船舶避碰行动领域模型的研究

分析船舶领域和动界的研究现状。在研究船舶碰撞危险度的基础上，建立船舶动态避碰行动领域模型。该模型为船舶自动避碰决策系统提供依据，并能直接指导航海人员的避碰行动。其领域边界随碰撞危险度阈值的不同而变化，对于碰撞危险度为零的船舶，该领域不存在。最后，通过实例说明避碰行动领域模型的应用。     

船舶碰撞危险度的新模型

为了建立船舶自动避碰决策系统。分析了船舶碰撞危险度的本质，提出了空间碰撞危险度和时间碰撞危险度的概念，并对其进行了解释，基于刺激-行动的理论，船舶领域的概念及最晚施舵点，建立了空间碰撞危险度，时间碰撞危险度模型，这一研究成果发展和完善了船舶碰撞危险度的概念和模型。更符合逻辑，具有应用价值。     

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．     

船舶空间碰撞危险度的概念及其模型

在总结前人关于船舶碰撞危险度研究的基础上，提出了空间碰撞危险的概念，对所给出的概念进行了解释，并在考虑多种因素对空间碰撞危险度影响的前提下，基于刺激－反应的理论，给出了空间碰撞危险度模型。该研究对于完善碰撞危险度的内涵，建立碰撞危险度模型，及在建立自动避碰决策系统中的应用，具有重要的理论和实际应用价值。     

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。     

船舶避碰过程中人的可靠性分析

探讨了人的可靠性分析技术在船舶避碰中的应用，提出了利用船舶碰撞事故报告以及事故统计数据并结合专家意见评估避碰过程中的人的可靠性的实用技术；给出了人为失误引发碰撞的概率以及失误迫使条件的量值．所提方法和评价结果为避碰系统中人的可靠性的进一步研究打下了基础，对船舶安全系统的风险分析也有参考价值．     

AIS性能标准对船舶航行安全的影响

船舶自动识别系统(AIS)作为一种新型的船用助航设备在船舶避碰方面起到重要的作用,通过介绍AIS的发展过程与技术性能,分析因盲目信赖AIS可能带来的不安全因数,针对如何充分利用AIS的特性,提出维护水上交通安全的看法.     

混合智能系统在船舶自动避碰决策中的应用

为减少或避免由于人为失误导致的船舶碰撞事故,促进船舶航行安全,船舶自动避碰系统的研究正在逐渐深入,其中船舶自动避碰决策算法是关键.综述了模糊神经网络、混合专家系统、软硬计算混合系统、综合性仿人智能系统在该领域的应用,并对相关研究成果进行分类整理、分析不足,指出混合智能应用于船舶自动避碰决策算法中的研究方向.     

电子海图系统中船舶避碰的神经网络方法的研究

提出用神经网络方法来研究电子海图系统中的船舶避碰，使用神经网络型建立船舶会遇的碰撞危险性识别及最优避碰方案决策系统，利用电子海图技术在模拟海上环境的基础上，考虑船舶操纵特性及其海况影响，提出一种解决船舶避碰的新方法，取得了满意的效果。     

基于神经网络的船舶碰撞危险度模型

采用模糊理论方法建立船舶碰撞危险度的数学模型 ,并对其中的关键因素安全域 (Domain)和动界(Arena)采用BP神经网络根据专家知识进行学习 .该模型综合考虑了环境、操纵性、会遇势态等多种因素的影响 ,能快速跟踪状态变化 ,可用于船舶避碰专家系统的在线咨询     

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。     

基于AIS和ECDIS的自动避让系统的研究

人为失误是发生海上碰撞事故的主要原因，建立完善的船舶自动避让系统是减少人为失误、提高航行安全的关键。快速、正确、详细地采集目标船和周围的环境信息是自动避让决策的基础。通过对现代航海技术AIS和ECDIS功能的分析，提出利用AIS和ECDIS解决自动避让系统信息采集问题的观点，以期对自动避让系统的开发研究有所帮助。     

驾驶员制动和转向避撞极限

结合驾驶员避撞行为特征和车辆动力学特性,对驾驶员的制动和转向避撞极限进行了研究,得到了制动避撞和转向避撞的临界TTC(time-to-collision)值,并对比分析了两种避撞方式的适用性以及道路摩擦系数、重叠率等因素的影响.结果表明,转向避撞在高相对速度、低附着系数、低重叠率等工况下相比于制动避撞更有优势.     

基于碰撞危险度和运动预测的多移动机器人避碰规划

针对自主移动机器人决策处理的滞后问题，采用预测算法对其它移动机器人的速度信息进行预测，并把速度信息用到碰撞危险度避碰策略中，机器人便可进行下一步的避碰行动决策，最后给出了这种方法的避碰仿真研究，结果表明该方法可行且有效。     

采用BP神经网络优化避碰模糊系统

基于模糊理论建立船舶碰撞危险度的数学模型，分析隶属函数中的关键参数会遇安全距离(SDA)和最晚点避让两船间距(DLA)，采用BP神经网络学习专家判定SDA、DLA的样本，因此可由神经网络给模糊系统提供依实际情况而定的参数。使系统具更强的实时控制能力。     

带有领导者的多智能体避障队形控制

研究了一类带有领导者的多智能体系统队形控制问题,在实现期望队形过程中同时考虑避撞和避障问题.改进了现有避撞与避障势函数的构造方法,并基于势函数的方法设计了控制策略,在控制策略的作用下,带有领导者的多智能体系统实现了期望的队形和避撞、避障控制目标.最后,通过仿真说明所提方法的有效性和可行性.     

能见度不良时船舶避碰的分析与对策

通过对能见度不良时避碰行为和船舶碰撞之间的关系进行了分析.分析能见度不良时避碰行为存在的不确定性和不协调性,对能见度不良时船舶避让对策提出了一些建议和注意事项.     

同优先级的多水下机器人避碰控制

根据智能水下机器人(AUV)水下通讯相对困难的特点，在改进势力场法避障的基础上，实现了单机器人的避碰控制，在机器人群体间隐式通讯条件下，应用危险阈值和智能传感器的方法，成功地解决了优先级相同的多水下机器人编队航行过程中的避碰避障问题，并在仿真环境下验证了算法的有效性。     

汽车主动避撞系统安全报警算法

针对汽车主动避撞系统的安全报警要求,在比较固定车距报警、车头时距报警和驾驶员预估模型报警算法,并结合汽车制动过程运动学分析的基础上,提出了一种新的基于驾驶员模型的安全报警算法。该方法具有贴近驾驶习惯且易于工程实现的特点,该文通过仿真分析验证了其合理性。实车实验结果表明:车速为20km/h时,驾驶员模型算法优于车头时距算法,而两种驾驶员模型算法之间则相差不大;车速增加至30km/h时,驾驶员预估模型算法与车头时距算法结果接近,而该文提出的算法的报警时刻更好。