基于動態(tài)分階勢場法的船舶自動避碰系統(tǒng)

羅賢程 尹建川 李宏賓

摘要：為使船舶在多船避讓環(huán)境下適應航行環(huán)境的變化并自動復航，提出基于動態(tài)分階勢場法的船舶自動避碰系統(tǒng)。該系統(tǒng)基于動態(tài)勢場避障規(guī)劃算法，利用模糊綜合評價法量化船舶碰撞危險度;依據(jù)《國際海上避碰規(guī)則》確定本船在不同會遇局面下的避讓行動，并據(jù)此對斥力勢函數(shù)進行調(diào)整。該系統(tǒng)將本船的避碰過程劃分為航跡保持、避讓和復航3個階段，根據(jù)不同階段的要求構(gòu)建動態(tài)分階勢場;利用動態(tài)分階勢場法對船舶的航行環(huán)境進行建模，進而生成恰當?shù)暮较蛑噶?利用自動舵產(chǎn)生舵角指令控制船舶完成避讓、復航和航跡保持。仿真結(jié)果表明：該自動避碰系統(tǒng)可以引導船舶完成既定的避讓行動，并能使船舶在安全會遇距離上駛過;該系統(tǒng)可以適應航行環(huán)境的變化，且具備航跡保持能力。

關鍵詞： 動態(tài)分階勢場法; 船舶碰撞危險度; 船舶自動避碰; 航跡保持

中圖分類號： U675.96 ? ?文獻標志碼： A

Abstract： To make a ship adapt to the change of navigation environment and go back to the channel automatically under the multi-ship avoidance environment， an automatic collision avoidance system of ships is proposed based on the dynamic hierarchical potential field method. The system is based on the dynamic potential field obstacle avoidance planning method， and the fuzzy comprehensive evaluation method is adopted to quantify ship collision risk; the avoidance actions of an own ship under different encounter situations are determined according to the International Regulations for Preventing Collisions at Sea， and the repulsive potential function is adjusted accordingly. The collision avoidance process of the own ship is divided into three stages： track keeping， avoidance， and track restoration， and the dynamic hierarchical potential field is built according to the requirements for different stages; the dynamic hierarchical potential field method is used to model the ship navigation environment so as to generate the appropriate heading command; the autopilot is used to generate the rudder angle commands to control the ship to complete the avoidance， track restoration， and track keeping. The simulation results demonstrates that： the automatic collision avoidance system can guide the ship to complete the determined avoidance action， and make the ship pass with keeping a safe distance of approach; it also has the adaptability to the changing navigation environment， and has track keeping ability.

Key words： dynamic hierarchical potential field method; ship collision risk index; automatic collision avoidance of ship; track keeping

0 引 言

船舶航行的首要任務是確保安全、避免事故的發(fā)生。據(jù)統(tǒng)計，在造成傷亡的海上事故中，有60%的事故是由船舶碰撞引起的[1]，而超過80%的船舶碰撞事故都與人的因素有關[2]，因此提高船舶避碰的自動化水平并降低避碰過程中人的因素的影響成為保障船舶航行安全的重要課題之一。

勢場法最早由KHATIB[3]提出，其基本思想是：將智能體所處的環(huán)境抽象為一個虛擬勢場，智能體所期望到達的目標點對智能體產(chǎn)生引力勢場，智能體所處環(huán)境中的障礙物對智能體產(chǎn)生斥力勢場，將引力勢場與斥力勢場疊加后得到全局勢場，智能體沿著全局勢場負梯度方向完成避障路徑規(guī)劃并最終到達目標點。由于勢場法實時性好、安全性高、路徑平滑，其被廣泛應用于智能體的避障路徑規(guī)劃中。然而，傳統(tǒng)勢場法存在著在動態(tài)環(huán)境下規(guī)劃能力不足的問題。文獻[4]考慮了移動機器人相對于動態(tài)目標點和動態(tài)障礙物的速度，通過引入速度勢場構(gòu)建了動態(tài)勢場，改進后的動態(tài)勢場法更適用于動態(tài)環(huán)境。在對船舶自動避碰的研究中，相繼誕生了專家系統(tǒng)[5]、人工神經(jīng)網(wǎng)絡[6]、進化算法[2，7]、模糊邏輯[8-9]、群集智能算法[10-11]等方法?；谏鲜龇椒ǖ难芯烤〉昧溯^理想的仿真結(jié)果，但文獻[2，8]未對多船避讓的情況進行延伸研究，文獻[2，6-11]基于來船保向保速的假設所提出的避碰算法無法適應航行環(huán)境的動態(tài)變化，文獻[2，7，10-11]未考慮算法實時性問題。

本研究為使船舶在多船避讓環(huán)境下適應航行環(huán)境的變化并自動復航，提出基于動態(tài)分階勢場法的船舶自動避碰系統(tǒng)。研究中假設：船舶為航行在平靜、開闊水域的機動船;本船與避讓目標船（下文簡稱目標船）在互見中，目標船的靜態(tài)和動態(tài)信息可以從AIS或ARPA等助航儀器中獲得，且按固定的時間間隔更新，信息誤差在可接受范圍內(nèi)。利用勢場法對船舶的航行環(huán)境進行建模，采用轉(zhuǎn)向避碰的方式制定避碰策略。

1 船舶碰撞危險度計算

船舶碰撞危險度（下文簡稱碰撞危險度）ICR是度量兩船之間碰撞危險的一個量，其取值范圍為[0，1]。ICR=0表示兩船之間沒有碰撞危險，ICR=1表示兩船之間無論采取何種避碰措施都會發(fā)生碰撞[12]。作為一種基于模糊數(shù)學的評價方法，模糊綜合評價法可以被應用于碰撞危險度的度量[13]。

3 動態(tài)分階勢場法

將船舶的避碰周期劃分為航跡保持、避讓和復航3個階段。當本船沿某一航向航行時：若與他船沒有碰撞危險，本船處于航跡保持階段;若與他船有碰撞危險，則本船進入避讓階段。在避讓階段，本船應能夠避開目標船，且能夠在設定的安全會遇距離SDA上駛過。此后，應判斷船舶能否復航，若船舶改變航向后，對當前正在避讓的目標船能夠做到駛過讓清，且不會與其他來船構(gòu)成新的碰撞危險，則進入復航階段。

對傳統(tǒng)的動態(tài)勢場法進行改進：為船舶設置虛擬的動態(tài)目標點，并分別設置上述3個階段中目標點的運動狀態(tài)、引力勢函數(shù)的值和斥力勢函數(shù)的值，從而構(gòu)建動態(tài)分階勢場。在該勢場模型中，動態(tài)目標點對本船產(chǎn)生引力，目標船對本船產(chǎn)生斥力，引力與斥力相疊加得到合力，本船所受合力方向即為指令航向。上述改進的目的是要使得勢場模型能夠根據(jù)不同階段船舶航行的要求動態(tài)變化，從而分階段地為船舶生成恰當?shù)暮较蛑噶?，引導船舶完成航跡保持、避讓和復航。

3.1 航跡保持階段

從圖6可以看出：自動避碰系統(tǒng)能夠引導本船完成符合COLREGs要求的避讓行動;避讓行動完成后，本船能夠回到原航跡上，并保持航跡。

5.1.3 目標船改變航向后的避碰

為檢驗自動避碰系統(tǒng)對航行環(huán)境變化的適應能力，仿真實例3取仿真實例1中的對遇場景，僅改變目標船的航向（設置目標船在t2時刻后改向為210°）。t2時刻后本船和目標船的運動軌跡見圖7。

對比圖7與圖5c可得出結(jié)論：在目標船改變航向后，自動避碰系統(tǒng)也能夠采取相應的避讓措施。

5.2 有效性分析

5.2.1 避讓有效性分析

為檢驗自動避碰系統(tǒng)能否引導船舶在安全會遇距離SDA上駛過，取仿真實例2，分別計算該實例中本船與各目標船之間的距離，結(jié)果見圖8。從圖8可以看出，本船與各目標船的距離均保持在設定的安全會遇距離以上，這表明自動避碰系統(tǒng)能夠引導船舶在安全會遇距離SDA上駛過。

5.2.2 航跡保持能力分析

為分析自動避碰系統(tǒng)的航跡保持能力，取仿真實例1，分別計算在復航后的航跡保持階段的不同時刻本船到原航跡的距離和本船的航向。設定當本船位于原航跡右（左）側(cè)時，本船到原航跡的距離為一正（負）值。圖9為本船到原航跡的距離隨時間的變化。從圖9可以看出，進入航跡保持階段后，自動避碰系統(tǒng)能夠使本船迅速靠近原航跡，并在其后較長一段時間內(nèi)，將船位維持在原航跡右側(cè)某一范圍內(nèi)。圖10為本船航向隨時間的變化。從圖10可以看出，進入航跡保持階段后，自動避碰系統(tǒng)能夠?qū)⒈敬较蚓S持在原航向附近范圍內(nèi)。實驗結(jié)果驗證了本文所提出的自動避碰系統(tǒng)的航跡保持能力。

6 結(jié) 論

依據(jù)COLREGs的相關規(guī)定，確定了船舶在不同會遇局面下的避讓行動，并將此作為調(diào)整速度斥力勢函數(shù)的依據(jù)。在此基礎上，將避碰過程劃分為航跡保持、避讓、復航3個階段，構(gòu)建了滿足不同階段船舶航行要求的動態(tài)分階勢場。通過利用動態(tài)分階勢場法生成航向指令，并利用PID自動舵控制船舶航向，構(gòu)建了自動避碰系統(tǒng)。仿真實驗結(jié)果表明：自動避碰系統(tǒng)能夠引導船舶完成符合要求的避讓行動，并能使船舶在設定的安全會遇距離上駛過;自動避碰系統(tǒng)可以適應航行環(huán)境的變化，并具備航跡保持能力。然而，自動避碰系統(tǒng)能否成功避碰取決于目標船信息的準確性，且在某些復雜會遇局面中，當本船既是直航船又是讓路船時，自動避碰系統(tǒng)可能無法引導本船和目標船在安全會遇距離上駛過。

參考文獻：

[1] NAEEM W， HENRIQUE S C， HU Liang. A reactive COLREGs-compliant navigation strategy for autonomous maritime navigation[C]//IFAC-PapersOnLine， 2016， 49（23）： 207-213. DOI： 10.1016/j.ifacol.2016.10.344.

[2] TSOU Ming-Cheng， KAO Shenglong， SU Chien-Min. Decision support from genetic algorithms for ship collision avoidance route planning and alerts[J]. The Journal of Navigation， 2010， 63： 167-182. DOI： 10.1017/S037346330999021X.

[3] KHATIB O. Real-time obstacle avoidance for manipulators and mobile robots[J]. The International Journal of Robotics Research， 1986， 5（1）： 396-404.

[4] CHENG Chunlei， ZHU Daqi， SUN Bing， et al. Path planning for autonomous underwater vehicle based on artificial potential field and velocity synthesis[C]//2015 IEEE 28th Canadian Conference on Electrical and Computer Engineering （CCECE）. IEEE， 2015： 717-721. DOI： 10.1109/CCECE.2015.7129363.

[5] 今津隼馬， 杉崎昭生， 鶴田三郎， 等. 船舶航行專家系統(tǒng)的基礎研究[J]. 中國航海， 1989（2）： 99-102.

[6] 施平安， 陳文偉， 王敬全， 等. 基于神經(jīng)網(wǎng)絡的復合避碰專家系統(tǒng)研究[J]. 航海技術， 2001（6）： 2-5.

[7] TSOU Ming-Cheng. Multi-target collision avoidance route planning under an ECDIS framework[J]. Ocean Engineering， 2016， 121： 268-278. DOI： 10.1016/j.oceaneng.2016.05.040.

[8] PERERA L P， CARVALHO J P， SOARES C G. Fuzzy logic based decision making system for collision avoidance of ocean navigation under critical collision conditions[J]. Journal of Marine Science and Technology， 2011， 16（1）： 84-99. DOI： 10.1007/s00773-010-0106-x.

[9] PERERA L P， CARVALHO J P， SOARES C G. Intelligent ocean navigation and fuzzy-Bayesian decision/action formulation[J]. IEEE Journal of Oceanic Engineering， 2012， 37（2）： 204-219. DOI： 10.1109/JOE.2012.2184949.

[10] LAZAROWSKA A. Safe ship control method with the use of ant colony optimization[J]. Solid State Phenomena， 2014， 210： 234-244. DOI： 10.4028/www.scientific.net/SSP.210.234.

[11] LAZAROWSKA A. Ships trajectory planning for collision avoidance at sea based on ant colony optimisation[J]. The Journal of Navigation， 2015， 68（2）： 291-307. DOI： 10.1017/S0373463314000708.

[12] 畢修穎. 船舶碰撞危險度及避碰決策模型的研究[D]. 大連： 大連海事大學， 2000.

[13] LI Yishan， GUO Zhiqiang， YANG Jie， et al. Prediction of ship collision risk based on CART[J]. IET Intelligent Transport Systems， 2018， 12（10）： 1345-1350. DOI： 10.1049/iet-its.2018.5281.

[14] 周江華， 吳春杰. 船舶碰撞危險度模型的構(gòu)建[J]. 寧波大學學報（理工版）， 2004， 17（1）： 61-65.

[15] 東昉， 徐建紅， 蘇開文. 船舶會遇態(tài)勢的判斷[J]. 航海技術， 2007（1）： 2-5.

[16] 鄭中義. 船舶自動避碰決策系統(tǒng)的研究[D]. 大連： 大連海事大學， 2000.

[17] MONTIEL O， OROZCO-ROSAS U， SEP U'LVEDA R. Path planning for mobile robots using Bacterial Potential Field for avoiding static and dynamic obstacles[J]. Expert Systems with Applications， 2015， 42（12）： 5177-5191. DOI： 10.1016/j.eswa.2015.02.033.

[18] DAS B， SUBUDHI B， PATI B B. Co-operative control of a team of autonomous underwater vehicles in an obstacle-rich environment[J]. Journal of Marine Engineering & Technology， 2016， 15（3）： 135-151. DOI： 10.1080/20464177.2016.1247636.

[19] FOSSEN T I. Guidance and control of ocean vehicles[M]. New York： Wiley， 1994.

（編輯 趙勉）