船舶会遇的时空数据挖掘算法及应用

船舶会遇是海上船舶交通研究的重要方面。传统的船舶会遇研究数据采集花费巨大,而海量、实时的船舶AIS数据则真实记录特定水域的船舶会遇状况。根据海上交通工程理论和数据挖掘技术,设计了高效的从海量的船舶AIS数据中提取船舶会遇信息算法,并以厦门湾的船舶AIS数据为例,从船舶会遇的空间、时间分布,会遇船舶尺度和态势等多个角度研究分析了厦门湾船舶会遇状况。研究结果可为港航主管部门改善海上通航环境、降低船舶事故提供理论依据。     

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。     

基于物联网云平台的海上船舶交通数据挖掘技术研究

随着各海域运行船舶密度的增加,海上安全监控系统需要实时分析各船舶实时数据,进行综合处理。同时,船舶各自的AIS系统在采集及传输数据过程中,受到海洋噪声及传输信道干扰等因素影响,安全监控系统接收数据会出现失真。本文分析了基于物联网的海上安全监控系统的AIS数据挖掘算法,针对采集数据的失真设计了聚类算法,最后进行仿真。     

基于拟态物理学优化算法的船舶变速避碰决策

为能在狭窄水域多船会遇情况下快速给出安全有效的避碰决策,提出一种基于拟态物理学优化算法(Artificial Physics Optimization, APO)的船舶变速避碰决策方法。该方法利用APO算法的快速寻优能力,根据《国际海上避碰规则》对变速行动幅度的要求,限定算法中可行解的空间,考虑变速冲程和冲时对会遇的影响,提高最近会遇距离值的计算精度,建立基于碰撞危险度和变速能量损失的目标函数,迭代进化获得全局范围内最优的速度值,即船舶的决策速度。狭窄水域多船会遇案例的仿真结果表明:决策速度下船舶能够安全有效地避让各目标船舶,该决策方法可行且有效,能够为船舶驾驶人员提供避碰决策支持。     

AIS系统的最小二乘向量机数据修复算法研究

AIS是船舶安全系统中的一个重要子系统,能够为海上交通管理信息化提供必要的船舶静态与动态数据。但是AIS系统受多种因素的影响会产生大量的异常数据,误导船舶避碰决策,难以满足海事监管要求,所以必须对AIS系统中的异常数据进行修复,以保证AIS系统数据的完整性、连续性和可靠性。本文阐述了AIS系统的工作原理与异常数据的成因,基于最小二乘向量机算法构建起AIS系统异常数据修复模型,并对模型进行优化,建立PSO-LSSVM模型,提高了异常数据修复的准确性。     

船舶航行自动避让研究--船舶自动避让系统的危险度评价

提出1种船舶航行自动避让系统的组成方式，利用AIS或ARPA获得相关避让数据，根据不同的航行区域与条件，通过对来船的方位、来船与本船的相对距离、DCPA(最近会遇点距离)和TCPA(最近会遇点时间)数据的评价，给出相应的合理避让依据，供系统进行决策和采取自动避让措施，以达到船舶航行安全的目的。     

动态船舶领域模型在AIS环境下的避碰决策研究的应用

在现代海洋贸易中,各种大型的船舶需要航行在有限的航道上,随之而来的是海洋交通事故也变得更加频繁,这给船运行业带来了巨大的经济损失,为了有效降低事故的发生率,人们采用了各种先进的自动化系统,如AIS系统,结合智能避碰算法来模拟船舶的运行动态,通过提升船舶自身的航行预测能力,有效减少了事故的发生。本文首先建立了船舶的动态模型,通过AIS决策系统进行辅助定位,然后采用避碰算法,进一步降低了定位误差,在提高了船舶航行效率的基础上,改善了船舶的航行安全性能。最后通过仿真对船舶的综合避碰性能进行验证,并与拟合值进行了比对分析。     

免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究

在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法.为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度.仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行.     

双控制河段船舶通行指挥系统设计与实现

针对双控制河段缺乏有效船舶通行指挥方法的现状,在考虑工程实际因素的基础上,应用网络、通信、计算机、人工智能等理论和技术手段,设计了一种基于智能控制算法的双控制河段船舶通行指挥系统。该系统以船载自动识别系统(automatic identification system,AIS)作为主要信息源,采用改进卡尔曼滤波方法实现对船舶位置的实时跟踪预测,以船舶到达和通过控制河段的行程时间为依据,并结合船舶操纵特性,制定了一套船舶安全通行排序规则和指挥方法。泸州永川航段双控制河段的实地应用结果表明,文章提出的双控制河段船舶通行指挥系统可行性较好,能够降低信号员工作强度,并能提高控制河段通航服务水平和通行指挥效率。     

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AIS的船舶运动轨迹压缩技术研究

随着船舶自动识别系统的强制使用,海事系统及船公司为了对船舶监控,将接收大量的船舶AIS信息。为了存储海量的船舶AIS信息而又确保数据的质量和降低存储成本,就要对AIS信息进行压缩处理。论文结合AIS数据的特点和实际航迹研究的需要,在Douglas-Peucker算法的基础上,将此法结合船舶运动轨迹数据的特点进行了改进,从而提出了动态D-P压缩法。实验表明该算法能在保持较低失真度的情况下,对AIS提供的船舶运动轨迹数据进行有效快速的压缩,对船舶航迹再现、回放等研究和应用起到了启示作用。     

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.     

船舶雷达和AIS大数据可视化研究中Web技术的应用

在船舶的日常营运中,雷达系统和AIS系统是船舶导航、通信和目标探测不可或缺的关键系统,雷达和AIS系统的运行会产生海量的船舶数据,船舶雷达和AIS大数据分析已经成为一项研究热点。本文结合船舶雷达和AIS系统的数据特点,利用web客户端的Web GL技术进行了船舶雷达和AIS大数据的可视化研究,将船舶雷达与AIS大数据以动态Web海图的形式实现可视化。     

基于船舶行为特征的武汉大桥水域航线优化

为保障内河桥区水域船舶通航的安全性,提高通行效率,以长江武汉大桥水域为研究对象,基于船舶自动识别系统(Automatic Identification System,AIS)信息对该水域的船舶行为特征进行分析。利用基于欧式距离与最小方差法的聚类方法分析,认为过桥船舶可依据主机功率的不同进行划分。在长江船舶定线制的框架下,结合栅格法与蚁群算法建立武汉大桥水域的航道规划模型,对基于船舶行为特征的船舶航线进行优化。仿真结果表明:该方法在保证船舶安全、高效航行的前提下,能有效帮助海事管理部门对武汉大桥水域船舶航线进行优化。     

船舶避碰辅助决策中的AIS-ECDIS应用研究

海上交通事故不仅会造成人员伤亡和巨大的经济损失,还会对海洋环境造成污染和破坏,而在众多海上交通事故中,船舶碰撞占据较大的比例。随着控制技术和自动化的提高,防碰策略算法和先进的传感器设备逐渐应用到船舶防碰中。本文主要利用船舶自动识别技术AIS和船舶电子海图技术ECDIS,设计和优化船舶避碰辅助决策系统,并对其避碰流程进行介绍。     

基于动态窗口法的近海水域船舶避障算法研究

[目的]提出一种改进的动态窗口法,以解决近海水域智能船舶在面对夹击及动静混合会遇时无法有效避让的船舶避障问题。[方法]为得到在近海水域航行的船舶约束条件,针对近海水域对船舶避障的影响因素进行分析,同时提出近海水域船舶航行最低避障要求;然后对动态窗口法（DWA）的目标函数进行优化改进,并将其与船舶和障碍物的距离相关联,以提升船舶在航行图中的安全性,同时将目标函数中的航向权值引入船舶会遇态势判断,以使目标船舶可以有效判断船舶的避障责任;最后,通过仿真模拟验证改进算法的有效性。[结果]仿真结果表明,所提的改进算法在分别遭遇夹击以及复杂会遇的情况下,能够清晰地判断船舶的避障责任,降低航行过程中的速度变化陡峭度,且所规划的船舶航行路径可有效提升船舶航行的安全性。[结论]所提避障算法可为解决近海水域智能船舶遭遇复杂会遇情景的避碰失败问题提供参考。     

卡尔曼滤波算法在船舶航行轨迹异常行为检测中的应用

现代船舶的信息化、自动化程度不断提高,自动识别系统(AIS)、电子海图综合系统(ECDIS)和船舶总线通信系统等先进技术在船舶上的应用越来越广泛。随着内河航运和远洋海运的发展,海事交通管理部门对船舶航行轨迹异常行为的检测显得尤为重要。本文主要针对船舶在区域内的航行轨迹异常行为检测问题,结合卡尔曼滤波算法,设计一种船舶异常航线检测系统,并对该检测系统的性能进行仿真分析。     

改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性研究

传统舰船避碰辅助决策系统所采用的蚁群算法在对船舶路径碰撞信息素计算过程中,存在收敛速度慢、碰撞信息素浓度低的问题,导致输出结果的可靠性较低,因此提出改进蚁群算法的舰船避碰辅助决策系统可靠性设计方法。通过对船舶避碰路径模型的构建与分析,结合传统蚁群算法在避碰决策计算上的缺失数据,对蚁群算法进行改进,并将改进的蚁群算法引入到避碰辅助决策系统进行仿真计算,通过对决策数据的分析得到舰船避碰辅助决策可靠性数据。通过设计仿真实验对得到的可靠性数据进行验证,证明了本文方法所得数据的可靠性。