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。     

遗传算法在AUV局部路径规划中的应用研究

利用遗传算法（GA）实现AUV（自主水下机器人）对于运动目标的自主避碰,根据前视声纳信息探测到的障碍物距离信息,AUV的运动信息以及航迹规划信息.算法采用了二进制编码规则,并把避碰、航迹跟踪等约束条件作为适应度函数的影响因子,将AUV的下一步的航向和速度作为避碰算法的输出结果.仿真表明,AUV对动目标的自主避碰效果良好、避碰和航迹回归路径平滑.     

基于改进粒子群优化算法的无人水面艇动态避碰方法

针对"蓝信"号无人水面艇的动态避碰问题,提出一种基于改进粒子群优化算法的动态避碰方法.首先,考虑障碍物轮廓的长宽比不同,将障碍物膨化为圆形和椭圆形,并采用速度障碍原理求取避碰模型,同时,在避碰过程中加入国际海上避碰规则约束;其次,对粒子群优化算法进行自适应改进,使其针对避碰策略的求取能够快速收敛到最优解,提高算法的收敛速度与精度,满足避碰算法的快速性要求;最后,搭建虚拟视景仿真平台,模拟航行中的海洋环境,以"蓝信"号无人水面艇为模拟对象,对所提出的避碰算法进行仿真验证.仿真结果表明了该避碰方法的可行性和有效性,为无人水面艇的自主动态避碰提供了一种可行和有效的解决途径.     

多船紧迫危险局面的智能避碰决策与仿真

基于"船舶拟人智能避碰决策"理论基础,采用船舶相对运动几何分析与仿真试验相结合的方法,着重研究多艘船舶陷入紧迫危险局面下,避让重点船的智能避碰决策及其实施方案的校验与优化算法;借助航行安全与自动避碰(NSACA)仿真测试平台进行仿真实验,验证了理论分析结果的正确性.     

基于细菌觅食算法的避碰航路优化研究

提出一种基于细菌觅食算法的避碰航路优化算法.该算法优化避碰参数包括避让转向时机、安全避让角度、复航时间和复航角度,细菌状态空间对应解空间.利用最近会遇距离和到达最近会遇点的时间,迭代计算趋化、繁殖和迁移算子,从而获得最优解.通过模拟仿真对遇、追越和交叉3种会遇态势,该算法可有效优化避碰航路,给出最优的避碰参数.该算法可为船舶避碰决策提供新的方法和思路.     

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.     

基于改进NSGA-Ⅱ的船舶避碰决策辅助算法

针对避碰决策问题对算法时效性和轨迹分布性的要求,改进一种基于多目标优化算法的NSGA-Ⅱ(non-domi-nated sorting in genetic algorithm Ⅱ).采用按需分层策略和考虑父代支配信息的算数交叉算子策略,降低了算法的时间复杂度,加快了收敛速度;提出动态分布适应度策略,控制了帕累托集在目标空间的分布.在此基础上,分别建立决策方案的安全性和经济性目标函数以及驾驶员对决策安全性的偏好函数,通过改进NSGA-Ⅱ对避碰决策方案寻优.试验结果表明,改进NSGA-Ⅱ的收敛速度和分布性有所提升,证明了改进算法的有效性和优越性;在构建的四种船舶会遇场景下,算法均能寻得多个兼顾安全性和经济性的避碰决策方案,为驾驶员避碰决策提供参考.     

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。     

虚拟人群仿真的路径规划新算法

提出了一种用于虚拟人群仿真的路径规划新算法.该算法由全局路径规划模块和局部避碰模块组成.全局路径规划模块利用具有最短距离约束的Delaunay三角形方法分割虚拟环境,并由具有距离信息的单元入口图进行表示;局部避碰模块利用相互速度障碍物方法,并加入了停止规则.实验结果表明:通过对具有距离信息的单元入口图的遍历可获得并存储...     

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.     

基于自适应神经网络智能舵的自动避碰研究

通过优化船舶避碰过程中涉及的数学模型,设计了一种基于自适应神经网络智能舵的自动避碰算法,用于船舶避碰决策过程。该算法可以判断会遇情况,计算碰撞危险度,并自动确定转向时间和转向幅度。此外,在船舶自动避碰过程中,还考虑了COLREGs,航行经验和自动避碰方法。基于动态面技术和神经网络方法,解决了船舶运动控制系统中由后推法引起的"计算量膨胀"和"维度灾难"问题。通过对"YUKUN"号和"YULONG"号远洋船的Matlab仿真实验,验证了所提出的自动避碰决策系统的有效性。     

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。     

基于目标干扰意图识别的无人艇避碰算法

在无人艇避碰规划过程中,为准确识别障碍干扰意图,提出一种结合主成分分析(Principal Component Analy-sis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的分类算法.首先,利用PCA对船舶模型运动的高维运动特征数据集进行降维,获取特征集的主成分;再通过SVM对经过处理得到的低维主成分进行分类处理,以识别障碍对无人艇的干扰意图类型为主动干扰还是非主动干扰;最后,根据障碍的不同干扰类型,采用不同算法进行避碰、脱逃,通过这种差异化的处理,提升无人艇运动的安全性.仿真结果证明了该算法的有效性.     

一种基于GAN的多船轨迹预测方法

为更好地预测船舶密集水域多船会遇避碰场景中的船舶轨迹，基于生成式对抗网络思想，提出一种多船轨迹预测模型——Vessel-GAN。针对船舶轨迹特点，Vessel-GAN模型基于时序卷积网络的多船历史轨迹编解码、船舶交互特征提取、终点信息引导和避碰损失函数等技术，通过在历史轨迹上的对抗训练，实现了能够拟合船舶航行行为数据分布的多船预测轨迹生成。基于琼州海峡近5000万条由AIS数据构建的船舶交互数据集的实验表明，相较Social-GAN基准模型，Vessel-GAN在计算速度方面提升了36%,平均位移精度、终点位移精度分别提升28%、41%,生成的多船预测轨迹更加符合船舶真实行为特征，且具有更好的预测实时性和稳定性。     

面向障碍速度不确定性的无人艇动态避碰

避碰稳定性直接关乎无人艇航行安全.传感器对障碍速度观测的不确定性会导致避碰策略出现跳动,严重降低避碰稳定性.提出不确定性条件下的速度障碍(uncertain velocity obstacle, UVO)算法,在碰撞风险评估中采用自适应阈值的最近会遇点(closest point of approach, CPA)法,基于国际海事避碰规则(International Regulations for Preventing Collisions at Sea, COLREGS)建立边界缓冲区,从宏观上提升避碰过程的稳定性.为了减少无人艇避碰角度的变化次数,在无人艇的速度空间中对不确定性条件下的速度障碍(velocity obstacle, VO)区进行建模,并采用梯度下降法在代价空间进行局部寻优,从微观上提升避碰策略的稳定性.在仿真平台下进行UVO算法和VO算法的对比实验,结果表明UVO算法的避碰策略跳动次数、避碰成功率和最近会遇距离3项指标均优于VO算法.在实艇海试中进行了对遇、交叉、追越等典型会遇场景的避碰实验,无人艇均能安全避过运动目标.实验结果证明了UVO算法具有较好稳定性和安全性.     

基于非线性模型预测的欠驱动船舶轨迹跟踪控制研究

针对欠驱动船舶轨迹跟踪控制系统具有非线性、大惯性、时滞、局部线性不可控等特点，结合扩展卡尔曼滤波器和序列二次规划算法，设计了基于非线性模型预测的船舶轨迹跟踪控制策略.首先，设计了具有一定复杂度的参考轨迹，用于测试船舶的各种工况及工况切换情况.其次，应用船舶欠驱动三自由度运动控制模型与所设计的参考轨迹建立了非线性约束优化问题的目标函数，采用序列二次规划算法进行优化求解，并在扩展卡尔曼滤波器中对测量函数的雅可比矩阵进行了预求解以减少算法计算量.最后，通过对一艘运输船进行仿真试验，验证了所设计轨迹跟踪控制器的有效性和实时性.     

面向不稳定障碍物的无人艇自主避障方法

为解决无人艇自主避障中感知系统测得的障碍物信息不稳定问题,提出一种符合国际海事避碰规则(COL-BEGS)面向不稳定障碍物的改进速度障碍算法(Improved Velocity Obstacle,IVO),算法利用最小会遇时间、距离自适应阈值来优化避障状态判断;使用滑动窗口以及前视视线解决无人艇因障碍物信息不稳定导致在进入和退出避障状态时的边界跳动问题;通过设置角度缓冲区降低了避障中避碰规则的频繁切换.最后,在自主开发的无人艇半物理仿真系统中与传统VO算法进行了对比,结果表明,IVO算法在边界判断和避障稳定性上较传统方法更有优势,证明了算法的有效性和可行性.     

船舶避碰智能决策自动化研究

简要论述了实现船舶自动避碰的意义、自动避碰的基本过程及其研究内容，重点分析了国内外船舶避碰智能决策自动化的研究现状和动向、存在的主要问题与对策，指出了船舶避碰智能决策自动化尚待研究的课题．