为减少人为操纵的失误和判断错误,研发船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-making for Vessel Collision Avoidance,PIDVCA)算法,基于《国际海上避碰规则》和驾驶员的通常做法,为驾驶员提供碰撞危险情况下的合理...为减少人为操纵的失误和判断错误,研发船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-making for Vessel Collision Avoidance,PIDVCA)算法,基于《国际海上避碰规则》和驾驶员的通常做法,为驾驶员提供碰撞危险情况下的合理操纵措施。为模拟有经验驾驶员的优良船艺及其通常做法,在该算法中引入预测复航限制时间(T_cForecast Recovery Limited Time of Ship)的概念并建立计算模型。基于前期总结的目标船交会特征,通过船舶会遇相对运动几何分析推证T_c模型的完整性,总结出验证T_c算法完备性的三船会遇在本船向左和向右避让情况下的30种基本态势,并通过仿真试验进行验证。该研究对推动PIDVCA算法的具体应用具有实际意义。展开更多
文摘为减少人为操纵的失误和判断错误,研发船舶拟人智能避碰决策(Personifying Intelligent Decision-making for Vessel Collision Avoidance,PIDVCA)算法,基于《国际海上避碰规则》和驾驶员的通常做法,为驾驶员提供碰撞危险情况下的合理操纵措施。为模拟有经验驾驶员的优良船艺及其通常做法,在该算法中引入预测复航限制时间(T_cForecast Recovery Limited Time of Ship)的概念并建立计算模型。基于前期总结的目标船交会特征,通过船舶会遇相对运动几何分析推证T_c模型的完整性,总结出验证T_c算法完备性的三船会遇在本船向左和向右避让情况下的30种基本态势,并通过仿真试验进行验证。该研究对推动PIDVCA算法的具体应用具有实际意义。