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。     

多船会遇自主避碰算法

船舶碰撞事故不仅带来人员和财产的巨大损失，还造成了环境污染、资源浪费等严重后果。因此，船舶自主避碰技术已成为当前船舶与航运领域研究的热点问题。提出了一种满足COLREGs避碰规则的多船会遇自主避碰算法，以经典速度障碍法为基础设计自适应采样避碰轨迹生成算法，并应用运动基元理论对避碰轨迹进行调整，使轨迹满足船舶操纵性约束条件。针对案例三体船模型，完成了多船会遇场景下的船模自主避碰航行试验，验证了所提算法的有效性和实用性，对船舶自主避碰系统的研发具有重要借鉴意义。。     

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。     

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.     

智能船舶的反应型避碰规划研究

对于多船会遇场景而言，在反应型避碰规划中考虑操船者意图具有明显的优越性，可在紧迫局面下更合理地执行《1972年国际海上避碰规则》（即COLREGs）的背离规则。对此，提出一种基于隐马尔可夫模型的操船意图预报方法，将生成的目标船意图预报结果与经典速度障碍法相融合，产生更合理的碰撞危险评估结果，据此建立的反应型避碰规划算法比经典速度障碍法更安全。依托案例三体船完成的自主避碰试验，验证所提改进算法的有效性、可靠性和实时性，为智能船舶的自主避碰研究提供参考。     

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。     

人工免疫算法的船舶避碰智能策略研究

目前,船舶运输由于航道的限制,船舶数量急剧上升,船与船之间如何保持有效的安全距离显得尤为重要。人工免疫网络的出现对解决此类问题提供了新思路。理论分析表明,由于人工免疫系统(AIS)所独具的自适应性、灵活性和多分布性,会对现有船舶智能避碰系统形成一种良好的补充。这种基于人工免疫算法的船舶避碰系统将有效监测船舶的航行状况,避免船舶碰撞,从而保证整个航行的安全。     

物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用

为解决传统船舶航行避碰效果不佳的问题,对物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用情况进行分析。通过对舰船避碰系统结构框架进行分析,采集船舶航行参数及船舶最佳航行路线。基于参数采集结果,进一步对舰船避碰系统中的物联网感知层查询树算法性能进行优化,实现对舰船避碰系统的有效控制,保证船舶航行安全。最后通过实验证实,物联网感知层查询树算法在舰船避碰系统中的应用,对船舶航行具有更加精确有效的控制效果,充分满足研究要求。     

基于遗传算法的多船航行紧急智能避碰决策分析

以往使用的蚁群算法没有及时排除不正确规划路线,造成避碰数据冗余,导致路径规划效果不好,面对该问题,提出基于遗传算法的多船航行紧急智能避碰决策分析方法。应用遗传算法原理,实现了船舶航行立体坐标向二维坐标的转换。以多船航行的应急智能避碰安全为约束,建立适应度函数,并引入惩罚因子,降低了个体的适应性。在遗传算法的基础上,设计船舶避碰流程,结合遗传算法中的交叉和变异概率内容,及时排除错误规划。由仿真实例研究结果可知,该方法在对遇、交叉和追越态势下,路径规划结果与预期结果基本一致,最大误差为3 km,避免了多船航行碰撞事故发生。     

基于社会情感优化算法的船舶转向避碰决策

针对多船会遇时转向避碰决策的难题,提出一种运用社会情感优化算法(Social Emotional Optimization Algorithm,SEOA)求取最佳转向避碰幅度的决策方法。基于国际海上避碰规则和良好船艺对转向行动的要求,分别对互见和不在互见两种情况,建立船舶转向避碰行动矩阵,根据目标船的相对方位和船舶类型确定转向避碰的行动向量,限定问题的求解空间。将船舶碰撞危险度和航程损失作为目标函数,在个体情绪值控制下迭代进化,求取全局范围内的最优转向避碰幅度。仿真结果表明,将社会情感优化算法用于船舶转向避碰决策是可行且有效的,能为船舶驾驶人员的决策提供支持。     

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。     

综合考虑速度和安全的船舶智能避碰研究

船舶在水面上航行时,可能会遇到其他船舶或是一些障碍物,若是仍然按照既定航线行进,则会对目标发生碰撞。为保证船舶的航行安全性,需要进行避碰。避碰是保护船舶安全航行的重要手段,想要有效避碰,就必须对相关的信息进行收集和分析,据此产生出合理可行的决策,船舶通过对该决策的执行,达到避碰的目的。船舶在应用智能避碰系统时,应当对航行速度和安全性进行综合考虑,如果速度过慢,会影响经济性,所以应采用合理算法,对避碰路径进行规划。     

基于克隆选择优化的多船转向避碰决策

基于船舶碰撞危险度计算模型,在多船会遇态势下,利用克隆选择优化算法,本文提出一种最优转向避碰幅度计算方法。确定了最近会遇距离(DCPA)、最近会遇时间(TCPA)、两船距离、相对方位、船速比5个主要因素的隶属度函数,并考虑航行区域状况、能见度情况和船舶的操纵性能等对船舶碰撞危险度的隶属度函数修正。基于船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数优化,通过分克隆选择优化算法,在《国际海上避碰规则》约束的可行域空间内,获取全局范围内的最优解。仿真结果表明克隆选择优化算法对于处理多船会遇态势下的让路船转向避碰决策的有效性。     

海上多目标船物联网智能避碰辅助决策研究

船舶在海上航行的过程中,多船相遇会有不同的情况。本文将基于模拟退火的粒子群优化算法应用于海上多目标船舶智能避碰辅助决策中,建立船舶转向避碰幅度目标函数模型。最后利用仿真实验说明本文算法提高了全局的收敛速度、稳定性和通用性。     

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。     

海上多船行驶自动避碰系统设计

随着航运事业的发展,船舶数量不断增加。船舶的行驶环境复杂多变,易造成船舶航行偏移现象,在多船舶同时行驶的海域易出现船舶碰撞等问题,严重威胁着船舶航行的安全。为提高船舶航行安全,减少船舶碰撞事故的发生,对海上多船行驶自动避碰系统进行了创新和优化。利用PID控制方法对船舶行驶领域多目标航迹检测系统进行创新,以期达到更精准、快速的船舶避碰检测控制系统设计目标。通过该系统对船舶航迹航行状态进行检测控制,从而避免船舶在行驶过程中受外界环境影响出现的航迹偏离及信息延时导致的船舶碰撞等问题。为了保障船舶自动避碰系统的有效性,对船舶避碰检测和控制情况进行仿真实验。仿真结果表明:该系统可及时有效地对船舶会遇的可能性做出精准分析和有效判断,并及时控制船舶航迹及速度,以便科学合理的执行船舶避碰方案决策,从而有效避免船舶碰撞事故,保障船舶航行安全。     

免疫粒子群算法在夜航船舶避碰规划中的应用

受夜晚环境的影响,传统的船舶在航行过程中存在碰撞事故多发的问题,为此应用免疫粒子群算法对夜航船舶避碰规划方法进行优化设计。首先利用航行船舶上的AIS设备确定夜航船舶运动参数,并结合障碍船的位置划分夜航船舶会遇态势。设置夜航船舶安全会遇距离并计算夜航船舶碰撞危险概率。应用免疫粒子群算法更新船舶速度和位置,当两船之间的碰撞危险度达到危险区间,确定避碰时机以及幅度,进行夜航船舶避碰规划。实验结果表明,应用免疫粒子群算法,能够有效地降低碰撞事故发生率。     

基于深度强化学习的船舶航线自动规划

为解决传统船舶航线规划算法缺少对经验航线的参考及不适用于真实航行需求的问题,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)船舶航线自动规划算法,用以在电子海图中提供拟合航道,生成适宜真实航行情况的自动规划航线。这种算法采用当前神经网络和目标神经网络2个二层神经网络结构,达到打乱数据相关性的目的,将智能体的经验存储为经验池,通过随机采样,防止出现局部收敛的问题,实现对未训练的电子海图进行航线规划的功能。通过计算机仿真和实际规划验证,说明该方法可有效实现设计功能。     

船舶自动智能避碰数学模型及其计算机仿真研究

船舶避碰系统是保障船舶安全运行的重要保障之一,其通过船舶携带的各类电子辅助设备对航行中的状态数据进行采集,在避碰系统中进行综合处理,将分析结果传输至船舶操控室。同时,随着航海航线船只密度的增加,发生碰撞概率急速增加,需要建立更为全面的数学模型对船舶的避碰过程及策略进行研究。本文构建船舶避碰中整个过程数学模型,结合船舶自动识别系统给出了基于遗传算法的自动化智能避碰策略,最后对算法进行仿真。