船舶拟人智能避碰决策理论框架的研究

基于十多年来在船舶智能避碰的研究基础,论述了船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Deci-sion-making for Vessel Collision Avoidance PIDVCA)的内涵,提出了PIDVCA的研究目标;根据船舶避碰的基本过程,提出了PIDVCA理论的基本思想和总体构架,重点论述了PIDVCA的自动化原理及其实现方法,最后概括了PIDVCA理论的特点.     

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。     

内河渡船危险预警及避碰决策

为保证渡船安全航行,基于内河渡船驾驶员的经验,运用相对运动几何分析法建立内河渡船碰撞危险预警等级量化几何模型;结合专家避让操纵知识库,运用船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-Making for Vessel Collison Avoidance,PIDVCA)的基础模型和算法设计渡船预警和避碰决策算法流程。以镇扬汽渡船为例,在船舶智能操控仿真平台(Ship Intelligent Handle and Control,SIHC)上模拟镇扬汽渡船水域的交通流,进行仿真测试。仿真结果表明:该算法能实现镇扬汽渡船不同等级的碰撞危险预警,提供的避让决策符合规则和驾驶员的习惯。该方法可为内河渡船避碰避险决策系统开发提供理论基础,对确保渡船航行安全具有现实意义。     

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。     

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。     

船舶拟人智能避碰决策方法研究综述

回顾我校研发团队20年来在船舶自动避碰技术的研究历程,简要介绍了船舶拟人智能避碰决策（PIDVCA）方法,重点论述了《机器决策》的“拟人智能”特性,并借助船舶智能操控（SIHC）仿真平台,通过设计典型会遇态势加以验证。研究结果表明：基于PIDVCA方法的《机器决策》可以同时安全避让2～4个危险目标船,达到了预期的研究目标,最后指出PIDVCA方法尚存的问题及日后研究方向。     

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。     

三维显示在船舶避碰智能决策中的应用研究

船舶避碰智能决策技术作为解决航海安全的有效方法,受到越来越多的关注。本文对船舶避碰智能决策系统进行研究,首先介绍智能避碰模型,然后给出避碰时机选择方法和分布式避碰决策方法,最后为船舶避碰智能决策系统增加了三维显示功能,着重介绍三维显示在避碰系统中的应用。     

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.     

无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法

传统无人船舶避碰障碍物识别方法,受到方法中识别危险系数判定基数过小的影响,在避碰障碍物识别过程中,无法在有效安全距离下瞬态识别障碍物,造成避碰全局输出准确率与效率降低。为了解决无人船舶识别危险基数过小的问题,提出无人船舶避碰障碍物智能自动识别方法。首先采用智能危险判定算法,对船舶与障碍物之间的距离进行危险系数判定计算;然后根据判定危险系数数据,重构会遇状态模型。通过模型得到算法对障碍物的识别信息;最后通过神经遗传算法,对障碍物分布信息进行避碰数据的识别转换,从而实现优化识别运算场景,提升识别方法识别准确率与输出效率。通过在同一场景下不同识别方法的对比数据表明:提出的识别方法更适合无人船舶的避碰障碍物识别计算,能够有效将障碍物识别准确率控制在97.43%。同时,提升全局输出效率25%以上。     

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。     

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.     

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。     

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。     

内河船舶避碰决策研究现状及趋势分析

本文将船舶避碰研究分为船舶领域、船舶碰撞危险度和船舶避碰决策优化方法三个部分进行综述,通过与船舶避碰整体研究的对比,分析内河船舶避碰研究的现状,得出内河船舶避碰的研究趋势,并得到内河船舶避碰会从二维避碰向三维避碰研究转变、完善船舶领域和碰撞危险度模型及引入先进理论算法等研究趋势。     

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.     

内河三叉河口水域船舶避碰路径优化研究

为避免人为失误引起内河三叉河口水域船舶碰撞事故,提出一种新的避碰空间模型--船舶动态避碰空间模型,用于内河三叉河口水域船舶避碰决策,运用遗传达退火算法对内河三叉河口水域船舶避碰路径进行优化,仿真结果表明,所提出的模型及算法可行.     

海上船舶行驶避碰策略研究

设计合理的船舶行驶避碰策略对于保证船舶安全行驶具有重要的现实意义。本文研究船舶运动参数、船舶碰撞危险度以及适应度函数,最后通过粒子群算法、改进的混沌粒子群算法和免疫粒子群算法进行海上船舶行驶避碰仿真,确定切实可行的海上船舶行驶避碰方案。     

机器学习在智能辅助避碰系统中的应用

阐述船舶智能辅助避碰系统的基本决策过程,聚类算法在危险区域划分中的应用,以及在碰撞危险度计算中利用大量实船数据训练神经网络模型的机器学习方法。优化相关参数的计算方法,提升智能辅助避碰系统的可靠度和实用性。