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。

基于改进速度障碍法的水面无人艇动态避障

针对水面无人艇在复杂海况下的动态避障问题,构建了障碍物模型和碰撞风险模型,通过引入多个约束条件的改进速度障碍法,实现了复杂海况下水面无人艇动态避障的航迹重规划。针对无人艇长宽比较大的几何特点,提出了矩形包围框的障碍物模型描述方法,建立无人艇相对运动模型,并在船体坐标系下计算相对运动参数。通过计算碰撞危险度来确定开始避障的时机。最后,在速度障碍法的基础上引入障碍物模型约束和水面无人艇自主局部避障系统特性约束对避障路径进行优化,并通过实验获得动态避障环境下的航迹重规划结果。基于V-REP(Virtual Robot Experimentation Platform)平台仿真实验以及实船避障实验表明,在航速12节的情况下,避碰过程中的路径重规划时间在15 s以下,满足在实际航行多约束条件下水面无人艇的动态避障要求。

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。