气象不确定下的船舶避台路径优化

　　摘要：为了减小船舶在海上航行面临台风时所面临的高风险，本文设计了兼顾全局与局部规划的避台路径优化方案。该避台路径优化方案运用A*算法与人工势场法(APF)并加以改进，分别应用于全局规划与局部规划中。本文在A*算法的代价函数中加入了来自于燃油消耗与安全性带来的影响并采用了路径更贴近实际航路的24邻域节点扩展法，另外，本文解决了APF中局部极小值与不可达的问题，并引入了信息熵的概念来解决气象因素不确定的问题。通过测试，该方法在船舶即将遭受台风影响且台风预报存在不确定性的情况下，可以设计一条合理的避台路径。本文避台路径优化方法在安全性的基础上兼具经济性与稳定性，能够为船舶安全航行避障提供新的方法。

　　关键词：航海技术;船舶避台;路径规划;全局规划;A*算法;人工势场

　　0引言

　　船舶在进行远洋航行时容易面临方方面面的风险，尤其是船舶在海上航行一旦遭遇台风，可能造成重大的人员与经济损失。传统避台主要依靠船员个人的航海经验与气导公司推荐来制定，为了避免对船员个人经验的过分依赖与解决气导公司在时效性上的缺乏，需要为船舶设计有效的避台路径，以保障船舶的航行安全。在船舶避台问题的研究中，乐高[1]设计了一种基于Dijkstra算法的船舶避台路径，但并没有考虑航行环境对避台路径的影响。

　　Li-FengLu[2]基于侦测的波浪强度设计了避台路径，虽然其避台路径考虑了航行环境对船舶的影响，但其依托的数据具有实时性，无法应用于避台路径的预测规划。在避台路径设计中，核心是提出合适的路径规划模型和算法。作为较为成熟的路径规划方法，A*算法结合了Best-FirstSearch算法与Dijkstra算法的优点，在机器人路径规划[3]领域有成功应用，但在船舶避台问题上的应用研究还较为欠缺。

　　虽然，A*算法具有高效、稳定等优点，但A*算法不适用于环境动态变化的情况，而人工势场法(APF)对于处理突发情况的路径规划具有一定优势。在APF研究中，宋建辉[4]通过改进传统APF算法，解决了局部最小值的问题。薛双飞[5]针对船舶避让海上风电区的路径规划问题，设计了全局与局部的路径方案。然而，其设计的方案只适用于风电场区这样的静止区域，并不适合台风这样具有移动特性的障碍区域。针对上述问题，本文针对船舶在航行过程中即将遭遇台风的情况，考虑航行环境对船舶路径规划的影响，综合运用A*算法与APF并加以改进。

　　本文对传统A*算法中的实际代价函数进行相应的改进，对节点筛选策略进行优化，改进后的A*算法能够更好的符合船舶航行中面临的实际海况，用以船舶避台路径的全局规划方案。除了全局规划，本文还基于APF进行改进，为船舶提供局部的避台路径规划方案，改善了传统APF算法中目标不可达、易陷入局部极小值的缺陷。并且，考虑到台风路径预报的不准确性，作者通过在斥力函数中引入信息熵，使得改进后的APF算法能考虑气象的不确定性，为船舶提供有效的局部路径规划方案。

　　1问题描述

　　针对船舶即将遭遇台风且必须设计避台方案的情况，以保障安全为基础，设计合理的避台方案，提高航行效率，降低对ETA的影响，降低运输成本。避台路径设计问题是路径规划问题，依靠船舶AIS数据与气象预报、水文信息等数据，本文考虑台风移动路径、影响范围等气象预报的不确定性，在航行安全的前提下，以航行成本最低为优化目标，为船舶在风、浪影响下的全局与局部避台路径规划问题设计有效的算法。

　　本文中，全局规划是指在最初识别到台风风险时，利用气象预报信息进行的避台路径设计;而局部规划是指在执行避台路径的过程中，当台风预报与实际路径存在偏差，即受到气象预报的不确定性影响时，对全局避台路径进行修正。最终利用全局与局部避台方案为船舶设计出一条具有安全性与经济性的避台航路。

　　2船舶避台路径设计

　　以往的研究中，船舶避台路径的设计通常建立在海洋环境是已知、确定的条件下，缺少对气象不确定性的考虑。因此，通过考虑台风移动路径及影响范围的不确定性，从全局和局部规划需求出发，为船舶设计有效、可靠的避台路径。

　　2.1避台路径流程设计

　　设计的避台路径包含船舶在识别到台风威胁到台风威胁结束，因此本文的避台路径流程的设计思路主要为四部分：(一)识别危险源。(二)依据预报路径，影响范围，分析采取不同方案的成本与危险性。(三)在情况改变时，对方案的重新进行评估。(四)避台结束。

　　通过设计整体避台路径流程，既考虑到对全局避台路径的设计，也兼顾了由于气象不确定性导致的局部避台路径设计，最终获得一条安全与经济性并存的合理避台路径。

　　3实例分析

　　TyphoonNakri于2019年11月5日21时强度到达热带风暴，11月8日升格为台风并达到巅峰强度，11月11日0时在越南登陆。本文仅研究台风在海上移动时对船舶造成的影响。基于TyphoonNakri的发生位置，本文利用中国南海及附近区域二值图作为底图，台风预警预报信息数据来自中央气象台，气象水文数据来自中气导(https://www.meteochina.com/)，进行避台路径模拟设计。

　　3.12019年第24号台风的避台路径设计

　　2019年11月5日，满载400000MT某散货船由Dongjiakou前往TanahMerah时，依据台风预报信息船舶即将遭遇TyphoonNakri。以该船即将遭遇台风情景为例，为其设计避台路径能够安全通过中国南海区域，避免遭受TyphoonNakri影响。该船满载情况下经济航速11kn，由北向南航行，航程1253NM，预计航行时长为5天。若继续按照原定航路航行，依据最初气象预报，台风正以35kn的速度向东移动，七级风圈半径为124NM，该船即将在图7中“X”位置与台风七级风圈遭遇。

　　3.2方案分析

　　依据避台路径规划结果，可以得到在全部避台路径过程当中，进行全局避台路径规划一次，航行距离311.87NM，进行局部避台路径规划一次，航行距离991.5NM。避台路径整体航程1303.37NM。相较于原计划航路航程增加50.37NM，增加油耗约23.08MT。

　　综上所述，本文设计的改进A*算法与APF均可适用，不仅可以在台风生成前期利用预报预警信息设计全局避台路径，又可以在航行过程中考虑气象的不确定性设计局部避台路径。因此，本文所设计的避台路径在安全性与稳定性上均保持在合理水平上，对船舶避台可起到一定技术支撑作用。

　　气象服务论文范例：平安区2019年气候特点及气象灾害影响分析

　　4结论

　　本文改进了A*算法，在其代价函数中加入了船舶油耗与失速所带来的影响，更贴近船舶在面临台风时所需要考虑的实际情况。改进了APF，解决了可能发生的局部最小值与不可达问题，在斥力势场函数中引入了信息熵以适应气象因素的不确定性。最后以某散货船为例，测试了本文方案在躲避台风TyphoonNakri时的效果。结果表明：在考虑船舶失速与油耗代价的情况下，能够根据最初的台风预报进行全局避台路径的规划。在台风移动路径与预报路径发生较大偏差时，能够准确识别偏差，根据偏差与船舶航行位置进行局部避台路径设计，并针对不同影响范围与路径的台风预报预警信息进行相应的避台路径设计。

　　参考文献(References)：

　　[1]乐高.基于ArcGIS的船舶避台航线规划系统研究与实现[D].武汉理工大学,2015.LEG.ResearchandimplementationofshiprouteplanningsystemforavoidingtyphoonbasedonArcGIS[D].WuhanUniversityofTechnology,2015.(inChinese)

　　[2]LuL-F,SasaK,SasakiW,etal.RoughwavesimulationandvalidationusingonboardshipmotiondataintheSouthernHemispheretoenhanceshipweatherrouting[J].OceanEngineering,2017,144:61-77.

　　[3]张旭,程传奇,郝向阳,等.一种兼顾全局与局部特性的机器人动态路径规划算法[J].测绘科学技术学报,2018,35(03):315-320.

　　作者：王军*，朱芍颐，王冠卓，王美蓉

转载请注明来自发表学术论文网：http://www.fbxslw.com/jzlw/26030.html