)进行充分理解的基础上合理量化部分COLREGs,综合考虑航向跟随、船舶碰撞和规则符合等因素,设计船舶智能避碰DQN算法奖励函数,保证避碰决策安全有效且满足避碰规则的要求。分别针对两船和多船会遇场景进行仿真试验,结果表明:该方法可使船舶在COLREGs的要求下有效避让来船,为船舶智能避碰技术的研究提供参考。     

基于拟态物理学优化算法的船舶变速避碰决策

为能在狭窄水域多船会遇情况下快速给出安全有效的避碰决策,提出一种基于拟态物理学优化算法(Artificial Physics Optimization, APO)的船舶变速避碰决策方法。该方法利用APO算法的快速寻优能力,根据《国际海上避碰规则》对变速行动幅度的要求,限定算法中可行解的空间,考虑变速冲程和冲时对会遇的影响,提高最近会遇距离值的计算精度,建立基于碰撞危险度和变速能量损失的目标函数,迭代进化获得全局范围内最优的速度值,即船舶的决策速度。狭窄水域多船会遇案例的仿真结果表明:决策速度下船舶能够安全有效地避让各目标船舶,该决策方法可行且有效,能够为船舶驾驶人员提供避碰决策支持。     

基于船舶–流场耦合作用的内河航段船舶航行虚拟辅助驾引

[目的]为进一步提高船舶航行的安全性,对船舶辅助驾驶决策相关内容开展研究。[方法]针对选取的两段内河典型航段,基于实时数字航道流场信息,考虑航行规则约束,模拟船舶–流场耦合作用下的复杂流场航段虚拟辅助驾引。模拟南京和东流航段的虚拟辅助驾引,给出相应的安全驾驶方案,在航行过程中对船舶速度、位置和航向等信息进行实时追踪。[结果]仿真结果表明,基于Fluent二次开发的船舶–流场耦合作用的算法可有效解决船舶多自由度运动耦合和船舶–流场多物理场耦合的解耦问题;遇见弯道或分汊时,操小舵角长距离航行可以在避免降速和较大横移的同时实现船舶的安全航行。[结论]该算法可以有效对接数字航道流场信息,开展复杂流场环境下内河航段船舶航行的过程模拟,结果可为内河航段船舶智能航行决策提供数据支撑。     

基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法

为实现智能避障,确保船舶航行安全,设计基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法.高效感知船舶本身及附近环境信息,精准获取船舶本身及附近船舶位置信息.依据位置信息构建船舶航迹规划中碰撞危险度模型,判断本船是否存在碰撞危险.若存在碰撞危险,则采用模糊神经网络智能控制船舶航行方向完成智能避障.试验结果表明:该方法可精准感附...     

基于运动与表象特征的广域船舶目标识别方法

[目的]旨在提出对航行于关键广阔水域内的船舶进行准确识别和定位的改进方法.[方法]运用视频监控的优点,综合采用基于背景差分算法的运动目标检测方法与基于深度学习算法的图像表象特征识别方法,结合目标的运动特征和图像表象特征,实现多维度广域船舶识别的功能,并对水纹降噪、多级运动检测、航道监控图像窗口分割检测等方法进行改进,进...     

船舶碰撞危险判断主观指标与客观指标的比较

分析主观判断值和船舶域模型在典型会遇局面下用作船舶碰撞危险判断指标时,与DCPA和TCPA的差别;在编程模拟船舶运动并比较其作为船舶碰撞危险判断指标的优缺点后认为,在开阔水域,船舶自动航行和避碰中使用DCPA和TCPA更适用;而在受限水域,用SJ值和船舶域模型来描述船舶碰撞危险更直观.     

基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测研究

船舶航迹预测是其避障、导航的基础,精准的航迹预测可提升船舶在复杂水域航行的安全性,为此研究基于高阶常微分方程的复杂水域船舶航迹精准预测方法。该方法利用AIS系统采集船舶航行行为动态观测样本后,构建该船舶航行行为动态观测样本的高阶常微分方程预测模型,使用四阶龙格-库塔方法求解该预测模型,得到船舶航行动态观测样本预测值后,利用最小二乘法对其进行拟合处理,得到船舶航迹曲线。实验结果表明,该方法可有效采集船舶在复杂水域航行时的航速、船首向等行为动态观测样本,预测船舶航迹点和拟合后的航迹曲线均与其实际数值吻合,预测精度较高。     

多约束条件下气象航线规划的智能混合算法

针对船舶航线规划面临气象条件、水文地理、航行需求、船舶物理特性等复杂条件约束的情况,为设计同时满足船舶航行安全性和经济性需求的最佳气象航线,提出一种结合传统A*算法和遗传算法的智能混合算法。该算法使用A*算法来提升遗传算法初始种群质量并加快搜索速度,根据航行需求和多约束条件设计目标函数和适应度函数,采用多种群技术和精英保留策略增加种群多样性并加快算法收敛速度。遗传算法在航线搜索的一个方向上是连续的,这与其他采用离散网格系统的算法相比拥有更高的搜索精度。实验结果表明该智能混合算法能高速、有效地完成船舶气象航线规划设计。