一种基于分布协同策略的船舶避碰方法与流程

1.本发明涉及船舶自主航行技术领域，尤其涉及一种基于分布协同策略的船舶避碰方法。


背景技术：

2.当一艘船舶在海上航行时，经常会碰到两艘以上的船舶与本船形成会遇场景，而colregs规则更多的是指导两船之间的避让操作。因此，在多船会遇情况中，如何判断船舶的会遇状态，如何评估船舶应负的避碰责任，是船舶避碰研究面临的一个难点。同时在多船会遇的复杂情况下，本船外其它的船舶本身也具有避让能力，但是对于本船来说，其他船舶的避让行为无疑增大了本船的避让操作难度。如何协调各船舶彼此间的避让行为，是船舶避碰研究面临的另一个难点。


技术实现要素：

3.有鉴于此，本发明提供了一种基于分布协同策略的船舶避碰方法，本方法为了验证船舶之间危险度评估模型的合理性、使用双标准多目标遗传算法实现避碰路线规划的有效性、多船避碰之间航线规划效果是否满足colregs避碰规则等。该方法为多船间进行协调避碰提供了决策思路，在航道船运拥挤度日益增长的当下，开展多船之间的智能避碰算法能减少船舶之间的碰撞风险、提高协调避碰能力、推动绿色高效航运发展。
4.一种基于分布协同策略的船舶避碰方法，具体包括以下步骤：
5.s1，本船与会遇船舶之间进行通讯以交换彼此的航行参数和避让意图，所述会遇船舶至少为两搜船；
6.s2，根据本船与会遇船舶的航行参数预测本船在未来特定时间段内是否会与会遇船舶发生碰撞，若会发生碰撞，则执行步骤s3；
7.s3，利用蚁狮算法规划出本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线；
8.s4，利用改进度指标计算公式分别计算出本船与会遇船舶的改进度指标，将改进度指标最大的船舶作为避让船，避让船按照其对应的最佳避碰路线进行航行，其他船舶按照原航行线路继续航行。
9.优选地，步骤s2中根据本船与会遇船舶的航行参数预测本船在未来特定时间段内是否会与会遇船舶发生碰撞的具体步骤为：
10.构建四分数船舶领域危险判别模型；
11.将本船与会遇船舶的航行参数输入四分数船舶领域危险判别模型，得到本船与会遇船舶的安全区域；
12.根据本船与会遇船舶的安全区域计算出本船的禁行区域；
13.根据本船与会遇船舶的航行参数计算出本船相对于会遇船舶在未来不同碰撞时刻下与会遇船舶发生可能碰撞时的速度矢量，从而获得未来特定时间段内发生碰撞的速度矢量集合；
14.判断本船当前速度矢量是否处于速度矢量集合内，如果在，则表示本船与会遇船舶在未来某一时刻会发生碰撞。
15.优选地，所述本船的禁行区域的计算公式为
16.confp(o,r)＝{p|||p-o||≤ro rj＝r}，其中p是本船在其安全区域内的位置，o是会遇船舶在其安全区域内的位置，ro是本船的安全区域的半径长，rj是会遇船舶的安全区域的半径长，r是本船的禁行区域 confp的半径长。
17.优选地，步骤s3中利用蚁狮算法规划出本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线的具体步骤为：
18.根据本船的禁行区域、本船与第一搜会遇船舶的航行参数，通过蚁狮算法规划出本船相对于第一艘会遇船舶的初始避碰路线；
19.根据避碰安全性计算公式分别计算初始避碰路线中本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度；
20.从本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度数值中选取出最大值作为危险度目标值；
21.将危险度目标值重新代入蚁狮算法对初始避碰路线进行优化，得到本船相对于第一艘会遇船舶的最佳避碰路线；
22.然后，重复上述步骤，得到本船相对于其他会遇船舶的最佳避碰路线。
23.优选地，避碰安全性计算公式其中，(x,y)是本船在第k时刻的位置，k是本船在每个时刻位置的序号。
24.优选地，改进度指标计算公式
25.其中，是本船在原始航行路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度，是本船在最佳避碰路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度，t是时间因素，n是会遇船舶的个数，cos(c
α
)为本船在避让点的偏离角度， cos(c
γ
)为本船在复航点的偏离角度。
26.优选地，t＝exp(-α(t
f-kt))，其中，tf是本船依据原始航线航行时与会遇船舶发生碰撞的时间，k是第k代循环次数，t是时间步长。
27.优选地，当tf小于10分钟，t才会对imprs有显著的影响。
28.优选地，所述航行参数包括航速和航向。
29.本发明的有益效果是：
30.1、本发明将速度障碍法和四分数船舶领域结合，使速度障碍法本身既符合colregs规则，也能根据不同船型改变船舶领域的形状，将会遇船舶在几何空间内的航线转换到速度空间内，从而得到本船在速度空间内的禁行区域，由于速度空间的坐标是以速度分量代表的，因此本船可以直接选择在禁行区域外的安全速度矢量来避免船舶间的碰撞。
31.2、本发明的方法主要针对开阔水域中多船间的避碰规划，利用危险度对船舶避碰路线的安全性进行评估，并采用分步策略选择出各船彼此间无碰撞的路线，从而解决多船会遇下的避碰问题，减少船舶之间碰撞风险、提高协调避碰能力、推动绿色高效航运发展。
附图说明
32.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
33.图1是速度障碍法示意图。
34.图2是利用四分数船舶领域得到的安全区域的示意图。
35.图3是结合船舶领域的速度障碍法示意图。
36.图4是分步协同避碰策略的示意图。
37.图5是本船相对于会遇船舶的初始避碰路线的示意图。
具体实施方式
38.为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。
39.应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
40.下面通过具体的实施例并结合附图对本技术做进一步的详细描述。
41.本发明给出一种基于分布协同策略的船舶避碰方法，具体包括以下步骤：
42.s1，本船与会遇船舶之间进行通讯以交换彼此的航行参数和避让意图，所述会遇船舶至少为两搜船。
43.所述航行参数包括航速和航向。
44.s2，根据本船与会遇船舶的航行参数预测本船在未来特定时间段内是否会与会遇船舶发生碰撞，若会发生碰撞，则执行步骤s3。
45.具体步骤为：
46.首先，构建四分数船舶领域危险判别模型，将本船与会遇船舶的航速、航向数据输入四分数船舶领域危险判别模型，得到本船与会遇船舶的安全区域；
47.然后，根据本船与会遇船舶的安全区域计算出本船的禁行区域，禁行区域的计算公式为confp(o,r)＝{p|||p-o||≤ro rj＝r}，其中p是本船在其安全区域内的位置，o是会遇船舶在其安全区域内的位置，ro是本船的安全区域的半径长，rj是会遇船舶的安全区域的半径长，r是本船的禁行区域confp的半径长；
48.然后，根据本船与会遇船舶的航速、航向数据计算出本船相对于会遇船舶在未来不同碰撞时刻tf下在禁行区域confp内与会遇船舶发生可能碰撞时的速度矢量，从而获得未来特定时间段内发生碰撞的速度矢量集合vo；
49.最后，判断本船当前速度矢量是否处于速度矢量集合vo内，如果在，则表示本船与会遇船舶在未来某一时刻会发生碰撞。
50.s3，利用蚁狮算法规划出本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线，具体步骤为：
51.首先，根据本船的禁行区域、本船与第一搜会遇船舶的航速、航向数据，通过蚁狮算法规划出本船相对于第一艘会遇船舶的初始避碰路线；
52.然后，根据避碰安全性计算公式分别计算初始避碰路线中本船在避让点、复航点
和返航点的碰撞危险度，避碰安全性计算公式其中，(x,y)是本船在第k时刻的位置， k是本船在每个时刻位置的序号；
53.然后，从本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度数值中选取出最大值作为危险度目标值，危险度目标值的计算公式为 f
risk
＝max{riska,riskr,risko}，其中risk
α
为本船在避让点的碰撞危险度， risk
γ
为本船在复航点的碰撞危险度，risko为本船在返航点的碰撞危险度；
54.将危险度目标值重新代入蚁狮算法对初始避碰路线进行优化，得到本船相对于第一艘会遇船舶的最佳避碰路线；
55.最后，重复上述步骤，得到本船相对于其他会遇船舶的最佳避碰路线。
56.在得到本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线后，本船会将每条最佳避碰路线发送给各艘对应的会遇船舶。
57.s4，利用改进度指标计算公式分别计算出本船与会遇船舶的改进度指标，改进度指标计算公式为
58.其中，是本船在原始航行路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度，是本船在最佳避碰路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度，t是时间因素，n是会遇船舶的个数，cos(c
α
)为本船在避让点的偏离角度，cos(c
γ
)为本船在复航点的偏离角度；
59.将改进度指标最大的船舶作为避让船，避让船按照其对应的最佳避碰路线进行航行，其他船舶按照原航行线路继续航行。
60.下面具体阐述本发明的基于分布协同策略的船舶避碰方法。
61.本发明给出的基于分布协同策略的避碰方法，主要包含危险度评估和避碰算法规划，危险评估模型是判断会遇船舶间是否存在碰撞危险的有力手段。从速度障碍法和船舶领域入手，通过结合速度障碍法和四分数船舶领域，使速度障碍法本身既符合colregs规则，也能根据不同船型改变船舶领域的形状。
62.速度障碍法不仅提供了碰撞冲突的检测结果，同时还提供了一个可供选择的速度集合，速度障碍法以本船作为参考点，通过船速和时间参数(指碰撞时间tf)将会遇船舶在几何空间内的航线转换到速度空间内，该航线在速度空间内形成的区域被认为是本船在速度空间内的障碍区域。由于速度空间的坐标是以速度分量代表的，因此本船可以直接选择在障碍区域外的安全速度矢量来避免船舶间的碰撞。图1 中展示了速度障碍法的原理。
63.图1(a)中展示的是船舶会遇场景，两艘船舶在航行时间tf后在 p(tf)点相撞。本船的初始位置是po(t0)，航速为目标船的初始位置为p
t
(t0)，航速为在会遇船舶周围设置本船的禁行区域confp，作为判断两船发生碰撞的条件。通过利用碰撞时间tf和两船的航速矢量，将会遇船在几何空间内的轨迹映射为图1(b)所示的障碍区域。同时为了方便选择速度矢量解，利用速度矢量之间的运算，将图1(b) 转换为图1(c)。
64.由于速度障碍法在本船和会遇船周围设置了圆形的安全区域，所以禁行区域confp是两个圆形安全区域的结合，公式如下：
65.confp(o,r)＝{p|||p-o||≤ro rj＝r}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1)
66.其中p是本船在其安全区域内的位置，o是会遇船舶在其安全区域内的位置，ro是本船的安全区域的半径长，rj是会遇船舶的安全区域的半径长，r是本船的禁行区域confp的半径长。
67.如果本船和会遇船在时间tf发生碰撞，也就代表本船的位置po(tf) 处于会遇船周围的禁止区域内，公式如下：
[0068][0069]
其中代表闵可夫斯基和。设本船在时间t
f-t0段内保速航行，则上式变换为：
[0070][0071]
上式表明如果本船以速度矢量航行，那么在时间tf时本船一定会与会遇船发生碰撞。此外，对于不同碰撞时刻，从图中可以看到，对于不同碰撞时刻tf，本船会有一组速度矢量，这些速度矢量的集合设为vo，也就是，在tf∈(t0,∞)下：
[0072][0073]
其中p
t
(tf)是会遇船在发生碰撞时刻tf所在的位置，po(t0)是本船在发生碰撞时刻tf所在的位置，confp是本船的禁行区域。如果本船的速度矢量处于vo集合内，则代表着本船和目标船舶之间在未来某一时刻一定会发生碰撞。
[0074]
由于船舶本身的形状不规则，仅考虑一艘船舶的船舶领域的安全标准可能导致某些情况下无法识别船舶的危险度。同时两艘船舶的船舶领域都不应重叠可能导致船舶避让幅度过大，导致船舶避碰消耗的资源过多。因此本方法采用两艘船舶的船舶领域都不应该被侵入的安全原则，采用四分数船舶领域，如图2所示，来确定本船与会遇船舶的安全区域。
[0075]
设船舶的位置在(x,y)，船舶的速度为v，船舶的长度为l，船舶领域的方程可以表示为：
[0076][0077]
其中的r
fore
，r
aft
，r
starb
和r
port
代表船舶领域的半径长度。θ是船舶的航向。
[0078]
[0079][0080]
其中ad和d
t
是代表船舶操纵能力的进距和旋回初径。正常情况下，船舶会标明自身的进距和旋回初径的值，但是对于会遇的目标船舶，本船可能很难获取其回旋试验的相关参数。因此根据其他船舶的参数，采用经验公式计算船舶的进距值和旋回初径值：
[0081][0082]
依据各自船舶不同的船舶参数(ad和d
t
)，得到的船舶领域大小不同。在构造四元数船舶领域时，考虑了colregs规则中各种会遇局面的规定。
[0083]
按上述方法得到本船与会遇船舶的安全区域后，根据本船与会遇船舶的安全区域利用公式(1)计算出本船的禁行区域confp，然后根据本船与每搜会遇船舶的航行参数计算出本船相对于每搜会遇船舶在未来不同碰撞时刻下与会遇船舶发生可能碰撞时的速度矢量，从而获得本船相对于每搜会遇船舶在未来特定时间段内发生碰撞的速度矢量集合，从而判断出本船与各艘会遇船舶在未来某一时刻是否会发生碰撞。
[0084]
若本船与各艘会遇船舶在未来某一时刻会发生碰撞，则利用蚁狮算法规划出本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线。
[0085]
蚁狮算法的原理如下：
[0086]
用的双标准算法将nsga-ii算法和moea/d算法相结合，使得在加快算法计算效率的同时，又可以保证前沿解集的均匀性。这里采用的变异操作是非一致性变异操作，该变异方式与迭代次数相关，在迭代初期变异范围较大，而随着算法的迭代，变异的范围逐渐减小，使得整个种群趋于收敛。设置当前迭代次数为t，父代个体为ak，新个体为a
k1
，参数的范围为[down,up]，则变异公式为：
[0087][0088]
其次是交叉操作，该操作又称为基因重组，它增强了算法的全局搜索能力，防止算法陷入局部最优。交叉操作采用的是模拟二进制操作，具体公式如下：
[0089][0090]
其中a
k2
和a
k3
是交叉操作新产生的个体，am和an是交叉操作的父代个体。而bq是设置的参数，公式如下：
[0091][0092]
蚂蚁的随机游走公式如下：
[0093]
anti(t)＝[0,cumsum(2r(t1)-1),...,cumsum(2r(tn)-1)]
ꢀꢀꢀꢀꢀ
(12)
[0094]
蚂蚁个体的生成公式如下：
[0095][0096]
其中是随机选择的蚁狮个体所产生的蚂蚁个体位置，是当前最优蚁狮个体所产生的蚂蚁个体位置，这种操作将全局信息考虑到了个体生成中。在双标准算法中，将pc选择后的非支配解集作为npc进化的种群更新所谓的最优蚁狮群体，以此来产生更贴近帕累托最优前沿的解。这不仅保持了种群的多样性，也加快了算法的收敛速度。
[0097]
利用上述蚁狮算法，根据本船的禁行区域、本船与第一艘会遇船舶的航行和航向数据，可规划出本船相对于第一艘会遇船舶的初始避碰路线，然后，根据避碰安全性计算公式分别计算初始避碰路线中本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度，避碰安全性计算公式
[0098][0099]
其中，(x,y)是本船在第k时刻的位置，k是本船在每个时刻位置的序号，船舶航行的安全性越好，避碰路线的长度就越长，为了构成帕累托条件，这里将船舶航行的安全性用避碰航行的危险度代表，避碰路线的危险度通过公式(14)计算得到。
[0100]
为了能够更好的表示避碰路线的危险性，这里考虑本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度，从本船在避让点、复航点和返航点的碰撞危险度数值中选取出最大值作为危险度目标值，船舶避碰航行的危险度目标值越大，船舶航行的路线长度就会越短。危险度目标值的计算公式为
[0101]frisk
＝max{riska,riskr,risko}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(15)
[0102]
其中risk
α
为本船在避让点的碰撞危险度，risk
γ
为本船在复航点的碰撞危险度，risko为本船在返航点的碰撞危险度。
[0103]
公式(14)和公式(15)这两个目标函数之间彼此相驳，构成了帕累托前沿形成的条件。选择最终解的标准是依据f
risk
目标进行选择的，选择范围设置为[0.2,0.5)。
[0104]
最终利用蚁狮算法可得到本船相对于第一艘会遇船舶的最佳避碰路线。
[0105]
最后，重复上述步骤，得到本船相对于其他会遇船舶的最佳避碰路线。
[0106]
通过上述算法已经规划出本船相对于每搜会遇船舶的最佳避碰路线，但是这样的规划并未考虑到其他船舶可能的避碰行为。因此根据避碰路线的安全度和平滑度，提出一个改进度指标imprs，利用这个指标比较各船的避碰路线，分析出哪艘船进行避让有更大的益处。改进度指标计算公式如下：
[0107]
[0108]
其中，是本船在原始航行路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度(通过公式14计算出来)，是本船在最佳避碰路线下与第i艘会遇船舶之间的碰撞危险度(通过公式14计算出来)，n是会遇船舶的个数，cos(c
α
)为本船在避让点的偏离角度，cos(c
γ
)为本船在复航点的偏离角度。如果船舶接近碰撞点，船舶需要尽快进行避让,基于这个情况，引入时间因素t，船舶越接近避让点，t的值就越大，从而增大imprs的值，提高船舶进行避让的可能性。时间因素t的计算公式为
[0109]
t＝exp(-α(t
f-kt))
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(17)
[0110]
其中，tf是本船依据原始航线航行时与会遇船舶发生碰撞的时间，设其为所有发生碰撞的时间中的最小值，k是第k代循环次数，t是时间步长。α是常数，通过调整α的值，确保t不会过早的影响imprs 的值。依据碰撞场景和船舶本身的操纵性能，将α设为0.3，也就是说，对于航速为15kn的船舶，当tf小于10分钟，t才会对imprs有显著的影响。
[0111]
因此公式(16)中考虑了船舶避让的危险减少量，需要避让的紧迫度以及避让路线的平滑度三个因素，每艘船舶通过计算imprs 的值，比较彼此避让后的优势，选择imprs值最大的船舶作为步骤 s4中的避让船。除了避让船，其他船舶在本次时间步长中将保持原航行意图进行航行。
[0112]
如果其他船舶间仍有碰撞危险，则重复本方法步骤，进入下次循环。在下次循环中，避让船不进行避让路线的规划，仅需提供避让意图作为其他船舶避让规划的参考，以此不断循环直至所有船舶都能安全航行。
[0113]
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。