不同船速比對改向避讓效果的影響

王興華，陳國權(quán)，李麗娜，李國定

(1.集美大學(xué)航海學(xué)院,福建 廈門 361021；2.集美大學(xué)船舶輔助導(dǎo)航工程國家地方聯(lián)合研究中心,福建 廈門 361021)

0 引言

《國際海上避碰規(guī)則》(以下簡稱《規(guī)則》)首次被提案時，船舶之間的速度相差無幾，且受當(dāng)時通信條件限制，目標(biāo)船速的獲取較為困難，《規(guī)則》定義的避碰行為僅基于臨近船舶的相對方位[1]。隨著通信技術(shù)和船舶的多樣化、大型化和高速化發(fā)展，目標(biāo)船速度的獲取較為容易，船速相差較大(K≥1.5)的情況也較為常見，船舶駕駛員在根據(jù)會遇態(tài)勢制定避碰方案時，船速比已成為一個必須要考慮的重要因素。文獻(xiàn)[1]在相對方位和速度比的基礎(chǔ)上，用公式和曲線推導(dǎo)出避碰決策最有效的路徑變化，但未建立船速比與改向幅度、施舵點的具體關(guān)系模型和避讓優(yōu)化方案;文獻(xiàn)[2]提出基于多種群遺傳算法自動生成最優(yōu)避碰路徑的船舶避碰輔助決策方法；文獻(xiàn)[3-6]提出基于深度強化學(xué)習(xí)的船舶避碰方法；文獻(xiàn)[7-8]提出根據(jù)目標(biāo)船相對方位和船舶類型確定轉(zhuǎn)向避碰的行動向量；文獻(xiàn)[9]建立了基于渦旋勢場的改向模型，根據(jù)旋渦勢的矢量場引導(dǎo)船舶改向避開障礙物。文獻(xiàn)[2-9]方法屬于人工智能技術(shù)和方法，不考慮避碰問題中的抽象因素和避碰參數(shù)的量化問題，雖然理論可行，但實用性不足。文獻(xiàn)[10-15]將避碰領(lǐng)域知識形式化，將定性的專家避碰經(jīng)驗知識與定量的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行有效融合，采用船舶相對運動幾何建模，建立一系列的數(shù)學(xué)模型，構(gòu)建動態(tài)避碰知識庫，在自建推理機(jī)制的引導(dǎo)下，求取避碰決策方案。在船舶擬人智能避碰決策(personifying intelligent decision-making for vessel collision avoidance,PIDVCA)算法研究的過程中，發(fā)現(xiàn)基于《規(guī)則》進(jìn)行改向避讓的效果受船速比影響較大，會產(chǎn)生不合理的避讓局面。因此，本文對船速比與施舵點、改向幅度關(guān)系進(jìn)行建模，分析船速比(K≥1)分別對施舵點、改向幅度的影響，為自動避碰輔助決策研究提供參考。

1 船速比與改向幅度、施舵點的關(guān)系模型

1.1 目標(biāo)交會特征分類

目標(biāo)交會特征(target encounter characteristic，TEC)是指在根據(jù)目標(biāo)船相對方位不同所形成的同一種會遇局面中，當(dāng)本船速度Vo和目標(biāo)船速度Vt的關(guān)系不同，以及目標(biāo)船真航向Ct取值不同時，本船與目標(biāo)船會存在不同的交會特征[1011]。通過計算兩船的速度差Vt-Vo和航向差Ct-Co，并根據(jù)船舶相對運動航向Cr的取值范圍來確定船舶會遇所屬不同交會特征，如表1所示。例如，右舷前方區(qū)域交叉會遇，當(dāng)目標(biāo)船的相對運動航向Cr取值為180°

表1 目標(biāo)交會特征取值表

表1中，當(dāng)TEC=1,2,7,8,10,20,70,80時本船速度小于目標(biāo)船，即Vo≤Vt。其中:TEC=1,2,10,20為前方交叉會遇局面；TEC=7,8，70,80為被追越或大角度交叉會遇局面。雖然不同目標(biāo)交會特征下船速比與本船改向幅度、施舵點的關(guān)系模型不盡相同，但建模方法基本相同，故僅以TEC=10為例說明。限于篇幅，根據(jù)實際船舶航行會遇場景多為前方交叉局面且較為復(fù)雜，在分析船速比對改向避讓效果影響時，僅以前方交叉會遇為例，取TEC=1,2,10,20進(jìn)行分析。

1.2 船速比與本船改向幅度、施舵點的關(guān)系模型

(1)

其中：Cr與Crn分別代表本船改向前后目標(biāo)船相對于本船的航向；sign(Dsa)為Dsa的符號函數(shù)，此例情況下sign(Dsa)=-1。

若本船單純改向避讓，新的相對運動速度Vrn和航向Crn的計算公式為：

(2)

Crn=180°+AC-arcsin[Vtsin(Ct-C0-AC)/Vrn]。

(3)

此時可得轉(zhuǎn)向點N，

(4)

(5)

同時，對應(yīng)的改向幅度AC=Crn-asin(sin(Ct-Crn-Co)×Vt/Vo)-180。其中：Crn=Cr+asin(Dsa/Dr)+asin(Dcpa/Dr)

同理，可得其他不同交會特征下船速比分別與改向幅度、施舵點的關(guān)系模型。

2 改向避讓效果分析

根據(jù)《規(guī)則》，在交叉相遇局面中，互見或能見度不良時，有他船位于本船右舷，本船應(yīng)給他船讓路，本船為讓路船；互見中，他船位于本船的左舷，他船應(yīng)給本船讓路；能見度不良時，他船位于本船的左舷，本船亦有讓路義務(wù)。因此，當(dāng)TEC=2或20時，本船的避讓時機(jī)為形成一般危險時，應(yīng)避免進(jìn)入緊迫局面。當(dāng)TEC=1或10且互見時，本船為直航船，本船的避讓時機(jī)為本船逼近到單憑讓路船(目標(biāo)船)的行動不能避免碰撞時，稱為最晚施舵時機(jī)；當(dāng)TEC=1或10且能見度不良時，避讓時機(jī)與TEC=2和20一致。為便于對比說明，選取TEC=1、10且能見度不良和TEC=2、20互見本船避讓時機(jī)一致的情況。

假定兩船的船長、操縱性參數(shù)不變，目標(biāo)船相對于本船的方位不變，兩船安全會遇距離Dsa相同，設(shè)定為2 n mile，會遇距離不變，設(shè)定為14 n mile(nm)，最近會遇距離Dcpa為0 n mile，本船速度設(shè)置為15 kn。交匯特征為TEC=1,2，10和20時，若本船向右等幅度改向30°，K值取1.0，1.1，1.2，…，2.0時，分析本船到施舵點的距離Dr的變化。當(dāng)TEC=10和20時，本船向右改向30°，K對Dr的影響如下表2所示。

表2 TEC=10和20不同船速比與Dr的關(guān)系

若本船等距離改向，即Dr不變，其值取K=1.0時AC=30°的Dr，當(dāng)K分別取值1.0，1.1，1.2,…,2.0時，分析AC的變化趨勢。例如，當(dāng)TEC=10和20時，Dr=7.727 n mile，K對AC的影響的變化如下表3所示。

表3 TEC=10和20不同船速比與AC的關(guān)系

為更直觀，現(xiàn)將交叉局面TEC=1,2,10和20情況下，船速比K分別對本船到施舵點的距離Dr和改向幅度AC的影響用折線圖展示，如圖2和圖3所示。

從圖2和圖3可以看出，在TEC=10且能見度不良時，本船按《規(guī)則》向右改向，若改向幅度不變，船速比K=2的施舵點幾乎是K=1的二倍，即K=2的施舵時機(jī)要比K=1提早一倍；若本船的施舵點不變，K=2的改向幅度是K=1時的2倍。同理，TEC= 20且互見時，本船為讓路船，當(dāng)?shù)确雀南驎r，K值越大，施舵時機(jī)來的越早；當(dāng)?shù)染嚯x改向時，K值越大，改向幅度越大。較為特殊的是TEC=1和TEC=2，當(dāng)TEC=1且能見度不良時，若本船等幅度改向，隨著K值的增大，施舵點呈現(xiàn)先升后降的趨勢，這與本船過目標(biāo)船艏或船尾有關(guān)，根據(jù)船舶相對運動幾何變化規(guī)律亦可得出；當(dāng)TEC=2且互見時，若本船等距離改向，隨著K值的增大，改向幅度呈下降趨勢。

3 模擬仿真實驗效果及避讓決策優(yōu)化

為驗證上述分析結(jié)論，在船舶智能操控仿真測試平臺上對PIDVCA算法進(jìn)行了大量仿真模擬實驗。仿真實驗表明，船速比較大的情況下(K≥1.5)若嚴(yán)格按照《規(guī)則》條款執(zhí)行會出現(xiàn)不理想的避讓效果，如圖4所示。

TEC=20的交匯特征，目標(biāo)船1設(shè)為本船，在互見情況下，按照《規(guī)則》的避讓責(zé)任劃分，本船為讓路船，目標(biāo)船2為直航船，本船按《規(guī)則》向右改向避讓，因目標(biāo)船速度遠(yuǎn)大于本船，本船的避讓時機(jī)遠(yuǎn)遠(yuǎn)提前。由圖4的仿真結(jié)果可以看出，本船的避讓效果并不顯著，即避讓時機(jī)遠(yuǎn)遠(yuǎn)提前，其提前量取決于K值，其值越大，提前量越多。

現(xiàn)以能見度不良條件下左正橫附近(247.5°<目標(biāo)船相對方位<292.5°)來船且TEC=1為例，說明較高船速比對基于《規(guī)則》改向避讓效果出現(xiàn)的不合理現(xiàn)象，并提出優(yōu)化建議。如圖5a)所示，在能見度不良情況下，目標(biāo)船1和目標(biāo)船2均應(yīng)承擔(dān)避讓義務(wù)，目標(biāo)船1因速度較小，避讓時機(jī)較早，為了避開危險選擇率先避讓，目標(biāo)船2在其避讓時機(jī)到來時，因其碰撞危險消失而選擇不采取避讓行動，以致兩船因相對運動速度很小而長時間僵持。顯然，此種避讓行為不利于船舶安全航行，不符合船舶避讓的安全性、科學(xué)性和經(jīng)濟(jì)性。

為了解決上述問題，以航跡偏移量最小為目標(biāo)，集成PIDVCA算法對避碰決策進(jìn)行動態(tài)優(yōu)化處理，優(yōu)化結(jié)果如圖5b)和圖5c)所示。圖5b)中，在能見度不良情況下，目標(biāo)船1(互見低速直航船)的避讓時機(jī)應(yīng)選取互見情況下作為直航船的最晚施舵時機(jī)。圖5c)中，在能見度不良情況下，避讓方案的優(yōu)化方法采取目標(biāo)船2(互見高速讓路船)主動提前履行避讓義務(wù)，這時目標(biāo)船1會因兩船危險消失而保持直航。

由圖5的模擬仿真例子可知，在能見度不良條件下，目標(biāo)船1若按《規(guī)則》選擇避讓時機(jī)會形成不合理的避讓效果，若按互見情況下選擇避讓時機(jī)，避讓效果更優(yōu)；或者，若“目標(biāo)船2作為高速船能夠承擔(dān)更多的避讓責(zé)任勢必會使避讓局勢更和諧。

4 結(jié)論與建議

船舶智能避碰技術(shù)在應(yīng)用過程中必須遵循《規(guī)則》要求,然而隨著人工智能技術(shù)和計算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展推動著船舶向大型化、高速化、智能化方向發(fā)展，使得《規(guī)則》中的一些定義開始變得不夠合理?！兑?guī)則》定義的避碰行為通常只基于臨近船舶的相對方位，在船速比相差無幾且確定船速比較為困難的年代是完全合理的，但在高速船普遍存在和獲取目標(biāo)船船速較為容易的情況下，船速比對機(jī)器模擬船舶駕駛員制定改向避讓方案的影響不可忽視?，F(xiàn)將影響歸納如下：

1)互見情況下，在目標(biāo)船與本船形成較高船速比的交叉會遇局面下，若本船按《規(guī)則》改向避讓會出現(xiàn)避讓效果不顯著，即讓路船的避碰行動遠(yuǎn)遠(yuǎn)提前，其提前量取決于K值，其值越大，提前量越多；

2)能見度不良情況下，在左正橫附近(247.5°<目標(biāo)船相對方位<292.5°)來船的交叉會遇局面下，按照《規(guī)則》改向避讓在來船沒有采取相應(yīng)避讓行動情況下可能產(chǎn)生安全隱患。

針對這些影響，建議在研究智能避碰決策時應(yīng)“體現(xiàn)實踐中對《規(guī)則》的合理延伸”來解決因嚴(yán)格按《規(guī)則》的避讓行為所帶來的避讓效果不合理的現(xiàn)象。