船舶避碰仿真模拟：分析避碰操纵示意图

本文探讨了船舶自动避碰问题，首先建立了船舶操纵性数学模型，其次建立船舶自动避碰数学模型，在此基础上借助于计算机对所建立的模型进行了大量仿真模拟，达到了满意的结果，另外还对模拟的结果着重分析了本船避让单船情形，并对比了英国科克罗夫特教授的避碰操作示意图，发现该图不足之外，最后在此基础上绘制三张避碰操作示意图。     

船舶仿人智能自动避碰控制系统

本文根据１９７２年国际海上避碰规则和自动控制理论，研究了船舶智能自动避碰控制系统的数学模型，给出了船舶仿人智能自动避碰的控制规则和计算机算法及其软件。系统的数字仿真表明：本系统的智能控制算法是可行的，系统的控制特性是良好的。     

自动雷达避碰决策系统研究及程序设计

本文从研究自动雷达避碰决策系统出发,对现行的避碰理论作了较好全面系统的运用,并对其不足给出了修订意见。在ARPA能够自动探测和自动跟踪目标的基础上,提出了自动雷达避碰决策系统的概念图,确定了自动雷达避碰决策的具体方案。并在IBM—PC机上编制程序做了模拟实验,经检验方案可行。在本研究中,考虑到目前船舶大型化、高速化等因素,与以往避碰决策研究中设计的避碰方案所不同的是,本文计入船舶操纵特性(主要指旋回特性及惯性)的影响,为此推导出简化的操纵延迟时间公式,以此等效船舶的旋回过程及惯性。确定的避碰方案除着重遵守国际避碰规则外,重要的是借鉴了优良船艺的海上避碰经验,综合利用了现有避碰理论的合理因素,并将人的行为方式考虑到避碰决策中。本文还建立了夏航时刻的数学模型。     

舰船自动智能避碰数学模型及其仿真研究

为了提高舰船航行的安全和效率,达到最佳操船效果,需要建立舰船自动智能避碰数字模型.当前模型在分析舰船避碰风险度的基础上,通过人工智能、进化计算和软计算等方法实现舰船自动智能避碰,存在避碰识别准确率较低的问题.本文提出一种新的舰船自动智能避碰数学模型,首先对舰船会遇态势进行判断;然后建立预测舰船碰撞风险判断模型,预测本舰船实施自动智能避碰方案后的复航时机是否已到,以及本舰船立即复航是否能够让清目标舰船或其他所有目标舰船;最后依据舰船碰撞风险判断结果,以当前舰船潜在碰撞风险为例,建立舰船自动智能避碰数学模型.仿真结果证明,所提模型能够实现舰船自动智能避碰.     

舰船自动智能避碰数学模型及其仿真研究

为了提高舰船航行的安全和效率,达到最佳操船效果,需要建立舰船自动智能避碰数字模型。当前模型在分析舰船避碰风险度的基础上,通过人工智能、进化计算和软计算等方法实现舰船自动智能避碰,存在避碰识别准确率较低的问题。本文提出一种新的舰船自动智能避碰数学模型,首先对舰船会遇态势进行判断;然后建立预测舰船碰撞风险判断模型,预测本舰船实施自动智能避碰方案后的复航时机是否已到,以及本舰船立即复航是否能够让清目标舰船或其他所有目标舰船;最后依据舰船碰撞风险判断结果,以当前舰船潜在碰撞风险为例,建立舰船自动智能避碰数学模型。仿真结果证明,所提模型能够实现舰船自动智能避碰。     

探讨新的航海技术对船舶避碰自动化的影响

首先针对人为因素为碰撞和搁浅触礁事故的主要原因这一事实以及国内船员队伍的现状，论述了船舶避碰自动化的必要性，指出船舶自动避碰是最终实现航海自动化的关键。重点论述了船舶自动避碰的研究现状，新的航海技术对避碰自动化将会产生的影响以及船舶避碰自动化亟待解决的问题。     

AIS数据对两船会遇中自动避碰决策的影响初探

通过分析AIS技术所提供的他船数据的性能和作用，提出了解决长期困扰自动避碰决策技术发展的两个问题（即他船信息来源的可靠性问题和船舶间航行、避碰意图互相通报的问题）的办法。还提出了将AIS作为自动避碰决策系统的他船数据信息来源的设想，并分析了这种设想的可行性。介绍了在AIS数据的支持下，上述困扰自动避碰决策技术研究多年的两个问题得到解决的情况；分析了AIS数据中的新信息，例如他船状态信息（操限船、失控船、限于吃水船等）和他船避碰意图发现的新方法（实时监控他船动向）等AIS优于ARPA的数据功能对于自动避碰决策的作用，并研究了其应用方法。     

船舶自动避碰仿真平台的构建与测试方法研究

船舶避碰智能决策的自动生成是实现船舶自动避碰的关键技术之一,如何利用船舶操纵模拟器技术来检验现阶段的研究成果是值得研究的课题。根据船舶避碰智能化方法的研究现状,简述船舶避碰智能自动化方法的基本思想;着重论述基于船舶操纵模拟器技术的“航行安全及自动避碰(NSACA)仿真测试平台”的构建及其实现船舶自动避碰仿真试验的方法;并列举一个典型的仿真试验示例加以分析。试验结果表明:该平台已实现了宽水域船舶避碰决策自动生成与避碰过程自动监控的测试,不失为一种行之有效的测试方法;与实船试验相比,这种测试方法具有灵活高效、安全性和经济性等优点。     

速比圆预报危险区模型及其在ARPA系统中的应用

本文在雷达避碰速比测定法研究的基础上提出了速比圆预报危险区的数学模型,这个模型可用于自动雷达标绘(ARPA)系统。文中分别简述和分析了速比圆(可能碰撞圆)预报危险区的构造原理及数学模型。在TRS-80微型计算机上的计算结果表明,速比圆预报危险区模型比现有的ARPA系统中的预报危险区模型能提供更多的避碰信息。     

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。     

船舶自动避碰方法的研究

本文提出了利用框架式专家系统与数理分析相结合的仿人智能避碰方法,经过计算机仿真表明,实现了海域无约束船舶避碰方案的自动编制,为船舶自动避碰系统的研究迈开了可喜的一步     

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。     

船舶避碰对策优化原则

船舶避碰始终是航行安全研究领域的热点问题和难意问题.它涉及船舶条件、船员条件及通航环境等诸多因素的影响.船舶避碰技术已由"经典避碰"(几何避碰和雷达避碰)发展到‘智能避碰"(目前日本等国正在率先研制开发)--计算机集成驾驶系统的自动避碰.但无论何种避碰,都基于对避碰信息的有效采集和正确处理.     

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。     

海员避碰行动各指标相关性的多元回归分析

在获取大量海员避碰行动样本的基础上，通过建立多元线性回归的数学模型，分析了转向时机、转向幅度、目标船舷角、会遇两船的船速比等4个指标与目标船最后通过距离之间的相关性大小，结论对海员避碰行动决策有一定的参考价值。由于样本是在对海员进行航海模拟器训练中获得的，从而说明了用航海模拟器来研究避碰行为的可行性以及STCW公约强化模拟器训练的必要性。     

多船会遇避碰决策研究——Ⅰ多船会遇局面定义、划分及属于各类判断

此文给出了多船会遇定义,建立了多船会遇避碰操纵图,在研究了“驶过让清”及在避碰过程中是否可采取其它转向行动的定量判断方法前提下,给出了属于各类的定量判断方面,可为船舶智能或自动避碰系统研究提供参考。     

基于速度障碍的多船自动避碰控制方法

传统避碰方法侧重于根据船舶实时位置设计可行的避碰路径,较少考虑结合船舶动力学和船舶运动控制来设计一个完整的自动避碰系统。对此,提出一种实用、基于相对速度方向的自动避碰方法。该方法同时考虑避碰路径规划和本船运动控制,主要包括3个部分:首先,基于运动方程计算本船和目标船的基本运动与位置参数;其次,利用速度障碍方法计算本船实时的可行避碰方向;最后,实现控制变量的变换和控制算法设计。该方法是一个灵活、容易实现的多船避碰控制算法,模拟结果显示其具有较好的效果,并给出了进一步研究的建议。     

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.     

多船避碰决策理论与模型分析

考虑到多船避碰的影响因素众多,除考虑周围船舶的态势外,还需考虑风流等自然因素的影响,以及避碰规则的种种制约,为此,分析多船的会遇局面以及避碰的机理,充分考虑影响避碰的各个因素,运用静态非完全信息的博弈论建立多船避碰决策的数学模型.     

船舶避碰协调通讯探讨

船舶碰撞的主要原因之一是避碰双方行动不协调。本文从通讯角度讨论船舶避碰协调问题,首先分析现有避碰通讯手段存在的不足之处,探讨避碰通讯的内容与要求,进而提出船舶避碰协调通讯系统的构想。目的是在避碰范围内建立船舶间的快速自动通讯,各船适时通报本船的位置、航向、速度等信息,需要避碰时预先将避碰方案通知对方,在一致认可的条件下执行避碰方案。从而根据改变各自行动产生的不协调问题,减少碰撞事故。