大數(shù)據(jù)在船舶港內(nèi)操縱避碰方面的應(yīng)用

邱訓(xùn)志

（上海港引航站，上海 200082）

現(xiàn)如今，航運(yùn)以及港口事業(yè)的蓬勃發(fā)展，促使行駛在海面上的船舶數(shù)量急劇增多，導(dǎo)致船舶發(fā)生碰撞事故的幾率不斷攀升，嚴(yán)重導(dǎo)致船舶在港內(nèi)航行以及操縱的風(fēng)險(xiǎn)逐漸增加。近些年來，由于船舶操縱人員的操作失誤導(dǎo)致各類意外事故頻繁發(fā)生，再加上人力資源成本的持續(xù)上漲以及導(dǎo)航技術(shù)的不斷更新，大數(shù)據(jù)技術(shù)的充分運(yùn)用，促使從事船舶操縱人員的操控水平以及避碰技巧愈發(fā)優(yōu)秀。大數(shù)據(jù)協(xié)助操縱技術(shù)的應(yīng)用是一項(xiàng)極其復(fù)雜的智能集成系統(tǒng)，避免船舶發(fā)生碰撞已成為了此套系統(tǒng)的主要目標(biāo)，因此，此項(xiàng)系統(tǒng)應(yīng)具備防止碰撞移動以及不移動的障礙物；多個(gè)目標(biāo)在港內(nèi)航行協(xié)助避碰，并預(yù)留出足夠的距離等相關(guān)條件。

1 大數(shù)據(jù)信息集成平臺

大數(shù)據(jù)主要是指海量以及巨量的數(shù)據(jù)，這類數(shù)據(jù)多數(shù)源自各類船舶隨時(shí)隨地產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，在大數(shù)據(jù)信息平臺中，無論任何微小的數(shù)據(jù)都能夠產(chǎn)生更強(qiáng)的作用價(jià)值。在大數(shù)據(jù)背景下，各個(gè)行業(yè)都可以充分享受到大數(shù)據(jù)所帶來的作用價(jià)值。所以，大數(shù)據(jù)逐漸成為了各個(gè)行業(yè)發(fā)展的重要趨勢，同時(shí)也是各種行業(yè)主要的發(fā)展方向?，F(xiàn)如今大數(shù)據(jù)聚合作為一種較為常態(tài)的發(fā)展趨勢，各個(gè)行業(yè)如若能夠充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)就能夠在第一時(shí)間內(nèi)解決各種難題，從而為行業(yè)實(shí)現(xiàn)蓬勃發(fā)展奠定良好基礎(chǔ)。具體情況如圖1 所示[1]。

圖1 大數(shù)據(jù)集成信息平臺

2 導(dǎo)航大數(shù)據(jù)的系統(tǒng)分析與信息采集

船舶操控人員在具體操縱船舶時(shí)，導(dǎo)航大數(shù)據(jù)就可以通過人工智能，創(chuàng)設(shè)出更加科學(xué)合理的進(jìn)出港路線，并通過GPS 信息數(shù)據(jù)能夠了解并掌握相同類型船舶進(jìn)出港的路程圖，并開展詳細(xì)分析。與此同時(shí)，還可以準(zhǔn)確計(jì)算出防止碰撞事故發(fā)生的核心操縱方式，最終制定出更加科學(xué)合理的進(jìn)出港操縱計(jì)劃。

2.1 編制最優(yōu)航線

更加先進(jìn)的人工智能不僅能夠精準(zhǔn)創(chuàng)設(shè)出海況更加優(yōu)秀的航線，還能夠在更加復(fù)雜的環(huán)境中保證船舶能夠穩(wěn)定運(yùn)行，從而保證最終創(chuàng)設(shè)的船舶進(jìn)出港路線更加科學(xué)合理。與此同時(shí)，還可以進(jìn)一步促使海圖電子數(shù)據(jù)更加精準(zhǔn)，各種助航設(shè)備也更為穩(wěn)定，大部分港口這項(xiàng)工作都是按照季度更新的[2]。

2.2 優(yōu)化避碰方案

預(yù)防碰撞核心功能系統(tǒng)能夠充分運(yùn)用雷達(dá)、Ecdis以及Ais 數(shù)據(jù)，在第一時(shí)間內(nèi)獲得船舶四周其他船舶的位置信息以及周邊環(huán)境信息，通過人工智能的大數(shù)據(jù)，仔細(xì)分析船舶發(fā)生碰撞的主要因素，再次檢驗(yàn)相關(guān)信息數(shù)據(jù)，最終制定更加科學(xué)合理的避碰操縱計(jì)劃，以此確保船舶能夠有著更加合理的航行路線，

2.3 合理采集航行數(shù)據(jù)

對于信息數(shù)據(jù)而言，從事管理工作的相關(guān)人員應(yīng)將船舶動態(tài)與航行安全關(guān)聯(lián)起來，運(yùn)用更加科學(xué)合理的信息采集方式，了解并掌握各類航行信息數(shù)據(jù)。而多數(shù)部分的大數(shù)據(jù)都能夠在相關(guān)儀器的電子設(shè)備中合理獲得，合理開展人工智能運(yùn)算工作，能夠促使船機(jī)實(shí)現(xiàn)互動以及實(shí)施管控等相關(guān)工作，以此保證船舶能夠始終根據(jù)創(chuàng)設(shè)的航線穩(wěn)定運(yùn)行。除此之外，在定位系統(tǒng)中，人工智能能夠在第一時(shí)間內(nèi)獲得船舶的位置，并實(shí)時(shí)判斷航行方向、航行速度是否出現(xiàn)偏差，避免船舶在航行過程中偏離原本制定的路線，并且可以詳細(xì)記錄船舶在航行過程中出現(xiàn)的各種航行軌跡數(shù)據(jù)，在第一時(shí)間內(nèi)優(yōu)化航向偏差，將各類信息數(shù)據(jù)最終整理到大數(shù)據(jù)庫，從而為下次航行奠定良好的基礎(chǔ)[3]。

2.4 制定更加科學(xué)合理的操縱方案

以大數(shù)據(jù)信息集成平臺為主要依據(jù)，合理創(chuàng)設(shè)綜合操縱管理系統(tǒng)。船舶操控人員在具體運(yùn)用此種系統(tǒng)時(shí)，不僅能夠自動接收各類船舶航行駕駛數(shù)據(jù)，還能夠?qū)崟r(shí)優(yōu)化各類數(shù)據(jù)，詳細(xì)分析各類數(shù)據(jù)所顯現(xiàn)的作用價(jià)值，并根據(jù)船舶通訊系統(tǒng)內(nèi)的相關(guān)內(nèi)容，構(gòu)建出更加科學(xué)合理的操縱方案。惟有如此，船舶在實(shí)際航行過程中，既能夠減少碰撞發(fā)生的頻率，還能夠從多方面、多角度進(jìn)一步提升船舶在港內(nèi)操縱的整體水平，從而保證最終創(chuàng)設(shè)的操縱方案更加穩(wěn)定。除此之外，系統(tǒng)決策涉及到的相關(guān)信息數(shù)據(jù)能夠及時(shí)傳送到船舶管控部門，以此確保港內(nèi)操縱船舶的大數(shù)據(jù)更加健全。由此可見，如若能夠充分運(yùn)用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，就可以為船舶在港內(nèi)操作提供更加優(yōu)秀的航行方案，同時(shí)也能夠?yàn)榇鞍踩\(yùn)行奠定良好基礎(chǔ)[4]。

3 導(dǎo)航大數(shù)據(jù)的操作應(yīng)用

3.1 提升操縱大數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)性

提升大數(shù)據(jù)應(yīng)用的準(zhǔn)確性。船舶在港內(nèi)實(shí)踐進(jìn)行操作的過程中，船舶所處平面絕大部分有較多的障礙處，而且他們之間數(shù)據(jù)差距較大，所以在可操作范圍展開工作階段，通過專業(yè)函數(shù)模擬船舶數(shù)據(jù)可以提升船舶運(yùn)行的安全性，從而保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，而且針對固定不動物體的測量可以建立數(shù)字模型，提高監(jiān)測的精準(zhǔn)性，為了能夠有效將現(xiàn)階段問題解決，則必須要加強(qiáng)對多樣化工作應(yīng)用的重視，這樣可以通過固定浮動物體的測量提升數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性，避免受運(yùn)算及多種因素影響，而導(dǎo)致數(shù)據(jù)無法準(zhǔn)確運(yùn)行。而且在相關(guān)科研項(xiàng)目研究過程中，這種高精度大數(shù)據(jù)運(yùn)算，通常可以將智能機(jī)械化作用顯現(xiàn)在實(shí)際工作中去[5]。

3.2 模擬決策模型

能夠構(gòu)建更加合理的模擬決策模型。針對行內(nèi)操縱決策模型的應(yīng)用，需要加強(qiáng)分析，這樣可以通過人工智能網(wǎng)絡(luò)的自我學(xué)習(xí)建立一種動態(tài)模擬船舶模型，并通過充分分析，對多種因素所產(chǎn)生的影響有著特殊的掌握，建立統(tǒng)一的地域模型，通過環(huán)境因子模型構(gòu)建適用于兩個(gè)物體之間避免所產(chǎn)生的影響，會嚴(yán)重犧牲整體優(yōu)化效果，從而通過決策模型的健全。而且在實(shí)際進(jìn)行模擬的過程中，還應(yīng)該形成一個(gè)準(zhǔn)確的操縱結(jié)果，這樣可以避免受復(fù)雜因素影響，提升智能控制可靠性。例如，針對防撞決策系統(tǒng)的建立，可以對系統(tǒng)運(yùn)營階段有著特殊掌握，這樣可以更加有效地對所面臨的問題進(jìn)行優(yōu)化處理，切實(shí)改進(jìn)其運(yùn)行操作方案將導(dǎo)航大數(shù)據(jù)操縱應(yīng)用的價(jià)值充分彰顯出來[6]。

3.3 模擬計(jì)算

這種方式主要依據(jù)為生物遺傳特征，通常是指自適應(yīng)概率搜素算法理論。本質(zhì)在于仿真算法，其中包含遺傳算法以及仿真措施，此種方式不僅能夠合理運(yùn)用仿真規(guī)劃開展全局優(yōu)化工作，還能夠充分解決各類復(fù)雜系統(tǒng)難題以及設(shè)備學(xué)習(xí)問題。模擬計(jì)劃的主要特征為群體搜索策略以及群體之間的信息互換。這樣就能夠促使船舶在航行過程自動接收對船舶航行駕駛權(quán)限的合理管控以及智能防碰，并有著更多的路徑可供船舶操控人員選擇。與此同時(shí)，通過更加合理的選擇過程，系統(tǒng)就會協(xié)助船舶操縱人員找到最為合理的航行路徑。仿真策略主要目的在于尋找出船舶避碰的最優(yōu)路徑，并且能夠自動捕捉對船舶航行駕駛權(quán)限的控制模型中所顯現(xiàn)的移動障礙物以及其他移動船舶，由ARPA 自動識別，最終通過相應(yīng)模型合理計(jì)算預(yù)判是否準(zhǔn)確，并對算法計(jì)算模擬獲得的最終結(jié)果進(jìn)行級別更高的運(yùn)算疊加，合理摒棄其他匯總的雜樣結(jié)果，從而保證最終獲得結(jié)果能夠達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)。除此之外，以往的研究過程中，模擬策略編碼方式只是涵蓋了船舶位置為染色體基因，導(dǎo)致相關(guān)人員在實(shí)際測試數(shù)據(jù)時(shí)，工作難度較高。而單基因的模擬策略編碼方式主要是以船舶位置、航行速度、潮汐以及風(fēng)速等各類干擾因素為側(cè)重點(diǎn)，而染色體則是表示更加科學(xué)合理的航行路徑，主要是由最為基本的線序列以及向基因組織所構(gòu)成的。初始基因主要代表船舶目前的位置，末端基因則是代表最終目標(biāo)位置。倘若船舶周邊環(huán)境有著影響船舶正常行駛的物體，船舶的安全路徑只能是起點(diǎn)至終點(diǎn)的直線距離。如若航道周圍沒有影響船舶正常施行的物體，其他基因?qū)⒃诔跏键c(diǎn)位與終點(diǎn)之間隨機(jī)分布。著名學(xué)者也曾提出了一種優(yōu)化EP/N+方式，將最終獲得的結(jié)果運(yùn)用相應(yīng)系統(tǒng)進(jìn)行自動數(shù)據(jù)模擬，就能夠在確保工程模擬精度達(dá)到預(yù)期標(biāo)準(zhǔn)的前提下，充分實(shí)現(xiàn)更加科學(xué)合理的決策支持，這同樣也是模擬計(jì)算的主要構(gòu)成部分，在運(yùn)用此種方式時(shí)，合理創(chuàng)設(shè)了一個(gè)極其特殊的遺傳算子合理優(yōu)化修改過程，并且運(yùn)用了另一個(gè)遺傳算子提升轉(zhuǎn)變速率，從而保證各個(gè)部分的變化可以達(dá)到預(yù)期目標(biāo)[7]。

4 結(jié)束語

總而言之，大數(shù)據(jù)以及人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展，促使各個(gè)領(lǐng)域迎來了全新的發(fā)展契機(jī)，部分智能船舶制造企業(yè)更是將此種技術(shù)充分運(yùn)用在船舶航行操縱測試工作中?，F(xiàn)如今，大數(shù)據(jù)已成為了構(gòu)建“防撞知識庫”的重點(diǎn)內(nèi)容，考慮到船舶在航行過程中，極易受到周邊環(huán)境以及各類突發(fā)情況影響，應(yīng)在實(shí)際測試工作中持續(xù)優(yōu)化算法，從而保證最終創(chuàng)設(shè)出的避碰決策更加科學(xué)合理。除此之外，還應(yīng)該重視參考數(shù)據(jù)的租用價(jià)值，通信以及協(xié)調(diào)同樣也是維持船舶正常運(yùn)作的基準(zhǔn)，因此，相關(guān)人員只有將這類內(nèi)容實(shí)現(xiàn)有機(jī)融合，才能促使船舶真正意義上實(shí)現(xiàn)智能避碰。