船舶碰撞危险度的避碰决策模型

船舶碰撞危险度是影响船舶航行安全的重要参数,对船舶在航行中的避碰决策起着指导性的作用。船舶在会遇时,快速而且准确的计算出船舶碰撞危险度,是进行船舶间避碰决策的基础。然后,结合船舶碰撞危险度模型和避碰几何原理,建立船舶避碰决策模型,该模型能够为船舶驾驶员提供采取避碰行动的时机和转向幅度,以获得避碰行动的最优解。     

聚类分析在船舶碰撞中的应用分析

为避免船舶发生碰撞,提高船舶航行安全性,本文首先建立船舶碰撞模型。基于有限样本点,采用神经网络算法对其进行聚类分析,使得样本拟合误差收敛,具有较高的稳定性,并且收敛精度较高,可为工程实践提供参考。     

内河船舶避碰决策智能优化研究

针对内河船舶航行及内河航道的诸多特点,分析影响内河船舶碰撞危险的各种因素,建立内河船舶碰撞危险度的评判模型;重点对内河船舶避碰决策及优化展开研究,系统化描述保证船舶安全、经济航行的多种条件,提出相应的避碰决策模型,并在此基础上拟应用优化理论展开探讨。     

基于改进人工势场法的船舶自主避碰方法

为提升船舶航行的安全性,对船舶避碰方法进行研究。引入碰撞危险度对传统的人工势场法进行改进,根据船舶的时空计算模型建立新的人工势场法碰撞模型,计算时间和空间危险度,进而准确判断陷入局部极小值和目标不可达问题的危险度,指导船舶避碰。基于MATLAB平台搭建仿真环境,并开展仿真试验,通过与传统方法相比对,验证该避碰方法的有效性。试验结果表明,利用该避碰方法能有效避免传统人工势场法的避碰缺陷。     

考虑船位预测不确定性的船舶碰撞危险度计算方法

[目的]船舶碰撞是威胁智能船舶航行安全的主要因素。船舶碰撞危险度计算模型应及时发现船舶航行中潜在的碰撞风险,为智能船舶的自主避让决策提供依据。[方法]首先,根据船舶领域侵入程度与侵入时间等参数,分析基于领域的碰撞危险参数计算模型,将航行场景划分为单船会遇局面和本船与船舶群组的会遇局面,给出一种新的多船会遇情况下的碰撞危险参数计算模型;其次,基于维纳过程对船位预测不确定性进行建模,根据卡方分布获取船位预测不确定性椭圆;最后,给出考虑船位预测不确定性的碰撞危险参数计算方法。[结果]该计算模型能够考虑船位预测不确定性对船舶碰撞危险的影响。[结论]可以进一步保障智能船舶的海上航行安全。     

在VTS中利用回归分析方法预测研究

为提高船舶航行安全性,减少船舶碰撞事故,本文基于国内外船舶碰撞事故以及相关数据,采用数学统计理论对其进行数学建模,并基于VTS分析系统与数理统计模型,对船舶碰撞过程中的诸多因素进行分析。相关计算表明,本文建立的回归模型经过误差训练后,其误差能够迅速收敛,并且达到较高的收敛精度,能够可靠地用于船舶碰撞预测研究,为提高船舶航行安全性提供参考。     

船舶智能决策关键技术实现方案研究

为研究船舶智能航行关键技术智能决策实现过程方案,对智能决策的实现过程进行分析,并对智能决策过程中的关键问题确定航线智能规划目标、建立航线规划模型、确定避碰决策目标、碰撞危险度等进行了分析,提出智能决策实现过程方案。     

航道内船舶航行环境危险度评价

对航道内船舶航行环境危险度进行正确的评估,是保证船舶安全航行的重要途径之一。本文在灰色聚类的基础上,建立灰色白化函数聚类模型,利用此模型对广州港的主要航道的航行环境危险度进行评价,并将本文的评价结果与航道的实际发生事故数相比较,由此来说明本文所采用的评价模型的有效性。     

改进神经网络的舰船碰撞危险度估计

当前的一些方法在航行行为预测以及碰撞预警能力方面仍存在一些问题,因此提出一种改进神经网络的舰船碰撞危险度估计方法,实现了舰船碰撞危险度的高精度估计。首先基于改进神经网络构建改进神经网络预测模型预测舰船航行行为,以提供碰撞危险度估计的基础数据来源。对舰船碰撞风险中的安全距离模型进行制订,具体包括危险领域安全距离模型、安全会遇领域安全距离模型、舰船动界安全距离模型。通过昆兹模型构建舰船碰撞危险度计算模型,对舰船碰撞危险度进行估计。在某水域进行本文方法的性能测试,测试结果证明该方法的航行行为预测误差低于现有方法,而碰撞预警精度则高于现有方法,提供了舰船防碰撞领域的新研究方向。     

基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法

为实现智能避障,确保船舶航行安全,设计基于网络感知信息的船舶航迹规划智能避障方法。高效感知船舶本身及附近环境信息,精准获取船舶本身及附近船舶位置信息。依据位置信息构建船舶航迹规划中碰撞危险度模型,判断本船是否存在碰撞危险。若存在碰撞危险,则采用模糊神经网络智能控制船舶航行方向完成智能避障。试验结果表明：该方法可精准感附近信息,在简单与复杂航迹环境下均能够实现智能避障;本船与附近船舶距离高于安全距离,船航向角变化曲线平稳、无抖动情况,确保船舶航行安全。