船舶避障技術(shù)綜述?

杜志嘯 趙甲文 郭 鹍 馬 碩

（中船航海科技有限責(zé)任公司 北京 100070）

1 引言

隨著全球貿(mào)易量的持續(xù)上升，水路運輸由于運量大、成本低等優(yōu)勢，在其中起到了關(guān)鍵的作用［1］。然而隨著航線的增加，也帶來了水路運輸相關(guān)的安全性不足等問題，其中一個較為主要的問題即為船舶避碰問題，避碰問題主要包含兩種，一為船舶避碰，即有效地避開他船安全航行；二為對障礙物的躲避。本文主要關(guān)注智能船舶在遠洋運輸中對障礙物的躲避，其又具有慣性大、時滯性強等運動特性。另一方面，隨著近來綜合信息采集系統(tǒng)，處理系統(tǒng)，人工智能等技術(shù)的發(fā)展，為我們帶來了一個新的解決方向，在采集的數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過智能化算法來提高船舶航行的安全性，也已成為必然的趨勢。

所謂船舶避障，就是當(dāng)前進方向受到外界的阻礙時，能夠及時調(diào)整方向以最小的經(jīng)濟代價做出躲避障礙物的動作。并在成功躲避之后繼續(xù)前行的過程。避障一般情況下，通過從海圖中提取障礙物、水深、海況等信息數(shù)據(jù)，并根據(jù)周圍環(huán)境劃分為全局避障和局部避障。全局避障即將全部環(huán)境信息作為已知，根據(jù)已知情況計算最優(yōu)路徑。局部避障的條件是部分環(huán)境信息已知，或是依賴自身探測設(shè)備獲取信息后經(jīng)過處理，用于模型計算用，需要在盡可能短的時間內(nèi)，動態(tài)躲避可能出現(xiàn)的障礙物。

綜上，本文試圖對國內(nèi)外遠洋航行中如何結(jié)合船舶的運動特性安全躲避障礙物的方法進行深入分析，并在其基礎(chǔ)上進行系統(tǒng)性歸納總結(jié)，以對探索船舶行駛中的安全策略提供一定的參考依據(jù)。

2 數(shù)據(jù)采集及環(huán)境預(yù)處理

要研究船舶避障問題，獲取到相應(yīng)的環(huán)境數(shù)據(jù)是首要的，利用各種設(shè)備組合，構(gòu)建船舶物聯(lián)網(wǎng)，能夠為實時跟蹤，監(jiān)控分析船舶提供強有力的依據(jù)。進而對環(huán)境進行建模，根據(jù)數(shù)據(jù)以及模型算法更好地為船舶規(guī)劃安全經(jīng)濟的避障路線。

2.1 綜合船橋系統(tǒng)

綜合船橋系統(tǒng)正在推動未來的導(dǎo)航系統(tǒng)規(guī)劃［2］。該系統(tǒng)從各種船舶傳感器中獲取輸入，電子顯示定位信息，并提供預(yù)先設(shè)定的過程所需的維護船只的控制信號。導(dǎo)航器已成為系統(tǒng)管理器，可選擇系統(tǒng)預(yù)置，解釋系統(tǒng)輸出，以及監(jiān)視船舶響應(yīng)等，避碰系統(tǒng)即為其中的一個最基本功能組件。

它從20世紀(jì)60年代末期發(fā)展起來，經(jīng)歷了幾個階段［3］。Norcontrol公司在60年代末期開發(fā)了世界上第一套船橋系統(tǒng)，其功能主要就是避碰和綜合導(dǎo)航。早期還有很多故障率較高，各個獨立廠商設(shè)備之間標(biāo)準(zhǔn)不統(tǒng)一等問題，后期較新一代的綜合船橋系統(tǒng)如 K-Bridge integrated navigation［4］，是真正采用標(biāo)準(zhǔn)組件的系統(tǒng)，擁有直觀的用戶界面，其導(dǎo)航傳感器數(shù)據(jù)通過導(dǎo)航傳感器接口在網(wǎng)絡(luò)上廣播，對傳感器數(shù)據(jù)進行收集和分發(fā)，以保證各工作站分享同樣的海圖數(shù)據(jù)庫。

2.2 船舶領(lǐng)域模型

船舶領(lǐng)域概念最早是由日本學(xué)者藤井在研究一條水道的交通容量時提出的［5］，其最早的定義為后繼船舶的駕駛員避免進入到前一艘船舶的領(lǐng)域，但也基本適用于航行路線上的障礙物。早期藤井通過交通調(diào)查的方式給出了一種橢圓形船舶領(lǐng)域模型，主要適用于狹窄水域。之后Goodwin［6］在其基礎(chǔ)上研究了開闊水域下的領(lǐng)域模型，這些研究都是通過交通規(guī)則統(tǒng)計分析等進行的定性研究，不具備很好的學(xué)習(xí)性，并且是從二維角度出發(fā)的，鑒于此，徐周華［7］等結(jié)合障礙物附近水域特點，提出了狹窄水域的三維領(lǐng)域模型的思想，且隨著人工智能的發(fā)展，一種模糊集合理論被運用到領(lǐng)域模型中［8］。在使用下節(jié)提及的環(huán)境建模方法時，適當(dāng)考慮到船舶的領(lǐng)域劃分，將更有效地滿足船舶的空間需求，進而保證船舶行駛安全性。

2.3 環(huán)境建模

在對船舶行駛進行路徑規(guī)劃時，首先需對環(huán)境進行建模，最早的時候采用“位姿空間”來描述船舶及其周圍的環(huán)境，即可視圖法［9］。其將船舶視為一點，并將該點與目標(biāo)點和多邊形障礙物的各頂點連接成一個無交叉不會穿越障礙物的圖，進而轉(zhuǎn)換成一個求最短距離的問題。但存在距離障礙物太近或者不必要的連線過多等問題。其余的一些建模方法也被提出了，如崔榮鑫等［10］使用Voronoi圖這種自由空間法分割水下區(qū)域，自由空間法采用預(yù)先定義的基本形狀構(gòu)造自由空間，并將其表示為連通圖。這種方法較為靈活，不會因其中部分點的改變而受大影響。但隨著障礙物的增加，算法的復(fù)雜程度也會成正比例的增加。柵格法［11］是一種將環(huán)境分解成一系列具有二值信息的網(wǎng)格單元，然后在其基礎(chǔ)上計算場景投影圖矩陣，進而求解避障路徑。環(huán)境信息的復(fù)雜度與柵格劃分的細密度有關(guān)，因此當(dāng)規(guī)劃時間較長時，可采取改進的柵格法來彌補柵格法的不足，即將以柵格為單位記錄更換為以障礙物為單位記錄［12］。

3 路徑規(guī)劃

對環(huán)境進行建模后，需要討論的就是如何規(guī)劃出一條安全的路徑，并且可在滿足安全需求的前提下保證路徑的經(jīng)濟性。目前路徑規(guī)劃方案一般可分為全局的路徑規(guī)劃方法，以及局部路徑規(guī)劃方法。

3.1 路徑搜索策略

較為傳統(tǒng)的全局路徑搜索策略主要有A*算法，D*算法，Dijkstra算法，如陳超等［13］提出了一種基于可視圖的A*算法，使用啟發(fā)式搜索的方式減少規(guī)劃時間。譚寶成等［14］針對A*算法在規(guī)劃過程中因遍歷節(jié)點多導(dǎo)致搜索時間長和路徑規(guī)劃距離長的問題，采用了兩點間的歐氏距離作為估價函數(shù)，并以前向搜索和后向搜索交替進行的方式減少路徑規(guī)劃時間。莊佳園等［15］提出了基于電子海圖的距離尋優(yōu)Dijkstra算法?？朔藗鹘y(tǒng)Dijkstra算法占用內(nèi)存大的問題，減少時間，并提高規(guī)劃精度。D*算法被稱為Dynamic A*算法，在局部規(guī)劃中進行實時的動態(tài)避障時較有效果［16］。

3.2 局部路徑規(guī)劃

雖說該類方法稱為局部路徑規(guī)劃，但通過逐步搜索最優(yōu)路徑，使路徑精度達到要求，結(jié)合其他算法，也可以達到較強的全局路徑規(guī)劃能力。主要方法有人工勢場法，遺傳算法和模糊邏輯算法。

人工勢場法本是一種Khatib［17］為了機器人路徑規(guī)劃提出的虛擬力法，基本思想是將機器人在環(huán)境中的運動，設(shè)計出抽象的人造引力場的運動，即通過引力和斥力的相互作用作為機器人的加速力，以此來控制前進方向。關(guān)騰飛等［18］就應(yīng)用了虛擬立場法建立了避障模型，運用Move_to_goal和Avoid_obstacle行為設(shè)計，實現(xiàn)了從船舶運動坐標(biāo)值到控制量的轉(zhuǎn)變，從而導(dǎo)出船舶避障實現(xiàn)算法流程。該方法結(jié)構(gòu)簡單，但容易陷入局部最優(yōu)，J Holland提出的遺傳算法［19］構(gòu)造了一類的隨機化搜索。對目標(biāo)問題進行染色體編碼，通過選擇，交叉培養(yǎng)以及隨機變異幾個過程來控制，不要求適應(yīng)度函數(shù)可導(dǎo)或連續(xù)，只要求為正，且可以作為一個并行算法運行，適用于全局搜索，更有可能找到全局最優(yōu)解，但遺傳算法的運算速度較慢，進行大量的進化要占據(jù)較大的存儲空間和運算時間。張玉奎［20］分別利用了遺傳算法和人工勢場法設(shè)計了避障路徑規(guī)劃，并且實驗證明了該方法能對復(fù)雜的障礙物環(huán)境進行規(guī)劃。范云生等［21］利用一種改進的遺傳算法，通過隨機快速搜索產(chǎn)生初始種群進行路徑搜索，提高路徑規(guī)劃的收斂效率和速度。模糊邏輯控制法原來主要來自于汽車駕駛員的駕駛處理模式，具體的處理模式就是將信息進行模糊化處理后劃分，并根據(jù)經(jīng)驗對劃分的信息做出決策，正因如此，模糊邏輯法速度快，然而難以達到較高精度的求解。利用實時的傳感信息，張闖［22］提出了一種基于模糊邏輯的二維粒子群航跡規(guī)劃算法，結(jié)合SVM模型設(shè)定航路的決策邊界，確定了適應(yīng)值評價函數(shù)，并針對不同環(huán)境模型進行了仿真。

4 路徑優(yōu)化

船舶行駛過程中，還應(yīng)考慮到其實際的一些運動特性，如航向角不宜過小，不宜頻繁的轉(zhuǎn)向等，以及在構(gòu)建了一系列航點以后，需要將折線路徑平滑化。張闖［22］提出了一種網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法，生成了一個特殊的適用于船舶操縱性的隨機網(wǎng)絡(luò)，對應(yīng)于由直線段和回旋曲線組成的平滑航跡的航路，通過允許設(shè)置回轉(zhuǎn)半徑約束以及頻繁小角度轉(zhuǎn)向約束等，確定航路。王紅衛(wèi)［23］針對折線多、轉(zhuǎn)折次數(shù)多等問題，通過按照一定規(guī)則刪除節(jié)點的方式建立平滑A*模型。王憲［24］針對傳統(tǒng)的避障路徑規(guī)劃中常常存在不連續(xù)點的問題，結(jié)合B樣條曲線規(guī)劃出平滑避障路線。

5 結(jié)語

文本針對船舶的避障問題，從環(huán)境建模，避障算法，以及船舶自身航行特性等方面綜述了主要的研究成果。

1）在研究船舶智能避障的過程中，主要采用可視圖法，自由空間法，柵格法進行環(huán)境建模。并在其基礎(chǔ)上利用遺傳算法、模糊算法、勢場法、粒子群優(yōu)化算法，采取全局規(guī)劃與局部調(diào)整相結(jié)合的混合規(guī)劃方式規(guī)劃安全路徑。全局規(guī)劃上可以融入一些避碰規(guī)則，局部調(diào)整上更多的采用一些速度快的算法，并使用全局信息做約束。

2）結(jié)合船舶自身的特性，往往還需要考慮到船舶行駛的轉(zhuǎn)向角限制，時速的限制以及路徑的平滑化，以及船舶的領(lǐng)域模型。

根據(jù)目前研究的現(xiàn)狀以及發(fā)展趨勢，未來可以從以下一些方面做探討。

1）結(jié)合水域復(fù)雜度以及氣象條件進行更加有效地反映真實環(huán)境的仿真實驗。實際情況下，船舶的行駛并不像模擬中那么靈活且易操控。因此需要更好地衡量船舶行駛的危險區(qū)域以及其時滯性。

2）可以結(jié)合經(jīng)驗作為約束條件，結(jié)合各算法的優(yōu)點，在避障結(jié)束后，能夠更好地使船舶不偏離規(guī)劃路徑繼續(xù)安全航行。