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。     

基于规则的多船协调避碰决策算法及仿真验证

为能在多船会遇局面下快速制定满足《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)和设置安全距离的避碰方案,设计一种在多船之间各自按COLREGs进行避碰决策的协调避让算法,解决现有的多船会遇研究中,仅靠1艘船避让难以达到合理有效的避让效果以及多船近距离转向避让可能无法完全有效避碰的问题;通过蒙特卡洛思想随机生成船舶初始会遇场景,并设置个别船舶未调用避碰决策算法进行决策,验证该决策算法在开阔水域以及在约定条件下的普适性和鲁棒性。研究结果表明:随着船舶数量增加,会遇越来越复杂,在4艘船会遇的复杂场景下,超99.51%能在大于安全会遇距离(Safe Distance of Approach,S_DA)的情况下通过;运用该模型船舶避让行动符合良好船艺要求,运动轨迹平滑,船舶间距离变化均匀;该决策模型具有良好的避让效果,可为船舶避碰提供参考。     

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。     

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...     

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。     

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.     

基于改进的神经网络的船舶碰撞危险度的模型

  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。     

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。     

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。     

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。     

单船避碰智能决策的生成与优化方法

两船会遇是海上最常见的船舶交会态势，其避碰知识库是船舶自动避碰方法研究中动态避碰知识库的一个重要组成部分，本文首先简述船舶智能避碰的策略，再讨论两船会遇态势的划分原则及其分类，然后着重讨论宽水域单船智能避碰决策的产生与优化方法。     

内河渡船危险预警及避碰决策

为保证渡船安全航行,基于内河渡船驾驶员的经验,运用相对运动几何分析法建立内河渡船碰撞危险预警等级量化几何模型;结合专家避让操纵知识库,运用船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-Making for Vessel Collison Avoidance,PIDVCA)的基础模型和算法设计渡船预警和避碰决策算法流程。以镇扬汽渡船为例,在船舶智能操控仿真平台(Ship Intelligent Handle and Control,SIHC)上模拟镇扬汽渡船水域的交通流,进行仿真测试。仿真结果表明:该算法能实现镇扬汽渡船不同等级的碰撞危险预警,提供的避让决策符合规则和驾驶员的习惯。该方法可为内河渡船避碰避险决策系统开发提供理论基础,对确保渡船航行安全具有现实意义。     

基于AIS的船舶协商避碰辅助决策系统的技术研究

AIS为协商区域内各船间信息沟通提供了技术保障,在假设各船装备AIS系统的基础上,本文提出了基于AIS的避碰智能决策系统中船舶间协商避碰模块研究的技术方案.方案有助于在协商区域内的各船达成共识,减小不确定因素,避免船舶间不协调行动,以确保航行安全.     

基于AIS信息的船舶自动避碰模型及其算法与仿真

针对全自动无人驾驶船舶研制的核心之一,需要一个成熟而实用且与现有航行方法、规则和规章相一致的智能避碰专家知识库,提出可用于构建这种知识库的船舶自动避碰模型,并给出相关的计算机流程图,对该模型进行编程仿真的结果表明该模型具有可行性和有效性。     

多船会遇避碰决策研究—Ⅱ多船会遇避碰决策模型

在多船会遇局面划分、判断的基础上,根据避碰规则,提出了在智能或自动避碰系统中,以“避碰重点船”方法进行避碰决策及实现的方法。     

基于CSSOA的多船智能避碰决策研究

[目的]智能避碰决策作为船舶安全航行的关键技术之一,对智能船舶的发展具有重要意义。针对多船会遇下的智能避碰决策问题,提出一种基于高斯变异和Tent混沌的改进麻雀搜索优化算法（CSSOA）。[方法]算法采用Tent混沌映射初始化麻雀原始种群,提高其多样性,并对适应能力差和搜索停滞的麻雀个体进行混沌映射,利用高斯变异提升局部搜索能力和鲁棒性,改进方案优化启发式算法收敛速度慢和易陷入局部最优的问题。综合考虑船舶间船速比、最小会遇距离、相对距离、最小会遇时间、相对方位等因素,利用模糊隶属度函数建立船舶碰撞风险模型,并通过多船典型会遇场景进行实例验证。[结果]实验结果显示,改进算法的平均迭代次数较粒子群算法和原麻雀算法分别减少了77.97%和53.57%。[结论]改进后的麻雀优化算法能以更优的收敛速度寻到安全经济的避碰路径,为船舶驾驶员提供避碰决策参考。     

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。     

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。     

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。