开阔水域多物标动态自适应智能航行方法

　　摘要:考虑船舶操纵特性、«1972年国际海上避碰规则»和良好船艺要求,提出了动态自适应目标船不协调避碰行动的开阔水域智能航行方法;将物标分类、建模并构建数字孪生交通环境,结合航向控制方法、操纵运动和复航模型构建了自动航行模型,推演了船舶非线性操纵运动;基于自动航行模型量化解析了«规则»要求,探究动态避碰机理,建立了可行航向求取方法;在多目标环境中,提出了目标船机动判别方法,研究了规则约束下构成自主航行方案的改向时机、幅度和复航时机等要素求取方法;依靠信息秒级更新的滚动计算,提出的智能航行方法可自适应剩余误差和目标船随机运动.仿真结果表明:提出的智能航行方法能将可行航向区间和改向幅度精确到1°;将程序运行和复航时机计算步长设置为1、10s,设置多类静态物标和6艘保向保速目标船,在640、1053、2561和3489s,本船进行右转9°、复航、保向保速和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点;设置目标船在300s采取不协调转向避让行动,本船在980、2790、3622、5470s时进行右转9°、左转12°、右转17°和复航等操纵可让请所有目标并自主航行至终点.可见,任意初始状态下的船舶均可沿计划航线自动航行至终点,提出的方法能满足多个、多类动静态物标共存的真实开阔水域环境中的智能航行需要.

　　关键词:交通信息;物标分类;数字孪生交通环境;复航方法;避碰机理;自动避碰;自主航行

　　引言

　　海上交通环境日益复杂,碰撞、搁浅、触礁等事故持续发生,带来巨大生命财产损失.调查表明,80%的海事事故是由人为因素造成的[1].智能航行作为智能船舶的主要功能模块之一[2],是解决航行安全问题的有效途径.其功能标志中,N级具有航路与航速的设计优化功能,No级是在N级基础上,船舶需具有开阔水域自主航行能力,能按«1972年国际海上避碰规则»(简称«规则»)要求实施避碰决策和操作。

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　　因此,开阔水域智能航行应能在自动避碰的前提下自主航行.本文中开阔水域是指有足够水域供船舶操纵避碰的海区,可能存在岛屿或其他静态物标.与智能航行相关的自动避碰与路径规划问题一直是研究的热点和难点.部分学者采用确定性算法构建避碰模型.

　　Bi等[3]总结了本船速度矢量与安全避让之间的规律,研究了避碰机理;Xiong等[4G5]根据相对速度障碍方法研究复杂多船环境的避碰并进行避碰模拟;Huang等[6]提出了目标船非线性航行过程中碰撞危险算法,在多船环境中计算本船安全速度;Lazarowska[7]提出了基于船舶轨迹的避碰决策方法,考虑静、动态障碍物生成复杂水域环境下的避碰决策.近几年智能算法在解决和优化路径规划问题时效果明显.人工势场法应用于船舶定位导航领域,增强了定位的精度[8G9];蚁群算法依赖其分布式特性和强鲁棒性,预设避碰路径参数后可快速计算安全经济的避碰路径[10G13]。

　　结合贝叶斯神经网络模型和模糊数学模型后,可计算在多个有碰撞危险的目标船条件下的最优避碰路径[14];联合路径规划算法能在多物标环境下计算所有船舶遵循«规则»要求时的安全路径,预测避让行动[15G17].但尚有关键问题亟待攻克:(1)全面融入«规则»和良好船艺要求;(2)融入船舶欠驱动特性对避让的影响,推演船舶非线性避碰操纵过程;(3)建立高度抽象和数字化交通环境,提出能自适应目标船不协调避让行动的智能航行方法.贺益雄等[18G22]基于«规则»,确定了不同会遇态势应遵循的避碰行动原则和时机,合成PID航向控制方法和MMG船舶运动模型构建航向控制系统,仿真船舶转向过程中的非线性变化,计算每一时刻目标船位置,推演动态避碰机理.

　　以此为基础,本文在多物标的开阔水域中,航线确定时构建基于物标分类的数字孪生交通环境,并按各类目标避让要求刻画动态避碰机理;提出转向点判别方法和复航模型,结合MMG和模糊PID控制建立自适应自动航行模型;基于动态避碰机理和反馈原理,依靠滚动时序方法,构建自适应的智能航行方法.开阔水域航行的船舶惯性较大,出于保护主机的目的一般只考虑变向避让[18].

　　1自适应智能航行方法

　　1.1智能航行实现步骤与误差可以预见,船舶智能航行的最终实现需要完成交通环境态势智能识别G操纵方案决策G伺服机构执行3个步骤,并循环进行上述步骤.在该循环中,方案决策和智能态势感知、执行方法是深度耦合的.操纵方案决策须基于对环境的正确判断和执行过程的预演.环境判断依赖的基础数据包括各种动静态物标和本船运动态势数据,执行过程依赖船舶运动模型和航向航速控制方法的精度与可靠性.

　　因此,智能航行系统的误差来源于以下三方面:(1)态势感知误差,包括风浪流、静动态物标和本船运动态势数据误差;(2)本船运动模型参数误差;(3)控制参数误差.可通过以下方法消除或降低影响:(1)提高传感器精度;(2)选用合适船舶运动数学模型提高其适应性;(3)根据先验知识和收敛性准则优化控制器参数.剩余的误差,可设计具有自适应能力的系统,基于输入态势信息的快速更新予以补偿.

　　1.2基于滚动时序的智能航行方法框架真实海上环境中,目标船可能会进行不协调避碰行动且极难预测.为自适应地应对目标船不可预测机动操纵,根据船舶运动模型及控制算法,构建滚动时序的自适应智能航行方法.智能航行控制系统中,本船的时序操纵方案是输入,而输出是安全航行方案.可根据实时采样更新位置和姿态信息分析航行态势,反馈调节、执行操纵方案.

　　2目标分类与避让

　　将近岸水域划分为可航行水域和不可航行水域,依据«规则»及良好船艺构建特殊目标数学模型.(1)可航行水域.对于可航水域中本船应及早采取避碰行动并在较远距离通过的目标,如钻井平台、岛屿、操限、失控船等,将这类目标视为圆形障碍物并设置固定半径;对于部分尺度较大的目标,如拖带船队、拖网渔船等,依据目标形状作为条形障碍物并禁止船舶通过;尺度较小的目标,如浮标、明暗礁等,船舶可以在较近的距离通过这类目标,视为点状障碍物[22].(2)不可航行水域.浅滩、岸线等连续目标面积较大,船舶不会穿过或驶入,可视为多边形目标.依据海图中这些目标的凹凸形状确定顶点,构成一个多边形,其内部不允许船舶通过.

　　3自动航行模型

　　本节提出航线确定时的复航方法,根据本船和计划航线的相对位置、船舶运动状态实时求解复航改向角,结合MMG和模糊PID控制方法构建自适应自动航行模型,实现任意初始条件下的船舶非线性操纵运动过程预测.本文中,沿计划航线不考虑移动物标时的船舶航行模型为自动航行模型,而考虑移动物标的则为自主航行模型.

　　3.1航向控制系统在船舶避碰研究中,不需考虑本船纵摇、垂荡、横摇运动,良好天气下或自适应系统可以适应这些干扰时,可忽略外界风、浪、流干扰,采用三自由度MMG仿真船舶操纵运动.

　　4仿真试验与结果分析

　　采用Qt4集成开发环境进行仿真.选取南中国海某海域模拟试验场景,将海图上标注的障碍物数字化,构建数字孪生交通环境,分别设置无船和有船条件下的自动(自主)航行试验.未来应用时,钻井平台、岛屿、浮标、明(暗)礁、浅滩和岸线等静态目标可在电子海图中设计信息提取工具提取;可能出现的拖网渔船、拖带船、操限船、失控船等特殊目标信息,可直接在AIS中读取.

　　5结语

　　(1)通过构建数字孪生交通环境,建立自适应航行模型并结合自动避碰方法,依靠时序滚动计算提出了一个能动态自适应系统剩余误差和目标船随机运动的智能航行方法.(2)在存在多个静动态物标且动态物标不协调行动的环境中,验证了生成的智能航行操纵方案符合«规则»及良好船艺的要求,模型、方法具有自适应性,能够为将来船舶在开阔水域多物标环境的自主航行决策提供坚实的理论依据和技术支持.(3)模拟的环境是开阔水域,船舶密度较低,因此只考虑转向避让,未来的研究需针对船舶在通航环境复杂、通航密度高的受限水域中展开.

　　参考文献:References:

　　[1]李丽娜,陈国权,李国定,等.船舶拟人智能避碰决策方法研究综述[J].航海,2014(2):42G49.LILiGna,CHENGuoGquan,LIGuoGding,etal.OverviewofresearchonintelligentcollisionavoidancedecisionGmakingmethodforships[J].Navigation,2014(2):42G49.(inChinese)

　　[2]孙武.中国船级社发布«智能船舶规范(2020)»[J].船舶工程,2020,42(3):13G14.SUNWu.ChinaClassificationSocietydispatchingtherulesofintelligentship(2020)[J].ShipEngineering,2020,42(3):13G14.(inChinese)

　　作者：贺益雄1,2,梁宇1,熊勇1,2,牟军敏1,2,李梦霞1,张可1

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