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    基于模糊集合理論的船舶碰撞危險(xiǎn)度模型

    2021-05-17 07:18:16徐言民張?jiān)评?/span>鄒春明關(guān)宏旭
    艦船科學(xué)技術(shù) 2021年4期
    關(guān)鍵詞:會(huì)遇本船危險(xiǎn)度

    徐言民,張?jiān)评?,沈 杰,鄒春明,關(guān)宏旭,趙 威

    (1.武漢理工大學(xué)航運(yùn)學(xué)院,湖北 武漢 430063;2.湖北省電力勘測(cè)設(shè)計(jì)院有限公司,湖北 武漢 430040)

    0 引 言

    隨著船舶大型化、高速化的發(fā)展趨勢(shì),全球船舶總數(shù)量、總噸位迅速增長(zhǎng),船舶平均可航面積減小,航行環(huán)境愈發(fā)復(fù)雜,這一系列因素導(dǎo)致船舶碰撞、擱淺、觸礁等事故頻發(fā),嚴(yán)重威脅船舶航行安全和海洋生態(tài)環(huán)境。盡管全球定位系統(tǒng)、自動(dòng)雷達(dá)標(biāo)繪輔助系統(tǒng)、自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)等航海裝備逐漸升級(jí)換代,但是受人為判斷失誤、惡劣氣象條件以及復(fù)雜通航環(huán)境等因素的影響,船舶碰撞事故仍時(shí)有發(fā)生,并且在船舶交通流量密集的水域經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)多船會(huì)遇的復(fù)雜局面。為減少船舶碰撞事故的發(fā)生,各海運(yùn)大國(guó)相繼開展船舶智能避碰決策的研究。而實(shí)時(shí)準(zhǔn)確地獲取船舶碰撞危險(xiǎn)度一直是船舶智能避碰領(lǐng)域的核心和難點(diǎn)問(wèn)題,并且在多船會(huì)遇局面下,船舶間碰撞危險(xiǎn)度也是確定船舶避讓行動(dòng)優(yōu)先級(jí)的重要評(píng)定指標(biāo)。

    船舶碰撞危險(xiǎn)度(Collision Risk Index,CRI)是船舶避碰領(lǐng)域的一個(gè)基本概念[1-2],其表示船舶間發(fā)生碰撞的可能程度,取值在0~1之間。由于碰撞危險(xiǎn)度具有模糊性和不確定性,目前國(guó)際上尚未形成統(tǒng)一的評(píng)判方法。船舶碰撞危險(xiǎn)度確定方法的發(fā)展歷程可以分為4個(gè)階段,第1階段是圍繞宏觀碰撞危險(xiǎn)度,主要基于交通流理論,通過(guò)統(tǒng)計(jì)特定水域某段時(shí)間內(nèi)船舶碰撞事故的發(fā)生頻率來(lái)評(píng)價(jià)碰撞危險(xiǎn)度。第2階段從微觀的角度出發(fā),通過(guò)駕駛員的行為和心理所確定的船舶領(lǐng)域范圍來(lái)評(píng)價(jià)船舶的碰撞危險(xiǎn)度。主要的研究成果包括英國(guó)學(xué)者Goodwin的船舶領(lǐng)域模型[3]。第3階段主要是綜合考慮DCPA和TCPA兩個(gè)因素來(lái)確定船舶碰撞危險(xiǎn)度。主要代表學(xué)者有今津隼馬、澤明和Davis[4]。第4階段,學(xué)者們?cè)诳紤]DCPA和TCPA的同時(shí),選擇綜合其他的影響因素并使用模糊數(shù)學(xué)以及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等數(shù)學(xué)工具來(lái)確定船舶碰撞危險(xiǎn)度[5-10]。

    本文為了解決多船避碰決策過(guò)程中船舶間避讓行動(dòng)優(yōu)先權(quán)問(wèn)題,提出一種基于模糊集合理論的船舶碰撞危險(xiǎn)度確定模型。通過(guò)建立船舶碰撞參數(shù)模型,實(shí)時(shí)地計(jì)算出船舶運(yùn)動(dòng)過(guò)程中的DCPA,TCPA,船間距離以及相對(duì)方位等參數(shù),并綜合船速比對(duì)船舶碰撞危險(xiǎn)度的影響,構(gòu)建船舶碰撞危險(xiǎn)度影響因素集。建立各因素評(píng)價(jià)集、評(píng)價(jià)指標(biāo)以及各參數(shù)的隸屬度函數(shù),運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)方法得到船舶碰撞危險(xiǎn)度計(jì)算模型。最后經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證本模型的有效性。

    1 基礎(chǔ)理論及模型

    1.1 模糊理論的引入

    模糊理論是美國(guó)控制專家查德(L.A.Zadeh)于1965年首次提出的,旨在解決模糊問(wèn)題。模糊性是相對(duì)于精確性而言的,所謂模糊就是概念的外延不明確、不清晰。其實(shí),模糊是普遍存在的,如在日常生活中人們經(jīng)常使用涇渭不分明的語(yǔ)言,另外在文章中關(guān)于某些術(shù)語(yǔ)的定義等都存在著模糊的現(xiàn)象。模糊數(shù)學(xué)作為一門新的數(shù)學(xué)方法,經(jīng)過(guò)多年專家學(xué)者積累的卓越成果,已經(jīng)取得了迅猛的發(fā)展。目前,模糊理論已廣泛應(yīng)用在人工智能、醫(yī)學(xué)、人文、社科等眾多領(lǐng)域。

    船舶碰撞危險(xiǎn)度實(shí)際上等同于“船舶在某種航行環(huán)境下與來(lái)船發(fā)生碰撞的危險(xiǎn)程度”這個(gè)模糊集合的隸屬函數(shù),論域?yàn)椤昂叫写八锌赡馨l(fā)生的會(huì)遇局面”。因此,運(yùn)用模糊集合理論來(lái)確定船舶間碰撞危險(xiǎn)度是一種行之有效的方法。

    1.2 船舶碰撞參數(shù)模型

    DCPA,TCPA是衡量船舶間碰撞危險(xiǎn)度大小的首要因素。因此,通過(guò)建立船舶碰撞參數(shù)計(jì)算模型,根據(jù)雷達(dá)獲取的船舶運(yùn)動(dòng)信息(航向、航速、位置等)準(zhǔn)確地確定船舶間DCPA和TCPA的大小。如圖1所示,假定t時(shí)刻本船的位置坐標(biāo)為 (xO(t),yO(t)),速度為vo,航向?yàn)?φo(t),他船的位置坐標(biāo)為 (xT(t),yT(t)),速度為vT,航向?yàn)棣誘(t)。

    1)則本船與他船的距離DR為:

    圖1 船舶碰撞參數(shù)示意圖Fig.1 Schematic diagram of ship collision parameters

    2)他船相對(duì)本船的運(yùn)動(dòng)速度vR矢量大小為:

    3)他船相對(duì)本船的運(yùn)動(dòng)速度vR的真方位 φR為:

    4)他船相對(duì)于本船的真方位 αT為:

    其中: Δy表示兩船縱坐標(biāo)之差即yT(t)-yO(t); Δx表示兩船橫坐標(biāo)之差即xT(t)-xO(t);若 Δx為正,則 α2等于90°;若 Δx為負(fù),則 α2等于270°。

    因此,若t時(shí)刻兩船繼續(xù)保速保向航行,則兩船間的最近會(huì)遇距離DCPA(t)和到達(dá)最近會(huì)遇點(diǎn)的時(shí)間TCPA(t)為:

    船舶間的碰撞參數(shù)DCPA(t),TCPA(t)對(duì)于準(zhǔn)確識(shí)別船舶碰撞危險(xiǎn)消除的時(shí)機(jī)是十分重要的。TCPA(t)大于零表示兩船還沒(méi)有到達(dá)最近會(huì)遇點(diǎn),船舶間可能會(huì)存在碰撞危險(xiǎn)。TCPA(t)小于零意味著兩船已經(jīng)通過(guò)最近會(huì)遇點(diǎn),碰撞危險(xiǎn)局面已經(jīng)結(jié)束。

    2 船舶碰撞危險(xiǎn)度模型的建立

    2.1 碰撞危險(xiǎn)度因素集

    在航海實(shí)踐中,船舶通過(guò)配備的自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)、自動(dòng)雷達(dá)標(biāo)繪儀等助航設(shè)備可以準(zhǔn)確地獲取目標(biāo)船的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息,并且基于建立的船舶碰撞參數(shù)計(jì)算模型可進(jìn)一步快速地確定船舶間的DCPA和TCPA等參數(shù)。文獻(xiàn)[11]通過(guò)對(duì)DCPA和TCPA加權(quán)計(jì)算來(lái)確定船舶間的碰撞危險(xiǎn)度。但是在實(shí)際的避碰過(guò)程中,僅憑這2個(gè)因素來(lái)確定船舶間是否存在碰撞危險(xiǎn)以及碰撞危險(xiǎn)的程度是不夠充分的。綜合前人的研究基礎(chǔ),本文將綜合考慮DCPA,TCPA, 船舶間距離D,相對(duì)方位 β 以及船速比K等5個(gè)因素來(lái)建立船舶碰撞危險(xiǎn)度因素集U。

    2.2 評(píng)價(jià)集及評(píng)價(jià)指標(biāo)

    為了便于量化,現(xiàn)將各評(píng)價(jià)因素劃分等級(jí),如表1所示。

    表1 碰撞危險(xiǎn)度各因素評(píng)判等級(jí)Tab.1 Judgment level of collision risk index factors

    2.3 因素集各參數(shù)隸屬度函數(shù)

    1)DCPA隸屬度函數(shù)RDCPA

    其 中 : μ1為DCPA1與DCPA0的 差 值 ; μ2為DCPA1與DCPA0之和。

    船舶間DCPA的變化對(duì)船舶碰撞危險(xiǎn)度的影響很明顯,DCPA值越大,他船對(duì)本船的危險(xiǎn)性越小。其中,當(dāng)DCPA≤0.6nmile時(shí),船舶會(huì)遇將處于非常危險(xiǎn)狀態(tài)即V eryDanger; 若0.6nmile<DCPA≤1.2nmile時(shí),船舶會(huì)遇將處于危險(xiǎn)狀態(tài)即 D anger ;若1.0nmile<DCPA≤1.0nmile時(shí),船舶會(huì)遇將處于一般危險(xiǎn)狀態(tài)即 N ormal ;若1.4nmile<DCPA≤2.5nmile時(shí),船舶會(huì)遇將處于安全狀態(tài)即 S afe ;若 2.5nmile<DCPA時(shí),認(rèn)為船舶會(huì)遇處于非常安全狀態(tài)即 V erySafe。基于船舶最近會(huì)遇距離的避碰經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),得到DCPA隸屬函數(shù)曲線如圖2所示。

    圖2 D CPA隸屬函數(shù)曲線圖Fig.2 Membership function graph of DCPA

    2)TCPA隸屬度函數(shù)RTCPA

    其 中 : δ1為TCPA1與TCPA0的 差 值 ; δ2為TCPA1與TCPA0之和。

    根據(jù)統(tǒng)計(jì)表明,當(dāng)TCPA≤6min時(shí),留給船舶采取避讓行動(dòng)的時(shí)間很短,船舶會(huì)遇將處于非常危險(xiǎn)狀態(tài)即 V eryDanger ;若 8 min<TCPA≤9min時(shí),留給船舶采取避讓行動(dòng)的時(shí)間較短,船舶會(huì)遇將處于危險(xiǎn)狀態(tài)即 D anger ;若1 1 min<TCPA≤12min時(shí),船舶間最近會(huì)遇時(shí)間對(duì)船舶避碰的影響屬于一般危險(xiǎn)狀態(tài)即Normal ;若1 4 min<TCPA≤15min時(shí),船舶最近會(huì)遇時(shí)間留給船舶采取避碰措施的余量較大,劃分等級(jí)為 S afe ;若1 7 min≤TCPA時(shí),船舶最近會(huì)遇時(shí)間留給船舶采取避碰措施的余量很大,劃分等級(jí)為Very Safe?;诖白罱鼤?huì)遇時(shí)間的避碰經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),得到TCPA隸屬函數(shù)曲線如圖3所示。

    3)船間距離D隸屬度函數(shù)RD其中: ω1為D1D0的差值; ω2為D1D0之和。

    茶葉樣品:待茶葉長(zhǎng)到一芽三葉時(shí),在各小區(qū)內(nèi)隨機(jī)采集一芽二葉的茶葉鮮葉,測(cè)定百芽重,芽密度通過(guò)統(tǒng)計(jì)0.1 m2選取框內(nèi)一芽一葉、一芽二葉、一芽三葉的數(shù)量來(lái)獲得;采摘各小區(qū)一芽一葉、一芽二葉、一芽三葉,記錄產(chǎn)量。采摘的茶葉經(jīng)蒸青后烘干磨細(xì),密封保存,供測(cè)定茶葉內(nèi)含成分。

    圖3 T CPA隸屬函數(shù)曲線圖Fig.3 Membership function graph of TCPA

    兩船的相對(duì)位置距離越近,則船舶間的碰撞危險(xiǎn)度越高。當(dāng)D≤1.5nmile時(shí),船舶間的碰撞危險(xiǎn)度很高,劃分等級(jí)為 V eryDanger ;若1.7nmile<D≤2.0nmile時(shí),船舶間的碰撞危險(xiǎn)度較高,劃分等級(jí)為 D anger;若2.2nmile<D≤2.5nmile時(shí),船舶間的碰撞危險(xiǎn)度一般,劃分等級(jí)為 N ormal ;若2.7nmile<D≤3nmile時(shí),船舶間的碰撞危險(xiǎn)度較小,劃分等級(jí)為 S afe;若3.2nmile≤D時(shí),船舶間的碰撞危險(xiǎn)度很小,劃分等級(jí)為 V erySafe?;诖伴g距離的避碰經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù),得到船間距離D的隸屬函數(shù)曲線如圖4所示。

    圖4 距離 D 隸屬函數(shù)曲線圖Fig.4 Membership function graph of distance D

    4)相對(duì)方位 β隸屬度函數(shù)Rβ

    通過(guò)對(duì)船舶會(huì)遇態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析,將來(lái)船的方位劃分為6個(gè)區(qū)域:A區(qū)域 (5°67.5°)、B區(qū)域(67.5°112.5°)、C區(qū) 域 (1 12.5°210°)、D區(qū) 域 (2 10°247.5°)、E區(qū) 域(247.5°355°)、F區(qū)域 (3 55°360°∪0°~ 5°)。不同區(qū)域的來(lái)船對(duì)本船造成的碰撞危險(xiǎn)是不同的。在其他影響因素相同的情況下,對(duì)不同區(qū)域內(nèi)來(lái)船的碰撞危險(xiǎn)度進(jìn)行排序,結(jié)果為F>A>B>CD>E,并對(duì)不同方位的來(lái)船建立評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn),如表2所示。

    根據(jù)避碰經(jīng)驗(yàn),當(dāng)來(lái)船位于本船19°左右時(shí),本船感受到的碰撞危險(xiǎn)程度最大;當(dāng)來(lái)船位于本船199°左右時(shí),本船感受到的碰撞危險(xiǎn)程度最小。因此,建立來(lái)船相對(duì)方位的隸屬度函數(shù)如下式:

    表2 船舶方位危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Tab.2 Evaluation criteria for ship bearing danger level

    若兩船同時(shí)采取轉(zhuǎn)向避碰行動(dòng)(假定其他影響因素相同),若在同樣的距離上對(duì)來(lái)船造成相同的增加量,則速度越快的船舶,采取的轉(zhuǎn)向幅度越小。根據(jù)統(tǒng)計(jì)研究,低速船應(yīng)首先采取避碰行動(dòng),并且往往需要采取較大的轉(zhuǎn)向幅度才能保證安全通過(guò)。因此,建立船速比隸屬度函數(shù)模型如下式:

    建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)如表3所示。

    表3 船速比危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)Tab.3 Evaluation criteria for ship speed ratio danger level

    2.4 碰撞危險(xiǎn)度模糊綜合評(píng)價(jià)

    根據(jù)確立的船舶碰撞危險(xiǎn)度因素集U={DCPA,TCAP,D,β,K},并按照各參數(shù)對(duì)碰撞危險(xiǎn)影響程度進(jìn)行排序,其次序?yàn)镽DCPA>RTCPA>RD>RB>RK。通過(guò)統(tǒng)計(jì)研究得到各個(gè)影響因素的具體權(quán)重為:

    基于船舶碰撞危險(xiǎn)度各影響因素的隸屬度函數(shù),建立目標(biāo)船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度評(píng)價(jià)矩陣R:

    通過(guò)將各因素的評(píng)判矩陣、權(quán)重矩陣以及危險(xiǎn)等級(jí)評(píng)價(jià)集V進(jìn)行矩陣運(yùn)算,最終得到他船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度大小CRI為:

    3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

    為了驗(yàn)證本文提出的碰撞危險(xiǎn)度模型的有效性,分別設(shè)置兩船交叉會(huì)遇以及多船交叉會(huì)遇2種會(huì)遇局面,并初始化船舶運(yùn)動(dòng)參數(shù),運(yùn)用Matlab軟件進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。

    1)兩船交叉會(huì)遇態(tài)勢(shì)

    隨著船舶的運(yùn)動(dòng),時(shí)刻存儲(chǔ)其運(yùn)動(dòng)信息,并基于建立的碰撞危險(xiǎn)度模型對(duì)兩船的碰撞危險(xiǎn)度實(shí)時(shí)計(jì)算。兩船交叉局面初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)如表4所示,其運(yùn)動(dòng)軌跡及碰撞危險(xiǎn)度變化如圖5所示。

    圖5表示了2艘船舶處于交叉會(huì)遇態(tài)勢(shì)下的船舶運(yùn)動(dòng)軌跡以及船舶間碰撞危險(xiǎn)度的變化。初始時(shí)刻,根據(jù)船舶的運(yùn)動(dòng)參數(shù)進(jìn)行計(jì)算,他船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度數(shù)值為0.41,本船對(duì)他船的碰撞危險(xiǎn)度數(shù)值為0.39。隨著船舶相互駛近,兩船間的碰撞危險(xiǎn)度逐漸增大。在T=8時(shí),兩船間的碰撞危險(xiǎn)度超過(guò)安全閾值0.5,其分別為0.53和0.51。根據(jù)船舶避碰基本常識(shí),在該時(shí)刻船舶應(yīng)采取最有利于避碰的行動(dòng)。若兩船繼續(xù)航行,船舶間碰撞危險(xiǎn)度將繼續(xù)增大,其中他船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度最大為0.78,本船對(duì)他船的碰撞危險(xiǎn)度最大為0.77。在T=21時(shí),碰撞危險(xiǎn)度曲線陡然下降,此時(shí)兩船間的TCPA值為負(fù)數(shù),意味著兩船已經(jīng)通過(guò)最近會(huì)遇點(diǎn)。從圖中可以看出,在運(yùn)動(dòng)過(guò)程中他船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度更大,其主要原因是本船航速比他船航速大。因此,建立的碰撞危險(xiǎn)度模型也進(jìn)一步體現(xiàn)了航速的差異對(duì)船舶間碰撞危險(xiǎn)度的影響。

    表4 兩船交叉局面初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)Tab.4 Initial motion parameters in two-ship crossing situation

    圖5 兩船運(yùn)動(dòng)軌跡及船舶碰撞危險(xiǎn)度變化Fig.5 Two-ship motion trajectory and change of ship collision risk index

    2)多船交叉會(huì)遇局面

    通過(guò)增加會(huì)遇船舶的數(shù)量,并分別計(jì)算他船對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度,進(jìn)一步模擬多船局面下船舶間的碰撞危險(xiǎn)度變化。各船舶初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)如表5所示,船舶運(yùn)動(dòng)軌跡及碰撞危險(xiǎn)度變化曲線如圖6所示。

    從圖6可知,在初始時(shí)刻,船舶1對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度最大,船舶2對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度最小。隨著船舶繼續(xù)保持初始航向航行,船舶1對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度增長(zhǎng)緩慢,并穩(wěn)定在最大值0.71。在T=13時(shí),船舶1對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度曲線陡然下降,兩船間TCPA小于零,表明兩船已駛過(guò)最近會(huì)遇點(diǎn)。而船舶3對(duì)本船的碰撞危險(xiǎn)度則一直處于增長(zhǎng)趨勢(shì),并逐漸超過(guò)船舶2的危險(xiǎn)度大小,在T=17時(shí)達(dá)到最大值0.85。這意味著船舶3和本船在初始時(shí)刻若保向保速航行,兩船會(huì)遇將會(huì)出現(xiàn)緊迫局面。盡管船舶2與本船呈正交航行態(tài)勢(shì),但兩船間的碰撞危險(xiǎn)度最大為0.53,并且該狀態(tài)持續(xù)時(shí)間短,兩船迅速駛過(guò)最近會(huì)遇點(diǎn)。因此,通過(guò)該碰撞危險(xiǎn)度變化曲線,可以預(yù)測(cè)多船局面下兩兩船舶間的碰撞危險(xiǎn)度變化趨勢(shì),使得本船可以綜合多艘船舶的影響選擇合適的避碰目標(biāo)和避碰時(shí)機(jī)采取避碰行動(dòng)。

    表5 多船交叉局面初始運(yùn)動(dòng)參數(shù)Tab.5 Initial motion parameters in multi-ship crossing situation

    圖6 多船運(yùn)動(dòng)軌跡及船舶碰撞危險(xiǎn)度變化Fig.6 Multi-ship motion trajectory and change of ship collision risk index

    4 結(jié) 語(yǔ)

    本文根據(jù)船舶碰撞危險(xiǎn)度的模糊特性,將模糊集合理論引入到船舶碰撞危險(xiǎn)度模型的確定研究中。通過(guò)建立船舶碰撞危險(xiǎn)度影響因素集、評(píng)價(jià)集以及確定各影響因素的隸屬度函數(shù),運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)建立了船舶碰撞危險(xiǎn)度計(jì)算模型,并分別設(shè)置兩船交叉會(huì)遇以及多船交叉會(huì)遇2種會(huì)遇局面進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。仿真結(jié)果表明,建立的碰撞危險(xiǎn)度模型不僅可以實(shí)時(shí)地計(jì)算船舶間碰撞危險(xiǎn)度并預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì),還能夠有效地解決多船會(huì)遇局面下船舶避碰行動(dòng)優(yōu)先級(jí)問(wèn)題。因此,在本文研究成果的基礎(chǔ)上,下一步將開展多船避碰決策算法的研究。

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    一種基于DBSCAN的船舶會(huì)遇實(shí)時(shí)識(shí)別方法
    基于速度障礙的多船自動(dòng)避碰控制方法
    兩船距離與轉(zhuǎn)向避讓難度關(guān)系量化研究
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