成山角分道通航制水域航行风险辨识与操纵决策方法

针对成山角分道通航制水域船舶航行风险高的问题，对数字化仿真环境、风险辨识、避碰机理和操纵决策开展研究。通过解构成山角水域的构成要素，建立静态交通环境的数学模型，结合船舶动态信息，构成动静结合的数字化仿真环境；基于时间、空间双维度的碰撞危险度模型和本船船位信息，提出碰撞等航行风险的辨识方法；考虑《1972年国际海上避碰规则》和良好船艺要求，归纳成山角水域不同会遇局面下的避让原则和方法，结合避碰机理求取最小改向幅度；运用时序滚动和反馈补偿方法，提出能自适应目标船机动特征的操纵决策模型。模拟成山角水域船舶会遇场景，开展多目标船场景下的仿真实验，结果表明:①在自建坐标系的会遇场景中（目标船:坐标位置（44 600 m，62 300 m），航向210°，航速12 n mile/h；本船:坐标位置（41 200 m，38 000 m），航向000°，航速12 n mile/h），基于成山角水域船舶行为的船位推算方法可提前1 168 s识别到碰撞危险；②在随机生成的多目标船模拟环境下，本船在245，617，2 005，2 405 s分别采取右转17°、复航、右转11°、复航操作，可让清所有目标船，满足船舶在该水域航行时操纵决策的需求。综上，提出的方法在成山角水域可更早识别到碰撞危险并进行操纵决策，为船舶在类似分道通航制水域中智能航行的实现提供理论基础。      

基于操纵过程推演的船舶可变速自动避碰决策方法

为了解决船舶部分场景中仅靠变向避让效果差的问题，研究了多物标环境下符合避碰规则的船舶可变速自动避碰决策方法。基于船舶会遇四阶段理论和船舶领域模型量化船舶碰撞危险度，通过可变速MMG模型和模糊自适应PID航向控制方法推演船舶定、变速改向操纵过程。在此基础上，改进了基于操纵过程推演和速度障碍理论的动态可行操纵区间求解算法。以实船为仿真目标，进行了不同操纵方案下的对比实验和多物标场景下的仿真实验。将程序运行步长设置为1 s，结果表明:①预设他船位置（4 n mile，4 n mile），航向270，航速12 kn，本船位置（0 n mile，0 n mile），航向000，航速12 kn的交叉相遇态势下，变向变速避让和仅变向避让采取操纵行动的最晚时间点分别为711 s和643 s；②在物标较远的多物标环境下，本船O保向保速至663 s，与目标船T_A，T_C，T_D构成碰撞危险，采取目标航向、转速区间为[48°, 61°]、[75 r/min, 85 r/min] 中任意组合可让清所有物标。      

船舶智能避碰策略测试方法与指标研究

智能避碰策略是实现智能航行的关键技术,其设计缺陷会导致巨大的安全风险、环境风险及经济损失.为获取对智能避碰策略系统有效的测试评价方法,研究并得出测试评价指标体系,以在开阔水域的2艘船舶为研究对象,基于《国际海上避碰规则》研究并量化船船之间的典型关系、行动准则等关键概念,通过解算船舶态势关系得出影响船舶避碰行为的要素,并进行仿真验证.进而以此为基础分析对智能避碰策略可行的测试评价方法,得出构建系统化、量化及典型化测试场景的原则及方法,依托典型测试场景提出测评指标体系的构建原则,为研究构建多船在开阔水域智能避碰测评方法和测评指标体系提供基础.      

考虑时空紧迫度的船舶碰撞动态风险估计方法

为解决传统船舶碰撞风险计算方法在繁忙受限水域的应用局限性问题,运用突变理论提出了1种考虑时空紧迫度的船舶碰撞风险计算方法。根据2船实际船舶领域叠加区域数值和2船同方位发生碰撞时的船舶领域叠加区域数值,建立船舶碰撞空间紧迫度计算模型;基于2船相对位置和相对速度的矢量关系,建立船舶碰撞时间紧迫度计算模型。在此基础上,运用突变理论建立了考虑时空紧迫度的船舶碰撞风险计算模型。通过模拟仿真实验,将该模型与最小会遇距离（DCPA）和最小会遇时间（TCPA）及基于时空距离的碰撞风险评估模型进行了对比分析。实验结果表明:提出的船舶动态风险计算模型在复杂受限水域中能反映船舶碰撞风险变化量,且碰撞风险变化幅度较小,克服了DCPA、TCPA以及基于时空距离的碰撞风险评估模型在复杂受限水域中非线性描述风险变化的不足,可为船舶避碰决策提供参考。      

海事安全研究发展动态 ——第13届船舶导航与海上运输安全国际会议综述

海事安全是水上交通运输中重要的研究方向之一.第13届船舶导航与海上运输安全国际会议(TransNav 2019)在波兰格丁尼亚召开,会议的主要目标是寻找海上航行、船舶导航、物流与能源、基础设施、海洋环境、航海保障以及航海经济方面的主要问题和解决方案.以海事安全为主题,对此次会议的200篇论文进行梳理,从船舶航行安全、应急安全保障和防治船舶污染3个方面探讨当前海事安全研究的热点问题.在船舶航行安全方面,从水上交通风险评估、人为因素、船舶避碰和自主船舶航行安全4个角度详细论述了该领域的研究动态.并从水上交通风险评估、船舶避碰风险量化、多船会遇局面避碰算法和自主船舶风险评估等角度分析未来热点研究方向,对未来的研究重点提出建议.      

基于融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法的自动驾驶端到端行为决策方法

针对基于强化学习的车辆驾驶行为决策方法存在的学习效率低、动作变化不平滑等问题，研究了1种融合不同动作空间网络的端到端自动驾驶决策方法，即融合离散动作的双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3WD）。在基础双延迟深度确定性策略梯度算法（TD3）的网络模型中加入1个输出离散动作的附加Q网络辅助进行网络探索训练，将TD3网络与附加Q网络的输出动作进行加权融合，利用融合后动作与环境进行交互，对环境进行充分探索，以提高对环境的探索效率；更新Critic网络时，将附加网络输出作为噪声融合到目标动作中，鼓励智能体探索环境，使动作值预估更加准确；利用预训练的网络获取图像特征信息代替图像作为状态输入，降低训练过程中的计算成本。利用Carla仿真平台模拟自动驾驶场景对所提方法进行验证，结果表明:在训练场景中，所提方法的学习效率更高, 比TD3和深度确定性策略梯度算法（DDPG）等基础算法收敛速度提升约30%；在测试场景中，所提出的算法的收敛后性能更好，平均压线率和转向盘转角变化分别降低74.4%和56.4%。      

本期导读

由于水上航运密度越来越大、航道越来越复杂,船舶避碰的智能化研究逐渐受到了水上交通安全研究领域的重点关注,对航运安全具有重要意义。在分析总结国内外基于专家系统、模糊控制、神经网络,以及人工势场这4种重要的智能避碰系统研究成果的基础上,从避碰模型和避碰信息2个方面探讨了船舶智能避碰面临的关键问题,阐述了动态描述的避碰模型和基于权重的避碰信息划分方式。对船舶智能避碰系统的发展趋势进行了展望,分析了立体化船舶领域和避碰模型在线辨识等研究趋势。      

基于POA和COLREGS的无人艇路径重规划方法

避碰能力是无人艇(USVs)自主技术的核心体现.为了提高无人艇高速避碰过程的稳定性和安全性,在全局路径规划层和实时避碰层之间增加路径重规划层,实时调整航路对远距离障碍物进行提前规避.针对障碍信息不确定条件下的无人艇高速避碰问题,提出了基于障碍投影区(POA)和国际海上避碰规则(COLREGS)的路径重规划方法,解决障碍信息不确定性问题的同时兼顾航行规则约束.在POA区域2侧同时搜索安全可达路径,结合前次路径重规划结果,提出定量评价函数选择最优路径,保证无人艇航行稳定性.在仿真平台下,对比避碰策略变化次数和避碰安全距离2项指标,3层避碰框架(2.632次,162.3 m)明显优于2层避碰框架(7.239次,35.8 m).在实艇高速避碰实验中,设计对遇、交叉、超越等典型会遇场景,每种场景下避碰策略变化次数均控制在5次以内,避碰安全距离保证在100 m以上.实验结果表明,基于POA和COLREGS的路径重规划方法能够兼顾安全性和稳定性.      

基于分段学习模型的自动驾驶行为决策算法研究

在具有车道线的特定自动驾驶场景中,针对目前端到端的行为决策算法直接输入原始图像进行决策导致的网络模型迁移性差、预测精度欠佳、泛化能力不足等问题,提出一种基于分段学习模型的车辆自动驾驶行为决策算法。首先,基于GoogLeNet建立一种端到端的车道线检测网络模型,并引入车道中心线作为决策的重要线索提高算法的迁移能力,同时利用YOLOv3目标检测模型对本车道内前方最近障碍物进行位置检测;而后,经几何测量模型将两者检测结果转换成环境状态信息向量为决策做支撑;最后,构建基于长短期记忆(LSTM)网络的驾驶行为决策模型,根据编码的历史状态信息刻画出动态环境中车辆的运动模式,并结合当前时刻的状态推理得到驾驶行为参量。使用建立的真实驾驶场景数据集对模型分别进行训练、验证与测试,离线测试结果显示车道线检测模型的检测位置误差小于1.3%,车道内前方障碍物检测模型的检测精度达98%以上,驾驶行为决策网络模型表征预测优度的决定系数 大于0.7。为进一步验证算法的有效性,搭建了Simulink/PreScan联合仿真平台,多种工况下的仿真验证试验中多个评价指标均达到工程精度要求,实车测试的试验结果也表明该算法可实现复杂驾驶场景下平稳、准确无偏航的预测效果并满足实时性要求,且与传统端到端模式的算法相比,具有更好的迁移性和泛化能力。     

基于TD3算法的人机混驾交通环境自动驾驶汽车换道研究

提高人类驾驶人的接受度是自动驾驶汽车未来的重要方向,而深度强化学习是其发展的一项关键技术。为了解决人机混驾混合交通流下的换道决策问题,利用深度强化学习算法TD3（Twin Delayed Deep Deterministic Policy Gradient）实现自动驾驶汽车的自主换道行为。首先介绍基于马尔科夫决策过程的强化学习的理论框架,其次基于来自真实工况的NGSIM数据集中的驾驶数据,通过自动驾驶模拟器NGSIM-ENV搭建单向6车道、交通拥挤程度适中的仿真场景,非自动驾驶车辆按照数据集中驾驶人行车数据行驶。针对连续动作空间下的自动驾驶换道决策,采用改进的深度强化学习算法TD3构建换道模型控制自动驾驶汽车的换道驾驶行为。在所提出的TD3换道模型中,构建决策所需周围环境及自车信息的状态空间、包含受控汽车加速度和航向角的动作空间,同时综合考虑安全性、行车效率和舒适性等因素设计强化学习的奖励函数。最终在NGSIM-ENV仿真平台上,将基于TD3算法控制的自动驾驶汽车换道行为与人类驾驶人行车数据进行比较。研究结果表明：基于TD3算法控制的车辆其平均行驶速度比人类驾驶人的平均行车速度高4.8%,在安全性以及舒适性上也有一定的提升;试验结果验证了训练完成后TD3换道模型的有效性,其能够在复杂交通环境下自主实现安全、舒适、流畅的换道行为。     

基于避碰规则自动驾驶船舶路径优化的研究进展

在人工智能与大数据背景下, 自动驾驶船舶因其安全、高效的优势吸引了国内外学者的广泛关注。但其避碰相关法律条例与避碰路径规划发展并不均衡。自动驾驶船舶概念在规范条例中仍十分模糊, 传统的路径优化与算法存在一定的偏差, 只局限于全局规划或局部规划无法有效的保障船舶行驶安全性。基于避碰规则梳理了自动驾驶船舶的相关规范, 分析了最新的自动驾驶船舶路径优化研究成果, 阐述了当下自动驾驶船舶路径规划的模型, 包括智能算法.规划目标与约束条件等。针对当下仍存在的自动驾驶船舶避碰问题, 应从定义、监管、责任划分等方面完善自动驾驶船舶法律法规体系, 改良传统避碰路径规划算法容易陷入局部最优解﹑求解过程缓慢等缺陷, 展望了自动驾驶船舶的进一步发展趋势。      

智能船舶的研究现状可视化分析与发展趋势

为了更好地把握智能船舶研究领域的前沿问题及发展现状, 针对智能船舶领域相关主题, 基于中国知网(CNKI)和Web of Science数据库中2010-2020年的文献检索结果, 运用知识图谱从计量统计的角度从时间、作者、机构以及关键词4个方面系统地呈现了智能船舶领域发展的趋势、前沿和热点。在此基础上, 从智能船舶的态势感知、智能避碰、智能控制、网络通信和法律规则研究5个研究方向分析了智能船舶研究趋势和热点问题, 并提出了智能船舶人机共融及决策技术研究、编队航行风险研究以及传统/智能船舶混行风险评价研究这3个重点研究方向。研究结果表明, 从2015年开始, 智能船舶相关研究文章快速增长, 增长幅度在每年14篇以上, 平均增长率达58%; 国内智能船舶主要研究机构包括武汉理工大学、大连海事大学、上海交通大学等, 国外主要研究机构包括挪威科技大学和代尔夫特理工大学; 智能船舶领域的研究热点包括态势感知、智能避碰、智能控制、网络通信安全和法律安全。      

基于异步交互聚合网络的港船作业区域人员异常行为识别

港船作业区域人员的异常行为识别可为智能航运的管控与决策提供重要数据支撑,有利于推动智慧港口和智能船舶的发展.基于异步交互聚合网络开展了面向港船工作环境下的人员异常行为识别研究.基于YOLO模型对港船图像进行卷积操作,利用特征金字塔优化卷积结果得到图像序列中每一帧的人员位置,结合联合学习检测和嵌入范式输出港船图像序列中的...     

基于最优控制的静水面多船避碰控制研究

多船避碰在船舶的导航与控制领域是一个非常困难的问题,传统的几何避碰方法较难处理这类问题。文中采用最优控制方法,从船舶的运动方程出发,由避碰的实现过程设计目标函数,采用广义梯度方法求解。仿真实验结果显示,在静水面情况下,该方法能得到较好的避碰效果。     

Emergency steering control of autonomous vehicle for collision avoidance and stabilisation

ABSTRACT

Collision avoidance and stabilisation are two of the most crucial concerns when an autonomous vehicle finds itself in emergency situations, which usually occur in a short time horizon and require large actuator inputs, together with highly nonlinear tyre cornering response. In order to avoid collision while stabilising autonomous vehicle under dynamic driving situations at handling limits, this paper proposes a novel emergency steering control strategy based on hierarchical control architecture consisting of decision-making layer and motion control layer. In decision-making layer, a dynamic threat assessment model continuously evaluates the risk associated with collision and destabilisation, and a path planner based on kinematics and dynamics of vehicle system determines a collision-free path when it suddenly encounters emergency scenarios. In motion control layer, a lateral motion controller considering nonlinearity of tyre cornering response and unknown external disturbance is designed using tyre lateral force estimation-based backstepping sliding-mode control to track a collision-free path, and to ensure the robustness and stability of the closed-loop system. Both simulation and experiment results show that the proposed control scheme can effectively perform an emergency collision avoidance manoeuvre while maintaining the stability of autonomous vehicle in different running conditions.     

基于改进人工势场的自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划

动态路径规划是自动驾驶汽车避障控制的关键技术。针对自动驾驶汽车弯道超车工况，建立基于改进人工势场(Artificial Potential Field, APF)的动态路径规划方法。为使基于APF的动态路径规划方法能运用于包含弯曲道路的复杂交通环境，将已在直道环境验证过的道路APF函数通过极坐标系与笛卡尔坐标系的相互转换，建立考虑道路曲率的弯曲道路APF函数。针对根据车辆质心位置判断车辆碰撞风险方法存在的缺陷，提出考虑车辆体积的碰撞风险预判方法，建立综合考虑车辆位置、速度和体积的障碍车辆APF函数。基于弯曲道路APF和改进障碍车辆APF，建立道路环境综合APF，引导车辆实现弯道超车。为避免目标函数中子目标相互干涉，提高弯道超车安全性，提出根据本车与障碍车辆相对位置关系自适应调整权重矩阵的方法。基于Carsim/Simulink联合仿真平台，分别在静态障碍车辆和动态障碍车辆2种工况下，验证自动驾驶汽车弯道超车动态路径规划的有效性。研究结果表明：所建立的弯曲道路APF能引导车辆转弯行驶，避免冲出车道；目标函数权重自适应调整方法能根据超车过程动态调整子目标的权重，规划出符合道路交通安全法规的路径，避免车辆超车时提前折返原车道，提高了超车安全性；考虑车辆体积的障碍车辆APF提高了车辆碰撞风险的预判精度，有效避免碰撞事故发生。