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.     

模拟退火算法在船舶转向避碰幅度决策中的应用

在船舶避碰决策过程中,转向避碰是采用频率最高的一种避碰方法。为了求得本船与多船会遇情况下的最优转向避碰幅度,应用模拟退火算法将本船与多船间的转向避碰幅度问题视作一类多目标函数优化问题,从而在可行解空间中求出满足目标函数和约束条件的最优转向避碰幅度解。仿真结果表明,上述方法不仅有助于求出多船会遇情况下的本船最优转向角度值,而且也有助于多船避碰决策系统的智能化设计与开发。     

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。     

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。     

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。     

规则约束下基于深度强化学习的船舶避碰方法

为减少因人为操作不当导致的船舶避碰事故,提高船舶航行的安全性,提出一种基于深度Q网络(Deep Q Network, DQN)强化学习方法的船舶智能避碰算法。依据船舶间实时获取的航行状态信息,从全局角度构建智能避碰算法深度强化学习状态集;在对《国际海上避碰规则》(International Regulations for Preventing Collisions at Sea,COLREGs)进行充分理解的基础上合理量化部分COLREGs,综合考虑航向跟随、船舶碰撞和规则符合等因素,设计船舶智能避碰DQN算法奖励函数,保证避碰决策安全有效且满足避碰规则的要求。分别针对两船和多船会遇场景进行仿真试验,结果表明:该方法可使船舶在COLREGs的要求下有效避让来船,为船舶智能避碰技术的研究提供参考。     

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。     

灰色预测在船舶避碰时机决策中的应用

针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机，应用灰色系统理论预测模型，实时预测各目标船相对于本船在下一时刻的运动参数，预估目标船相对于本船的最近会遇距离DCPA和最近会遇时间TCPA；同时，对于灰色预测模型预测误差大的问题，提出了先缓冲后预测的处理思想，并对缓冲算子作了改进。仿真结果表明，该方法能有效提高船舶海上航行的灵活性和安全可靠性，达到提前预警和帮助驾驶员提前做好避碰准备与应急措施等目的。     

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。     

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。     

船舶避碰辅助决策系统的设计与实现

研究了广阔水域多船会遇的避让方案,首先根据会遇态势、本船与目标船的船舶运动参数,给出了危险度的量化计算,然后选择与最危险目标船舶进行了避碰.分析了整个避碰过程的流程,并用软件进行了实现.     

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。     

数据融合在船舶避碰中的应用研究

针对船舶避碰决策系统中的船舶运动趋势和避碰时机建立数学模型,实时预估目标船相对于本船的最近会遇距离和最近会遇时间。同时,针对预测模型误差大的问题,提出了先缓冲后预测方法,并对缓冲算子作了改进,弱化其随机性。应用数据融合技术,给出系统的数据融合处理模型,进一步改善和提高系统跟踪目标的精度。仿真结果表明,该方法是有效、可行的。     

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。     

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。     

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。     

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。