基于改进PPO算法的船舶自主避碰决策

为减少船舶避碰决策过程中人为失误导致的海难事故，提出一种基于改进近端策略优化(PPO)算法的船舶自主避碰决策。在传统PPO算法广义优势估计基础上加入自适应基线调整，并且使用长短期记忆网络(LSTM)改进网络结构。船舶的航行信息和激光雷达矢量线被应用于神经网络输入，航行制导、角度偏差及《1972年避碰规则》均被纳入改进的奖励函数设计。两船和多船会遇场景仿真实验表明：本文提出的避碰决策可使船舶实现自主航行，并在避碰过程中符合《避碰规则》,为处理复杂局面下的船舶避碰决策提供了参考。     

基于人工势场法和模型预测控制的船舶变速避碰研究

针对船舶在狭窄水域航行时,提出一种基于人工势场法和模型预测控制的船舶智能变速避碰算法。通过对周围环境建模,使用人工势场法建立势场,结合《国际海上避碰规则》对船舶避碰的对应规则要求,快速计算出符合避碰规则的建议航向。其次,利用模型预测控制,根据《国际海上避碰规则》对船舶变速的相关要求,在狭窄水域船舶行动受限的条件下,预测迭代一定时间内的避碰情况,给出最符合要求的速度值。经过仿真表明：算法提供的航速和航向决策能实现狭窄水域范围内的多船有效避让,为船舶驾驶员的避碰决策提供参考与支持。     

基于变分自动编码器的车辆轨迹预测研究

针对轨迹预测中车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等一系列问题,提出了一种基于变分自动编码器的车辆轨迹预测方法。首先,通过长短时记忆网络从原始数据中提取轨迹数据与车道信息的语义特征;其次,引入多头注意力机制,采用两个单独的注意力模块分别建立车辆与车辆交互模型及车辆与道路交互模型,能够更好地反映周边车辆与道路几何对车辆轨迹的交互影响,得到丰富的场景上下文信息;接着利用变分自动编码器对车辆轨迹多模态建模,捕捉轨迹预测的随机性质以生成合理的未来轨迹分布;最后从分布中多次重复采样以生成多条可能的未来轨迹。通过搭建实验平台和使用Argoverse自然驾驶数据集进行测试,改进后的预测方法在平均位移误差和最终位移误差指标下的数值分别为1.03和1.51,预测精度上相较于其他3种预测方法,分别提升了45%、46%、32%;实验结果表明：预测方法可以有效地改善车辆与周边车辆、道路几何之间交互关系建模不充分,以及车辆轨迹多模态建模不完整等问题,预测精度提高,总体预测性能良好。     

激光船舶定位及避碰系统软件的设计

为实现高精度的船舶定位及避碰，根据国际避碰规则，利用激光检测方法和技术系统及激光自动标绘技术，进行了激光船舶定位及避碰系统的优化算法及软件设计，它采用点模型和安全半径的方法，设计宽阔水域、多船相遇的定位及避碰，从而智能地确定避碰船只、避碰速度或方向。     

基于直航船满意度函数的两船避碰决策模型

基于直航船对让路船采取避碰行动满意度函数,利用期望值模型确定了让路船第一次采取避碰行动的合理时机及直航船第一次采取避碰行动的时机。为船舶间避碰决策提供依据。     

基于船舶旋回的变向避碰解算方法

通过建立船舶运动方程，导出最近会遇距离、最近会遇时间以及不考虑旋回时避让航向方程，并分左舷来船向右避让和右舷来船向右避让两种情况，对旋回半径及旋回时间大小不同的船舶，分析旋回的影响．结论是大型船舶在变向避碰中，因吨位大、旋回半径大、旋回时间长，其避碰效果受旋回的影响较大，使实际最近距离小于安全距离．为了克服船舶旋回对避碰效果的影响，提出大型船舶变向避碰中基于旋回的解析计算方法和图解方法，前者可应用于计算机解算避碰问题，后者可应用于人工绘算．     

多种会遇状态下基于强化学习的船舶自动避碰路径仿真

为实现海域中多会遇局面的船舶自动避碰,依据船舶间状态信息的实时获取,构建了自适应启发评价的船舶避碰算法。算法中通过再励信号由强化学习训练得到船舶从会遇形成到驶过让清动态过程的优化转向决策,模拟给出了两船会遇局面、多船会遇局面下的避碰优化路径。结果表明算法能够满足避碰规则并完成安全避碰,与已有分布式避碰决策方法对比,显示了更好的实时性和经济性。     

基于PC单机的雷达海上船舶避碰模拟训练

为了能更好地履行“STCW78/95”公约,加强雷达海上船舶避碰模拟训练,提高驾驶员使用雷达操船避让水平,提出了基于PC单机的雷达海上船舶避碰模拟训练软件,该软件实现了在PC机上雷达海上操船避让的模拟训练,软件创建了多项更为适合雷达海上操船避让模拟训练的功能,使人手一机成为现实,有一种功能强、价格低、适合推广应用的避碰模拟训练软件。     

基于混合粒子群算法的船舶避碰决策

为解决船舶在开阔水域中的避碰决策问题，提出基于混合粒子群算法的船舶避碰决策方法。首先，针对粒子群算法在迭代后期容易陷入局部最优的局限性，引入高斯位置变异概念，扩大粒子的搜索广度，利用自适应策略对惯性权重进行改进，在保证粒子多样性的同时，提高粒子的局部搜索能力；其次，基于多目标优化方法构建目标函数，引入基于模糊综合评价策略构建的船舶碰撞危险度模型，统筹考虑《国际海上避碰规则》、海船船员通常做法、航行安全性与经济性，实现了多船会遇态势下的避碰路径规划；最后，通过Matlab仿真实验验证了该算法的有效性。相比标准粒子群算法，本文船舶避碰决策效果显著提高。     

船舶接近对遇局面避碰决策的研究

基于船舶右舷对遇局面中船舶避碰行为的调查,根据信息熵理论,了会遇两在不同距离,不同最近会遇距离时,船舶采取避普行种类的不确定性问题,为处于该种会遇局面上船舶的避碰决策及壁两船间的不协调辟碰行动提出了建议。     

船舶最佳避碰行动时机决策模型

在考虑直航船对让路船采取避碰时机模糊满意度、让路船在各距离及最近会遇距离上采取避碰行动不确定性,直航船可能采取避碰行动以及让路船最季舵点的基础上,建立了确定让路船最佳避碰时机模型,根据对船员避碰行为调查,应用该模型确定了让路船最佳避碰时机。     

转向避让的最后机会模型及其应用

为了建立和完善船舶自动避碰决策系统,在考虑船舶操纵性能、船长、避碰行动局面划分、两船速度比、直航船转向两船距离的损失和两船最低安全通过距离等的基础上,建立了转向避让的最后机会模型,并利用等步长增加方法求得了具体会遇态势中让路船转向避让的最后机会点,得到了合理的结果。所建模型和所得到的结果对于建立船舶自动避碰决策系统和船员应急避碰操纵具有主要的参考价值。     

船舶智能避碰决策与控制系统研究综述

在分析总结国内外船舶智能避碰决策与控制系统研究成果的基础上，提出了该系统中总体结构模型、船舶会遇形势的划分、碰撞危险度决策、避让时机决策、AIS系统在该系统中的运用、不同船舶间的协调避让和来船动态对避碰决策的影响等关键问题的研究思路和设想，明确了今后进一步完善船舶智能避碰决策与控制系统的研究方向．     

多目标船会遇实验自动生成算法研究及应用

为验证船舶拟人智能避碰决策（personifying intelligent decision-making for vessel conllision avoidance,PIDVCA）算法的合理性,基于船舶智能操控（ship intelligent handing and control,SIHC）仿真研究平台,通过对雷达标绘中矢量三角形绘图方法逆推分析,初步形成多目标船会遇实验自动生成算法。该算法可以根据验证需求自动生成所需要的实验方案,使得设置多船会遇实验更为便捷、客观和全面。     

互见中基于AIS数据的船舶领域

为确定船舶领域,根据琼州海峡船舶自动识别系统(AIS)数据,再现该水域内船舶航行过程.依据海上避碰规则,判断会遇船舶间避让义务关系,建立船舶避让行为和最近会遇点位置间的关系模型.利用数理统计和模糊数学方法,获得不同避让度下船舶领域的边界曲线,建立海上船舶领域模型.     

基于改进模拟退火算法的多船会遇避碰决策

针对多船会遇态势下的船舶避碰行动决策问题,提出一种基于改进的模拟退火算法的船舶转向避让的计算方法.优化船舶碰撞危险度和航程损失的多目标函数,利用改进的模拟退火算法,在全局范围内筛选并获得最优解.仿真结果表明,改进的模拟退火算法相比传统算法,在算法运行时间和精度上更优,能够满足多船会遇态势下让路船转向避碰行动决策的有效性要求.     

基于条件生成对抗网络的稀疏样本回归预测模型

自生成对抗网络提出以来，基于生成对抗网络的拓展模型在图像处理等领域均有显著成效，但其在回归预测问题上的应用较少.在概率回归过程中，通过构建条件概率分布模拟特征与实际目标之间的潜在关系是一种常用方法，但在实际问题中条件概率分布过于复杂，似然估计难以捕捉.为此，首先分析高斯过程回归在稀疏样本回归预测中的预测精度，将其作为稀疏样本回归预测的基准线.通过分析条件生成对抗网络的构造，提出利用条件生成对抗网络解决稀疏样本回归预测问题.最终通过对比分析4种非线性模拟数据回归预测结果，发现提出的条件生成对抗网络模型相较基于Matern32核函数的高斯过程回归具有更好的预测精度.     

目标船碰撞危险及模型

针对目标船间的碰撞危险提出一种利用本船观测获取的目标船数据,解算目标船间dCPA和tCPA的方法,通过建立的目标船间碰撞危险数学模型可直接获得周边水域目标间的碰撞危险信息,为值班驾驶员及避碰专家系统提供更加有效的避碰决策信息,有利于提高船舶避碰决策的正确性.     

船舶自主避碰的慎思型轨迹规划

基于快速扩展随机树(RRT)算法,提出一种适用于船舶自主避碰的慎思型轨迹规划(DTP)算法,能够耦合处理静态障碍物约束、船舶操纵性约束、轨迹最优性等限制条件,在两个长程路径点之间完成全局轨迹规划,以保证规划轨迹的可行性、完备性和最优性.通过一条案例三体船的自主避碰仿真及航行试验,从多方面验证了所提DTP算法的有效性、优越性和稳定性,对研究船舶自主避碰系统及其应用前景具有重要的意义.     

E-Navigation系统中的MIP-AIS技术

为解决内河与沿海非公约适用船舶的避碰和安全航行问题,弥补现有基于VHF通信方式的AIS系统在该领域应用的缺陷,提出一种基于公众移动IP网络的AIS技术(MIP-AIS).研究实现基于MIP-AIS技术的两种船舶自动识别模式-S-C模式和S-S模式,以及其对通信网络带宽的需求模型.仿真试验与实际系统的实现均表明:MIP-AIS技术可经济可靠地提供沿海船舶与内河船舶之间以及船舶和MIP-AIS控制中心之间的信息交互;基于S-S模式的船舶自动识别系统的信息传输性能优于基于S-C模式,但是前者的船载终端设备的复杂度要高于后者.