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船舶在雾航中发生的碰撞,主要原因之一是船舶在采取(进行)转向避让时,对转向时机掌握不准或转向方法的错误而导致的。此文是想通过对《1972年国际海上避碰规则》以下简称《规则》学习、理解和工作经验,对船舶在雾航中可能发生的碰撞原因,旨在提醒船舶驾驶员在雾航中转向避让时,应准确掌握转向时机,采取正确的转向方法,以避免碰撞事故的发生。 相似文献
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针对船舶避碰决策行为差异,提出一种运用前景理论求取最佳船舶避碰决策方案的优化方法。在分析避碰行为个体差异的基础上,运用前景理论和多指标灰关联决策相结合的方法,构建考虑驾驶员风险态度的船舶避碰方案选择决策优化模型,以船舶碰撞危险度、航程损失和轨迹平稳性作为决策指标,研究在同一会遇场景下驾驶员不同风险态度的最优避碰方案并进行对比分析。研究结果表明:该模型可优化船舶驾驶员在不同风险偏好下的最优避碰方案选择,将前景理论运用到船舶避碰决策优化中是可行且有效的,能为船舶避碰决策和决策拟人化提供支持。 相似文献
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[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。 相似文献
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《中国航海》2020,(3)
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。 相似文献
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文中分析了《1972年国际海上避碰规则》“一般定义”中机动船的含义,结合引用机动船条款的适用情况以及《规则》条款间的相互关系,探讨了机动船在《规则》条款中的外延和具体含义,为船舶驾驶员理解和运用《规则》提供参考. 相似文献
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海上船舶会遇局面主要有三种:对遇局面、交叉相遇局面和追越局面。其中,交叉相遇局面是最为频繁和常见的会遇局面,如何正确的区分对遇局面和交叉相遇局面以及在这两个局面下正确的理解、运用避碰规则是船舶驾驶员,尤其是新任船舶驾驶员必须掌握的航海基本技能。 相似文献