基于AIS信息的船舶自動避碰模型及其算法與仿真

王當利 黃立文

武漢理工大學(xué)航運學(xué)院 武漢430063

基于AIS信息的船舶自動避碰模型及其算法與仿真

王當利 黃立文

武漢理工大學(xué)航運學(xué)院 武漢430063

針對全自動無人駕駛船舶研制的核心之一，需要一個成熟而實用且與現(xiàn)有航行方法、規(guī)則和規(guī)章相一致的智能避碰專家知識庫，提出可用于構(gòu)建這種知識庫的船舶自動避碰模型，并給出相關(guān)的計算機流程圖，對該模型進行編程仿真的結(jié)果表明該模型具有可行性和有效性。

智能 避碰 知識庫 國際海上避碰規(guī)則

現(xiàn)代電子設(shè)備、計算機技術(shù)、衛(wèi)星和通訊設(shè)施能使船舶控制人員更清楚地掌握船舶的相關(guān)情況，但是關(guān)于無人駕駛船舶的研究卻進展緩慢。原因是多方面的，其中一個重要原因就是缺乏一個能為航海人員、專家和學(xué)者所接受的自動航行和自動避碰程序［1］。船舶自動避讓技術(shù)是實現(xiàn)從現(xiàn)階段的單人駕駛臺到下一階段的單人船舶，直至最終實現(xiàn)無人駕駛船舶各個環(huán)節(jié)中的關(guān)鍵技術(shù)［2］。

1 船舶自動避碰模型概述

1．1 應(yīng)用條件

船舶自動避碰模型工作原理見圖1。

圖1 船舶自動避碰模型

應(yīng)用條件為在開闊洋面上，船長在50 m及50 m以上的具有AIS的機動船［3］。

1．2 具體含義

“1972年國際海上避碰規(guī)則”（以下簡稱“規(guī)則”）根據(jù)能見度的不同，將兩船相遇分為能見度良好下（互見中）兩船相遇和能見度不良兩船相遇兩種情況，在前一種情況下存在對遇，交叉相遇和追越三種局面，在后兩種局面下，兩船又有讓路船和直行船（義務(wù)船和權(quán)利船）之分［4］。根據(jù)“規(guī)則”精神，在存在碰撞危險的情況下，采取避讓行動的時機隨能見度和會遇局面的不同而各異，船舶采取的行動應(yīng)使雙方通過時的最近會遇距離（DCPA）大于等于安全會遇距離（Safe DCPA），Safe DCPA根據(jù)兩船船長、當時天氣情況等而定［3］。

2 各避碰指標的計算流程圖

來船位置、SOG、COG都可從AIS接收機中讀取，本船位置、COG、SOG等可從GPS接收機中獲得。GPS船位存在一定跳躍性，須經(jīng)卡爾曼濾波處理。當然，理論上可以證明，只需兩個時刻的船位即可求出SOG和COG，具體證法從略。需要計算的參數(shù)為DCPA、距最近會遇點的時間TCPA、來船與本船的航向差、來船距離，輸出量為本船航向和航速，見圖2。

3 對遇局面和交叉相遇局面下的仿真及其結(jié)果分析

3．1 對遇局面下的仿真及其結(jié)果分析

對遇局面下的自動避碰示意圖見參考文獻［3］，其各指標的變化曲線見圖3。圖3中橫軸為開始仿真的時間，縱軸為兩船間距。

假設(shè)當時天氣條件符合氣象條件等級3（等級劃分見參考文獻［3］）的情況，本船參數(shù)：COG 314°，SOG 20 kn，200 m長；來船參數(shù)：COG 134°，SOG 15 kn，150 m長。兩船所用舵角大小和轉(zhuǎn)舵速率采用了同類型船的數(shù)據(jù)，讀取來船數(shù)據(jù)間隔為2 s。根據(jù)參考文獻［3］得知，Safe DCPA為2 037．2 m（1．1 n mile）。從圖3中可以看出，隨著時間的流逝，兩船間距和TCPA逐漸減小，DCPA和本船偏航距離均為0；當間距小于等于11 112 m（6 n mile）時（約451 s），各自向右轉(zhuǎn)向，DCPA和本船偏航距離都逐漸增大，約1 179 s時DCPA達到最小值（2 042．3 m），本船偏航達到最大值（2 042．3 m），TCPA為0；隨后兩船各自向左轉(zhuǎn)向，兩船間距和DCPA逐漸增大，且等值，TCPA始終為0，本船偏航距離逐漸減小，直至兩船回到計劃航線，偏航為0，仿真結(jié)束。

不難看出，兩船采取的行動符合國際避碰規(guī)則對于在互見中和能見度不良時兩船采取行動的要求，仿真的DCPA最小值為2 042．3 m，與設(shè)定的2 037．2 m相差5．1 m，誤差主要是由于仿真程序在讀取數(shù)據(jù)和計算時需花費一定時間而產(chǎn)生。誤差率為2．5‰，對于萬噸級船而言，是完全可以接受的，且實際的DCPA最小值大于Safe DCPA，偏于安全。值得一提的是，另一種仿真結(jié)果顯示，即使本船一方采取避讓行動，兩船也可安全通過，只不過所采取的避讓舵角比雙方行動時要大一些，為節(jié)約篇幅，不再展開了。

3．2 交叉相遇局面下的仿真及其結(jié)果分析

交叉相遇下的自動避碰示意圖見參考文獻［3］，其各指標的變化曲線見圖4。

除來船參數(shù)的COG為201°，SOG為15．0 kn外，其它參數(shù)與對遇局面的相同。Safe DCPA仍為2 037．2 m（1．1 n mile）。

從圖4中可以看出，隨著時間的流逝，兩船間距和TCPA逐漸減小，DCPA和本船偏航距離均為0；當間距小于等于9 260 m（5 n mile）時，本船向右轉(zhuǎn)向，DCPA和本船偏航距離都逐漸增大，約764 s時DCPA達到最小值（2 061．5 m），TCPA為0，約15 s后本船偏航達到最大值（2 102．0 m）；然后本船逐漸向左轉(zhuǎn)向，兩船間距和DCPA逐漸增大，且等值，TCPA始終為0，本船偏航距離逐漸減小，直至回到計劃航線，偏航為0，仿真結(jié)束。

圖3 仿真對遇局面下各指標的變化曲線

圖4 仿真交叉相遇局面下各指標的變化曲線

同樣可知，本船采取的行動符合國際避碰規(guī)則對于在互見中和能見度不良時“義務(wù)船”采取行動的要求，仿真的DCPA最小值為2 061．5 m，與設(shè)定的2 037．2 m相差14．3 m，原因與對遇中的相同。誤差率為7‰，對于萬噸級船而言，也是完全可以接受的，且實際的DCPA最小值大于Safe DCPA，偏于安全。本船偏航距離最大值在最小DCPA之后出現(xiàn)，且比Safe DCPA大，這與實際情況相符，說明了仿真的合理性。

同理，可以仿真“船舶自動避碰模型”中的追越局面，來船雖為“義務(wù)船”，但不采取避讓行動時的會遇局面，以及來船在本船右正橫后的交叉相遇局面，其結(jié)論都與上述兩種局面相似［4］。

4 結(jié)論

文中所提出的“船舶自動避碰模型”具有人工智能和專家系統(tǒng)的功能，從其計算機編程的仿真結(jié)果來看，典型會遇局面的避讓效果令人滿意，體現(xiàn)了“規(guī)則”、海員通常做法和良好船藝的精神，具有較高的實用價值，在以后的研究中將進一步探討該模型在大型船舶操縱模擬器上應(yīng)用的可行性。與人工避讓相比，在確保安全的前提下，計算機控制船舶自動避讓更精確，效率更高，可以大大降低船舶駕駛員勞動強度，減少人為誤差，既省時間，又省燃料，具有廣闊的應(yīng)用前景。

參考文獻

［1］Jun Kayano，Junji Fukuto，Hayama Imazu，Kazuyuki Igarashi．On a collision avoidance support system for one person bridge operation［C］．Proceedings of the 3rd International Conference on Collision and Grounding of Ships，2004：81-86．

［2］王當利．無人駕駛船舶的發(fā)展途徑［J］．中國水運，2004（4）：139-140．

［3］王當利．基于GPS，ARPA和陀螺羅經(jīng)信息開發(fā)船舶自動避碰模型及其仿真［J］．武漢理工大學(xué)學(xué)報：交通科學(xué)與工程版，2006（1）：136-139．

［4］蔡存強．國際海上避碰規(guī)則釋義［M］．北京：人民交通出版社，1995：169-199．

The model of auto-preventing collision for ship based on AIS information and its simulation

WANG Dang-li HUANG Li-wen
School of Navigation Wuhan University of Technology Wuhan 430063

As a core technique in development of the full-automatic unmanned ship，an intelligent knowledge base is necessary which is compatible with the common navigation manners，as well as the current rules and regulations．This paper proposes a model of auto-preventing collision for ships that can be used to build up this kind of knowledge base，and puts forward a program flow chart for simulation．The simulating result proves the feasibility and effectiveness of the model．

intelligence preventing collision knowledge base COLREG

U675．79

A

1671-7953（2007）02-0129-04

2006-08-31

修回日期2006-10-28

王當利（1962—），男，碩士，副教授。