改进遗传算法的船舶航行路径规划方法

船舶航行环境十分复杂,路径规划是保证船舶智能航行的基本技术,针对当前船舶航行路径规划方法存在搜索最优路径速度慢、得到最优路径质量差等缺陷,设计了基于改进遗传算法的船舶航行路径规划方法。首先对船舶航行路径规划原理进行分析,构建船舶航行路径规划的建模环境,然后产生船舶航行路径规划的可行解,引入改进遗传算法模拟生物进化机制对船舶航行路径规划可行解进行分析,搜索到最优的船舶航行路径规划方案,最后在Matlab 2017平台上进行了船舶航行路径规划仿真测试。改进遗传算法不仅能够在有效时间内找到最优的船舶航行路径规划方案,让船舶航行路径十分安全,能够有效避开所有障碍物,而且找到船舶航行路径规划方案的迭代次数明显减少,是有一种有效的船舶航行路径规划方法。     

基于改进蚁群算法的船舶冰区航行路径规划

在北极航道开通的背景下,针对在冰区航行环境中船舶航行路径选择的特殊性,通过改进蚁群算法提高船舶航行路径的规划效果。综合考虑航线距离、航行操作复杂度和流冰规避在内的冰区航行路径影响因素,建立路径选择多目标规划模型,结合人工势场法对蚁群算法进行改进,通过人工势场法获得初始路径和节点间距离因素构造启发信息,并以电子海图为基础建立海冰覆盖率分别为30%和50%情况下的冰区航道环境栅格模型,将算法应用在栅格模型中对算法进行验证。结果表明:该算法实现简单,规划的路径优良,能够有效地满足船舶在冰区复杂环境中航行路径规划的需要。     

虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真

为使驾驶员能够识别出航道存在的危险,确保船舶航行安全,研究虚拟环境下船舶安全航行路径智能规划仿真方法。在虚拟环境下,基于船舶航道高程信息,利用连续极小泛函序列方法获取船舶航行航道等距网格数据,利用对象图像渲染引擎处理航道网格数据,得到航道地形模型。利用Solid Works软件,通过创建基准面、生成船舶船体型线以及构建船体曲面模型等过程生成船舶三维模型。根据生成的航道地形模型与船体模型,提出适用于三维空间路径规划的空间分层路径规划方法,通过逆向逐步搜索路径过程得到船舶安全航行路径规划结果。实验结果显示,该方法生成的航道地形与船体模型较为完善,路径规划过程中能够有效躲避固定障碍物与移动障碍物,既保障船舶航行安全性又确保航程最短。     

船舶海上航行路径三维虚拟系统设计

传统的船舶海上航行路径三维虚拟系统存在着虚拟清晰度低的缺陷,为此提出船舶海上航行路径三维虚拟系统设计。船舶海上航行路径三维虚拟系统硬件设计包括船舶海上航行路径数据信息采集单元、三维虚拟设备单元与通信单元,软件设计包括三维虚拟场景设计、船舶海上航行路径数据信息库设计与船舶海上航行路径三维虚拟设计,通过硬件与软件设计实现了船舶海上航行路径三维虚拟系统的运行。通过实验得到,设计的船舶海上航行路径三维虚拟系统虚拟清晰度比传统系统高出28%,说明设计的船舶海上航行路径三维虚拟系统虚拟效果更好。     

船舶避碰路径规划研究综述

对船舶避碰模型和路径规划方法进行分类综述和评价,将评价碰撞危险的船舶避碰模型分为碰撞危险度模型和船舶领域模型,将现有的船舶避碰路径规划方法分为确定性方法和智能优化方法,并分别对其研究成果进行总结,分析船舶避碰路径规划发展趋势.     

基于船舶火灾蔓延态势的路径规划算法

以63 500载重吨油船的船舱为研究对象,通过对火灾蔓延模拟仿真试验数据进行图表分析,得出在不同工作条件下固定检测点位置的温度、CO浓度和烟气浓度的变化规律.对基于火灾实时态势的导航网格动态生成方法以及对应的逃生路径规划方法进行研究,得出动态更新导航网格的具体算法.对传统A*算法路径节点选择问题进行改进,得出适应船舱火灾蔓延信息的最短逃生路径规划算法,试验结果表明,该算法的寻路效率较高.     

基于大数据的船舶航行最优路径规划算法研究

传统的航行路径规划算法为静态单一条件的最优选择算法,最优路径缺乏客观性,准确度明显下降。针对此问题提出基于大数据的船舶航行最优路径规划算法。引入云计算遗传特征计算算法,对航行相关的全局路径数据进行大数据遗传特征分析,得到具有代表性特征的备选路径;引入大数据蚁群择优算法,对备选路径进行最优路径计算,得到最客观真实的最优航行路径;通过设计多路径仿真实验,证明提出算法具有计算速度快、准确率高、可行性好的特点。     

基于多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法

船舶航行路径受到航向、速度、发动机性能参数等关键数据的影响,对路径稳定性控制较为困难,为了提高船舶航行路径控制的稳定性,提出一种多维关键数据挖掘的船舶航行路径控制算法。构建船舶航行的运动学模型,采用轴加速度计、磁力计和三轴陀螺仪等测量设备进行船舶航行路径的多维参量采集,对采集的原始参量数据进行自适应融合处理,进行船舶航行路径控制参量的量化跟踪估计,采用多维关键数据挖掘方法获得船舶航行的最优的姿态角和最优路径解析参量,实现船舶航行路径优化控制。仿真结果表明,采用该方法进行船舶航行路径控制的稳定性和鲁棒性较好,对关键数据的估计精度较高,提高了船舶整体控制的稳健性。     

基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法

传统船舶应急疏散路径导航系统存在船舶逃生路径数据定位准确度差,应急疏散导航响应时间慢,影响人员快速逃生撤离时间。针对此问题产生根源进行深入分析,并提出基于智能导航的舰船应急疏散路径自动定位方法。对传统定位策略进行替换修正,首先导入雷达导航数据融合策略。融合船舶激光雷达数据与GPS、北斗卫星定位信号数据。接着引入路径实时定位算法,通过算法对融合数据进行实时规划引导,完成人员快速撤离。最后,通过仿真实验对传统方法与提出方法进行对比测试,证明提出方法具有定位速度快、响应速度快、路径规划准确的特点。     

船舶网络通信最优路径的规划与设计

最优路径的规划与设计对船舶网络通信系统至关重要,针对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计方法存在数据传输成功率低、数据传输时延长的缺陷,提出基于蚁群优化算法的船舶网络通信最优路径规划与设计方法。首先对当前船舶网络通信最优路径的规划与设计研究进展进行回顾,指出各种船舶网络通信最优路径的规划与设计方法的缺陷,然后采用蚁群优化算法搜索食物原理对船舶网络通信最优路径的规划问题进行求解,找到最优的船舶网络通信最优路径,最后采用C++编程实现了船舶网络通信最优路径的规划仿真测试,结果表明,蚁群优化算法可以提高船舶网络通信系统的数据传输成功率,减少船舶网络通信数据传输时延长,数据丢包率大幅度减少,获得了理想的船舶网络通信效果。     

船舶航线规划中的精确控制算法研究

海洋开发及海上贸易不断深入,船舶作为海上最重要的交通工具朝着大型化、强动力及智能化方向发展。随之带来的是船舶航行速率的提高及船只密度的增加,船舶的安全航行越来越成为海洋开发关注的重点。船舶航行规划路径的精度控制直接关系到船舶的安全驾驶,操控过程中航迹误差控制是航行路径规划最重要的性能指标。本文研究船舶航行的操纵运行模型,提出一种基于遗传算法的航线精确控制非线性模型,最后对其进行仿真。     

北斗卫星通信系统在船舶航线规划中的应用

传统船舶路线规划方法所使用的通信系统,在极端条件下无法进行数据传输,导致规划方法的鲁棒性较差。对此应用北斗卫星通信系统,设计新型船航线规划方法。利用北斗卫星通信系统的高适应性,对当前航向安全区域进行划分,并对其进行适当扩展,确保其区域内包含了潜在障碍物的边界,基于扩展后的安全区域,建立航障物的最小凸包围,作为航线规划的环境基础,最后应用Dijkstra算法,根据权重最小赋值,连接权重点,求取最优航线,实现航线规划。从实验结果可以看出,应用北斗卫星通信系统的船舶航线规划方法,在极端环境下,数据真实应用率提高了29%,数据包传输丢包率降低了33%,相比较传统规划方法,拥有更优秀的鲁棒性。     

基于船舶航行的海洋环境信息数据库设计

安全的船舶航行需要详细的海洋信息资料,但是由于信息多样化,数据来源不一,造成数据的存储格式也不尽相同,难以共享。本文经过数据采集、处理,利用Qt与Oracle相结合的方式建立海洋环境信息数据系统。采用电子海图基础显示平台作为基础界面,Oracle作为后台数据库,数据信息显示作为上层客户端,通过对数据库整体设计、数据表结构设计和界面可视化设计,使该数据库系统能够高效快捷为用户提供丰富的数据查询分析及数据修改功能,方便船舶航行。     

基于遗传算法的船舶导航路径规划研究

合理优化的船舶航行路径是舰桥系统中重点研究的技术之一。本文将遗传算法引入到船舶导航路径规划中,设计适当的适应度函数和遗传算子,从而保证遗传算法的鲁棒性;并且通过改进的交叉算子和变异算子能够增强种群的多样性。最后通过仿真对比实验来说明本文算法的有效性。     

MEMS航姿测量系统在航海领域的设计研究

航姿自动测量系统是当前船舶的重要助航设备之一,对于船舶的航行安全,自动驾驶等,具有重要的意义。针对当前航姿自动测量系统成本高,复杂性高的问题,本文提出一种基于低成本MEMS惯性和磁传感器的姿态和航向参考系统(AHRS),研究其在船舶航行领域中的应用,设计航姿测量系统中航向、姿态测量的数学模型。并通过实验证明提出的方法能够保持较高的工作稳定性和有效性。     

浅谈大型航标船的设计思路

文中介绍了国内大型航标船现状及国外大型航标船的发展趋势，并着重介绍了美国最新航标船的详细技术内容，针对我国新建大型航标船提出了创新研制新一代大型航标船的设计思路。     

改进蚁群算法及其在船舶最优航线导航中的应用

由于海洋航行环境复杂,同时受到各种风、浪、流等多种因素的影响,使得在通航水域发生的安全事故随之增加,造成巨大的财产损失,同时危及船员的生命安全。为了保障船舶在海洋上安全高速航行,必须设计出最为安全可靠的最优航线。针对传统的蚁群算法在船舶最优航线导航过程中后期存在收敛速度慢、易出现停滞的缺陷,设计一种改进的蚁群算法进行船舶最优航线导航。首先利用混合更新策略,对船舶航线栅格上的信息素进行更新,然后在找到的船舶的所有可行航线中,搜索出最优航线,最后进行仿真测试。实验结果表明,相比较于对比算法,改进蚁群算法搜索到的航线更优,更为安全可靠,所耗费的时间少于对比算法,是一种效率高、可靠性好的船舶最优航线导航算法。