10未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
海上多目标船智能避碰辅助决策
系统开发环境与工具
开发语言：Python
碰撞检测算法：A*算法 地图服务：OpenStreetMap
开发框架：PyQt5 数据库：SQLite
系统开发流程
2. 设计系统架构
根据需求分析，设计系统的整体 架构和模块划分。
3. 开发各个模块
按照系统架构，逐个开发各个模 块，包括地图显示模块、船舶模 型模块、碰撞检测模块等。
4. 集成测试
将各个模块集成在一起，进行测 试，确保模块之间的协调性和整 体功能的完整性。
1. 需求分析
明确系统需要实现的功能和性能 要求。
5. 优化和改进
根据测试结果，对系统进行优化 和改进，提高系统的性能和稳定 性。
系统测试与验证
01
02
03
测试环境
模拟海上环境，包括多个 船舶模型和障碍物。
测试方法
船舶运动模型需要考虑风、流、潮汐等自然因素的影响，以 及船舶操纵性能的限制，如最大和最小航速、最大和最小转 向角等。
船舶避碰规则
船舶避碰规则是海上交通安全的重要法规，规定了船舶在海上相遇时应遵循的避 碰原则和操作要求。这些规则包括“瞭望”、“判断”、“行动”等方面的要求 。
智能避碰辅助决策系统需要将这些规则集成到算法中，以便在决策过程中考虑安 全性和合法性。
人工智能算法在避碰中的应用
人工智能算法在智能避碰辅助决策中发挥着重要作用，包 括机器学习、深度学习、强化学习等算法。这些算法可用 于训练和优化船舶避碰模型，提高决策的准确性和效率。
人工智能算法可以处理大量的数据和复杂的场景，自动提 取有用的特征和模式，并根据历史数据预测未来的行为和 趋势。
多目标优化算法在避碰中的应用
多目标优化算法可以在复杂的海上环 境中寻找最优的避碰方案，同时考虑 多个目标函数，如时间最短、距离最 近、风险最低等。这些算法可以在多 个可行方案中找到最优解。
船舶拟人智能避碰决策方法研究综述
摘要：回顾我校研发团队20年来在船舶自动避碰技术的研究历程，简要介绍了船舶拟人智能避碰决策(PIDVCA)方法，重点论述了《机器决策》的“拟人智能”特性，并借助船舶智能操控（SIHC）仿真平台，通过设计典型会遇态势加以验证。
经历了研究方法探索、PIDVCA方法论证与算法仿真验证及其应用研究以及系统软件开发三个阶段。
1.1 研究方法探索期（1996年以前） 上世纪90年代初，在陈聪贵教授引导下，研发团队开始船舶拟人智能避碰决策方法研究综述李丽娜 陈国权 李国定 郑敏杰 孙洪波（集美大学航海学院 福建厦门 361021 ）船舶自动避碰方法[2,3]，提出了研究智能避碰决策自动化的策略是“拟人智能”的设计理念[4]，并对研发团队在上世纪90年代年研究成果作了总结[5] 。
为了更逼真地模拟海上的实际环境，2001年协同大连海事大学航海技术研究所，基于船舶操纵模拟器和电子海图技术联合创建了航行安全与自动避碰（NSACA）仿真测试平台，通过模拟实验，进一步对避碰模型及算法的适应性和稳定性问题进行改进、优化和完善。
这一阶段获得了2项学校科研基金和2项省自然科学基金项目的资助，研究工作取得丰硕成果，发表了【2】～【5】等二十多篇文章，逐步形成了船舶拟人智能避碰决策（PIDVCA）方法；创建了先进的NSACA仿真测试平台，开展了大量的仿真实验，从实验中发现已建数学模型仍还有缺陷，设计的算法尚不完备，同时发现了目标交会特征的内在规律对模型及算法产生的影响。
1.3 研究方法论证与应用系统开发阶段 2007年以来，利用国家自然科学基金项目“船用智能避碰导航仪的机理及其仿真研究”的契机，围绕实现“拟人智能”的理念和目标，通过理论分析和仿真实验，着重对PIDVCA数学模型和算法进行改进、优化和完善，初步形成PIDVCA理论雏形[6~14]，开发了PIDVCA应用软件，进行了大量的仿真模拟实验，同时逐步将研究形成的PIDVCA算法应用于自主研发的船舶智能操控仿真平台及游艇智能操控仿真训练系统的智能目标船及航行智能化及其自动控制模块[14]。
无人船舶的路径规划与避碰策略研究
无人船舶的路径规划与避碰策略研究一、研究背景和意义随着全球经济的快速发展和海上运输业的不断壮大，船舶在国际贸易和物流中扮演着越来越重要的角色。
随着船舶数量的增加，船舶之间的碰撞事故也日益严重，给航运业带来了巨大的安全隐患。
为了降低船舶碰撞事故的发生率，提高航运效率，无人船舶技术逐渐成为研究热点。
无人船舶具有自主导航、自动避碰等功能，可以在一定程度上降低人为操作失误导致的事故风险。
研究无人船舶的路径规划与避碰策略具有重要的理论和实际意义。
研究无人船舶的路径规划与避碰策略有助于提高船舶的安全性能。
通过优化无人船舶的路径规划算法，可以使其在复杂的海洋环境中更加安全地航行，降低与其他船舶发生碰撞的风险。
避碰策略的研究可以为无人船舶提供有效的避碰方法，使其能够在与其他船舶发生碰撞的情况下迅速采取措施避免事故的发生。
研究无人船舶的路径规划与避碰策略有助于提高航运效率，无人船舶可以通过自主导航系统实现精确的定位和导航，从而减少因人为操作失误导致的延误和返航。
通过避碰策略的研究，无人船舶可以在与其他船舶发生碰撞的情况下及时调整航线，避免不必要的停靠和卸货作业，从而提高航运效率。
研究无人船舶的路径规划与避碰策略有助于推动无人船舶技术的发展。
随着无人船舶技术的不断成熟，其在航运业的应用将越来越广泛。
研究无人船舶的路径规划与避碰策略对于推动无人船舶技术的发展具有重要的推动作用。
这些研究成果也可以为其他领域的自主导航技术研究提供借鉴和参考。
1.1 无人船舶的发展现状无人船舶的技术发展主要体现在自主导航系统的完善和智能化水平的提高。
无人船舶的自主导航系统主要包括惯性导航系统(INS)、卫星导航系统(GNSS)和激光雷达等。
GNSS和激光雷达的应用使得无人船舶在环境感知、定位和导航等方面具有更高的精度和实时性。
随着人工智能技术的发展，无人船舶的自主决策能力也在不断提高。
无人船舶产业链已经逐渐形成，包括研发、制造、测试和运营等环节。
船舶自主避碰技术的设计与实现
船舶自主避碰技术的设计与实现船舶自主避碰技术是船舶导航和安全的重要组成部分，通过利用自动化技术，船舶可以自主识别周围的其他船只，并根据分析结果来决定下一步的行动。
这种技术可以提高船舶的安全性和航行效率，减少意外事件的发生，达到更快、更安全的航行目标。
本文将对船舶自主避碰技术的设计与实现进行探讨。
一、船舶自主避碰技术的原理船舶自主避碰技术是建立在自动化导航和人工智能技术之上的。
它的原理很简单，就是通过传感器和电脑控制技术来判断周围环境，并根据允许的规则和指令决定行动策略。
船舶自主避碰技术的核心是利用雷达、卫星、摄像头等传感器，对周围的环境进行感知和识别，然后将识别结果发送到船舶控制系统。
系统利用预设的规则和算法对数据进行分析，确定行动策略，避免与其他船只相撞。
二、船舶自主避碰技术的设计思路船舶自主避碰技术的设计需要考虑到以下几个方面：1.系统架构设计。
这里的系统架构设计包括硬件设计和软件设计。
硬件设计方面需要考虑安装传感器的位置和数量，并确保传感器的高质量信号被传递给计算机。
软件设计方面需要考虑如何编写高效的、可靠的算法和规则，以便在短时间内做出正确的决策。
2.环境建模。
环境建模是指船舶自主避碰系统需要建立一个环境模型，例如将周围的海域、陆地等进行三维建模，这样能够对周围环境有一个直观的感觉，便于分析和判断。
3.行动规划。
行动规划是指根据环境模型进行数据分析，并确定行动方案的过程。
这是整个系统中最复杂的一部分，需要融合多种技术，包括卫星定位、目标跟踪和动态路径规划等。
4.控制算法。
当系统检测到危险情况时，需要立即采取行动避免碰撞。
这必须通过严密的控制算法来实现，确保船舶的安全和稳定。
三、船舶自主避碰技术的实现方法船舶自主避碰技术的实现方法可以分为以下几个步骤：1.传感器安装。
首先，需要在船上安装雷达、卫星、摄像头等传感器，以便采集周围环境的数据。
2.数据转化。
传感器收集的数据需要进行数字化转换，以便计算机更好地处理和分析。
基于智能算法的船舶自主避碰与导航系统设计
基于智能算法的船舶自主避碰与导航系统设计船舶自主避碰与导航系统是船舶领域中的重要课题，其设计和实现对于船舶的安全行驶至关重要。
近年来，随着智能算法的发展和应用，基于智能算法的船舶自主避碰与导航系统设计逐渐成为研究热点。
本文将从系统的设计思路、智能算法的选择以及实验结果等方面进行详细介绍。
首先，基于智能算法的船舶自主避碰与导航系统设计需要考虑到船舶的自主性和避碰的准确性。
在设计思路上，可以将系统分为感知与决策两个部分。
感知部分通过实时监测船舶周围的环境信息，如雷达、卫星导航系统、相机等感知设备，获取其位置、速度、航向等数据。
决策部分则根据感知信息进行决策，选择合适的航行路径，避开可能存在的障碍物。
智能算法的选择是设计的关键。
常见的智能算法包括遗传算法、模糊逻辑、神经网络等。
遗传算法可以模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作，寻找到最优的航行路径。
模糊逻辑可以处理模糊不确定的信息，根据船舶的位置、速度等信息，进行模糊推理，得出最合理的行动方案。
神经网络可以通过训练学习，自动识别和预测船舶的行为，从而做出适应性调整。
在实验部分，设计者可以利用仿真软件或实际的船舶模型进行验证。
首先，构建合适的环境场景，包括多艘船舶的运行状态、海浪、风力等外部干扰因素。
然后，使用智能算法设计的船舶自主避碰与导航系统进行实验，观察其对多情景的避碰行为和导航指导的效果。
通过比较不同算法的表现，找到最优的设计方案。
除了系统设计和实验验证，还需要考虑到系统的性能和可扩展性。
性能方面，需要确保系统的实时性和稳定性，以便在真实场景中能够及时响应和应对。
可扩展性方面，可以考虑将系统与其他船舶信息处理系统、交通管理系统等进行集成，从而实现更加智能化的航行管理。
总结起来，基于智能算法的船舶自主避碰与导航系统设计是一个复杂而关键的课题。
在设计思路上分为感知和决策两个部分，选择合适的智能算法进行决策。
通过设计合理的实验方案，验证系统的有效性和可行性。
船舶避碰决策理论与方法的研究
第三，依据系统工程理论，坚持定性分析与定量分析相结合的原则。
1.4 本文研究的主要内容
本文主要讨论船舶避碰决策方法，如无特别说明主要是研究在宽阔水域能见度良好情况下两船避碰决策问题。研究的主要内容包括：
第四，关于多船会遇避碰决策问题还没有得到很好解决。特别是较为复杂的多船会遇避碰决策问题，仍然是当今海上避碰的难点。
第五，关于紧迫局面的定义，已有了较为统一的认识。但对定量确定紧迫局面，还缺乏较深入研究。
1.3研究中采用的方法
第一，坚持继承与发展相结合的原则。船舶避碰研究取得了许多成果，其中一些研究成果已基本得到了公认，例如船舶领域、紧迫局面的概念等。因此，本文是在总结前人工作的基础上，提出一些自己的观点和看法。
图2-2航向交叉角和舷角
根据《1972年国际海上避碰规则》和航行灯的水平光弧及能见距离【9】，会遇可分为对遇、交叉相遇和追越三种类型，但对应每类又有不同的会遇状态，考虑海员通常做法，对碰撞态势一般可分为以下几类：
1）对遇局面
当两艘机动船在相反的或接近相反的航向上相遇致有构成碰撞危险时的局面，称之为对遇局面。即Q≤5°，且ΔC在174°～186°之间，
船舶安全会遇距离与船舶领域有密切联系的概念，它以船舶领域为基础，考虑了领域边界模糊和船舶观测设备的观测误差。一般认为Goodwin的观测最适宜于海上【8】。其观测结果为：对于本船右舷0°～112.5°的来船，安全会遇距离设为0.85nmile；对于112.5°～247.5°的来船，安全会遇距离设为0.45nmile；对于247.5°～360°的来船，安全会遇距离设为0.70nmile。
无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术研究
无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术研究一、引言无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术是近年来航海领域的研究热点之一。
随着科技的不断进步，人工智能、自动化技术等在无人驾驶领域的应用越来越广泛。
无人驾驶船舶作为一种新兴的交通工具，具有减少事故风险、提高运输效率等优势，正逐渐引起人们的关注。
本文将对无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术进行深入研究，并探讨其应用前景及存在的挑战。
二、无人驾驶船舶概述1. 无人驾驶船舶概念及分类随着科技进步和社会需求变化，传统有人操控的航海方式逐渐不能满足需求。
无人驾驶技术应运而生，为海上交通带来了新机遇。
无人驾驶船只是指在没有乘员操控下进行自主导行和作业任务完成，并能根据环境变化做出相应决策和调整行为。
根据用途不同，无人驾驶船舶可以分为货运船、客运船、科考船等多种类型。
无人驾驶货运船可以用于海洋物流，提高海上运输效率；无人驾驶客运船可以用于海上旅游等领域；科考船的无人化将提高海洋科学研究的效率和安全性。
2. 无人驾驶船舶的优势与挑战与传统有人操控的航行方式相比，无人驾驶船只具有以下优势：（1）降低事故风险：无人驾驶技术能够减少由于操作失误、疲劳等因素导致的事故风险；（2）提高运输效率：自动导行系统能够根据实时数据进行路径规划和调整，减少时间和能源消耗；（3）节约成本：自动化系统能够减少乘员工资、福利等成本支出；（4）适应恶劣环境：在恶劣天气或环境条件下，无人驾驶技术能够更好地应对挑战。
然而，与此同时，无人化技术在实践中也面临一些挑战：（1）技术难题：无人驾驶船舶需要具备高精度的定位、感知、决策和控制能力，技术上的难度较大；（2）法律法规：无人驾驶船舶的法律法规尚不完善，相关和标准需要进一步制定；（3）安全保障：无人驾驶船舶的安全保障问题是一个重要的挑战，如何防止黑客攻击和故障应急等问题需要解决。
三、无人驾驶船舶自动导航技术研究1. 传感器技术传感器是实现无人驾驶船只自动导行的重要组成部分。
船舶避碰自主决策技术研究
船舶避碰自主决策技术研究随着全球船运业务的不断发展，船舶之间的避碰问题越来越受到人们的关注。
虽然目前全球航行安全水平已经得到了不断提高，但仍有很多船舶事故是由于船舶之间的碰撞或冲撞引起的。
造成这种现象的原因很多，其中包括船舶的人为错误、沉船障碍、海况变化以及失误等等。
因此，为了提高航行安全水平，一些技术实践和研究机构开始探索一种全新的船舶避碰自主决策技术，即让船舶自主判断避碰方案并进行操作，而不是完全依赖人类的决策。
这种技术是建立在智能驾驶技术的基础上的，它能够通过传感器和智能控制技术来对船舶的运行环境进行全面的分析，从而实现自主决策。
具体来说，这种新技术可以利用海浪预报、船舶交通流分析、以及现代化的雷达和卫星导航技术，帮助船舶判断行驶路线、检测是否有障碍物，以及确定是否需要改变方向或速度，从而避免与其他船舶发生碰撞。
与此同时，这种技术也可以利用现代化的图像处理技术，实现对海洋环境的实时监测和分析，以及对船舶运行状态的实时监控。
可以说，船舶避碰自主决策技术具有非常大的潜力。
其中最大的优势在于，它可以自动识别和处理海洋环境的变化、其他船舶的位置和航向，帮助船员制定最佳的避碰方案，从而保证了航行的安全。
此外，这种技术也可以提高船舶的运行效率和经济效益，减少事故率和运营成本，为船运业务的可持续发展提供强有力的保障。
虽然目前这种技术还处于研究和开发阶段，但是在未来，我们有理由相信它将会起到越来越重要的作用。
我们期望船舶避碰自主决策技术能够成为全球航运业务的标准实践，为船舶安全和运行效率提供全面的技术支持和保障。
总之，船舶避碰自主决策技术研究是一个既具有挑战性又具有高度重要性的领域。
随着技术的不断进步和发展，我们完全可以期待着一种更智能、更高效、更安全的船舶运行模式的到来。
船舶避碰决策算法研究
船舶避碰决策算法研究近年来，随着各类船只数量的不断增加，船舶之间的避碰问题愈发复杂。
在繁忙的海上通道中，大型商船、钢铁巨轮、小型渔船、快艇等各种船只犹如汇聚的舞台，若不注意避让，多年积累的水上航道事故将会引发巨大危害。
为防止此类事件发生，航海领域研究专家一直在探索一套高效可靠的成熟算法——船舶避碰决策算法。
船舶避碰决策算法是指通过一系列信息判断以及数学模型计算，在海上航行中，帮助船舶实现良好的避碰动作的分析方法。
其主要依据国际海上安全条例及相关法规制定，规定不同船只之间的相对运动关系，对船舶行进方向、速度变化进行合理控制，达到最小化避险距离与操作时间的目的。
在实际航行流程中，船舶避碰决策算法中分为PRECAUTION和COLREGS规则。
前者是指在预防性策略中，基于诸如其他船只情况、海洋气象等因素引起的风险，发现风险后及时采取避碰措施。
另一主要策略是COLREGS，即船舶规则。
在COLREGS 中，船舶避碰决策算法是为了最小化避碰距离，防止不必要的漂移动作，同时快速反应，适应不同船只的运行状态，以尽量降低灾难发生的概率。
在目前市场上，不同公司已研发出多种船舶避碰决策算法的产品。
其中，以人工智能与机器学习技术为核心的系统，具有较高的应用价值。
该系统采用机器学习技术，将已知的船舶数据进行训练模型，进而用于解决避碰决策问题。
在维护该模型的过程中，定期输入新数据，完善更加准确的算法模型，提高系统的精准度和稳定性。
除此之外，还存在一种基于海洋风、影响船舶运动路径的预测模型。
该模型遵循着实时更新的气象变化，通过对船舶动态的海洋风、急流以及气象预测过程进行中途调整，使预测结果更趋合理、准确。
然而，船舶避碰算法在实践中仍存在许多问题和限制。
例如，在大规模商埠中，由于船只数量庞大，在需要过多计算、运算的情况下，算法对CPU和GPU两种计算资源的过多占用会对其他任务的继续运行产生严重影响。
此外，在实践中，由于算法模型设定的规则较为死板，考虑不周全等原因，难免会出现诸如一定程度的偏差等问题。
对基于人工智能和软计算的船舶自动避碰决策算法分析
船舶自动避碰决策算法分析文｜聂鸿博作为航运业发展的主要影响因素，船舶碰撞事故可引发一系列不良后果。
船舶自动避碰决策是降低船舶碰撞风险的关键。
基于此，本研究主要针对人工智能、软计算对船舶自动避碰决策的支持作用进行分析；并细化阐述了船舶自动避碰决策的要点；最后从知识储备库方面、遗传算法方面等，阐述了基于人工智能和软计算的船舶自动避碰决策算法。
目前，船舶自动避碰决策系统已经成为航运业应对船舶碰撞问题的主要方法。
算法的选择是影响船舶自动避碰决策系统建立的关键。
相对于其他算法而言，人工智能及软计算在构建船舶自动避碰决策系统方面具有一定优势。
因此，分析基于人工智能及软计算的船舶自动避碰决策算法具有一定必要性。
一、人工智能及软计算对船舶自动避碰决策的支持作用人工智能及软计算可为船舶自动避碰决策提供的支持作用具体体现为：（一）整合避碰规则要素船舶实现自动避碰的关键前提为：明确单船、多船的避碰规则，基于避碰规则确立避碰决策。
相对于其他技术而言，人工智能、软计算在整合避碰规则要素方面更具优势。
上述技术可综合水域信息、天气信息、避碰时机、避让顺序以及避碰方式等多种要素，确立避碰规则，并以上述分析结果为基础，确立船舶自动避碰决策系统。
（二）收集、处理海量避碰信息根据既往经验，建立船舶自动避碰决策系统的主要难点在于：船舶避碰决策需通过海量避碰信息的整合、分析，确定可靠的避碰规律。
运用人工智能及软计算收集、处理海量避碰信息，可于较短时间内完成信息的收集、处理，该技术的智能化、综合性特征，可保障所确定船舶避碰规律的准确性水平。
二、船舶自动避碰决策的要点在建立船舶自动避碰决策系统期间，应加强对以下几种要点的重视：（一）碰撞风险评估己船与目标船之间是否存在碰撞风险，是影响船舶自动避碰决策准确性的核心所在。
目前对于碰撞风险的评估，主要采用如下标准：己船与目标船相遇＜8海里时，且船舶的最近会遇距离低于安全会遇距离，提示己船与目标船之间存在碰撞风险。
船舶避碰自动化关键技术
研究结论
船舶避碰自动化技术可以有效提 高船舶航行的安全性，减少碰撞
事故的发生。
船舶避碰自动化技术的关键技术 包括船舶自动识别系统（AIS） 、雷达/激光雷达技术、计算机视
觉技术、人工智能算法等。
船舶避碰自动化技术的研究和应 用已经取得了显著的进展，但仍 存在一些挑战和问题需要进一步
研究和解决。
增强执行器响应速度与精度
总结词
执行器的响应速度和精度直接影响到船舶避碰的效果， 因此，增强执行器的性能是实现船舶避碰自动化的必要 条件。
详细描述
采用高精度的舵机和推进器等设备，可以增加执行器的 响应速度和精度。此外，通过优化控制算法，可以更好 地协调执行器的工作，提高整体避碰效果。
跨学科合作与创新
重要性
船舶避碰是保障船舶安全航行的关键因素之一，特别是在复杂的航道和恶劣的 天气条件下，有效的船舶避碰能够显著降低船舶碰撞事故的发生率。
船舶避碰自动化技术的现状与发展
要点一
现状
要点二
发展
随着自动化技术和人工智能的不断发展，船舶避碰自 动化技术也取得了长足的进步。现有的船舶避碰自动 化技术主要包括雷达/激光雷达避碰、声纳避碰、视觉 避碰等多种手段。
源开发、海洋环境保护等。
THANKS
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执行器与控制系统
舵机执行器
通过舵机执行器实现船舶的转 向操作，根据路径规划算法得 到的避碰路径，控制舵机执行
器进行相应的转向操作。
发动机控制系统
根据路径规划算法得到的航速要求 ，控制船舶发动机的转速，实现船 舶的加减速操作。
综合控制系统
将感知与识别技术、决策与规划技 术、执行器与控制系统进行综合控 制，实现船舶避碰自动化的整体协 调与控制。
船舶自动避碰决策系统的研究
船舶自动避碰决策系统的研究随着全球航运的快速发展，船舶碰撞事故的发生率也在逐年上升。
为了避免船舶碰撞，提高船舶航行安全性，船舶自动避碰决策系统的研究变得越来越重要。
本文旨在探讨船舶自动避碰决策系统的原理、设计和实现方法，以及在航运领域的应用前景和未来发展趋势。
船舶避碰问题是指船舶在航行过程中如何避免与其他船舶或障碍物相撞的问题。
船舶碰撞会带来严重的人员伤亡和财产损失，因此提高船舶航行的安全性至关重要。
智能避碰系统是利用现代计算机技术和传感器技术，对船舶周围的障碍物和其它船舶进行实时监测和预警，以避免碰撞。
而船舶自动避碰决策系统则是智能避碰系统的高级阶段，可以通过对数据的分析和处理，自动生成避碰决策方案，提高船舶航行的安全性和效率。
船舶自动避碰决策系统主要由硬件和软件两部分组成。
硬件部分包括传感器、中央处理器、通信装置等，用于实时监测船舶周围的环境，并将采集的数据传输至中央处理器进行处理。
软件部分则包括算法库、数据库和用户界面等，用于实现对数据的分析和处理，自动生成避碰决策方案，并为用户提供可视化界面。
该系统的原理是基于船舶运动学和碰撞避免原理，通过分析船舶之间的相对运动和距离，判断是否存在碰撞危险。
如果存在危险，系统会自动生成避碰决策方案，包括改变航速、转向等措施，以避免碰撞。
同时，系统还可以根据船舶的航行计划和周围环境信息，预测未来的碰撞风险，提早采取措施，提高航行的安全性和效率。
船舶自动避碰决策系统的优点主要表现在以下几个方面。
该系统可以实时监测船舶周围环境，及时发现潜在的碰撞危险，并自动采取措施避免碰撞。
系统可以根据船舶的航行计划和周围环境信息，预测未来的碰撞风险，提早采取措施，提高航行的安全性和效率。
该系统还可以为用户提供可视化界面，方便用户对系统进行监控和操作。
然而，船舶自动避碰决策系统也存在一些缺点。
系统的硬件和软件设备需要投入大量资金，对于一些小型航运公司而言，可能会增加经济负担。
基于操纵运动特性的海事无人艇自主避碰算法研究
基于操纵运动特性的海事无人艇自主避碰算法研究一、综述随着科技的不断发展，无人艇在海事领域中的应用越来越广泛。
然而由于无人艇的自主性和复杂性，其避碰问题一直是制约其实际应用的关键因素。
传统的避碰方法主要依赖于人工设定的规则和算法，这种方法虽然在一定程度上能够实现自主避碰，但其局限性也十分明显，如对环境变化的不适应性强、决策速度慢等。
近年来随着人工智能技术的发展，基于操纵运动特性的自主避碰算法逐渐成为研究热点。
模型预测控制(MPC):MPC是一种基于数学模型的优化控制方法，通过对未来一段时间内的操纵运动进行预测，计算出最优的操纵指令序列，从而实现无人艇的自主避碰。
MPC具有预测精度高、实时性能好的优点，但其计算量较大，对系统的实时性要求较高。
模糊逻辑控制：模糊逻辑控制是一种基于模糊集合理论的控制方法，通过对操纵运动特性进行模糊描述，结合模糊逻辑推理得到最优的操纵指令序列。
模糊逻辑控制具有较强的鲁棒性和适应性，但其计算复杂度较高，对系统实时性的影响也较大。
神经网络控制：神经网络控制是一种基于仿生学原理的控制方法，通过对操纵运动特性进行非线性映射，利用神经网络的学习能力实现无人艇的自主避碰。
神经网络控制具有较强的自适应能力和学习能力，但其收敛速度较慢，对训练数据的要求较高。
1. 无人艇在海上的应用和发展现状；随着科技的不断进步，无人艇在海上的应用和发展现状日益显著。
无人艇具有体积小、操控灵活、续航能力强等优点，可以广泛应用于海洋资源勘探、环境监测、海上救援等领域。
近年来无人艇的研究和应用取得了显著的成果，如美国海军研发的“海龙”无人艇成功完成了多次深海探测任务；我国自主研发的“蛟龙号”载人潜水器，也具备了自主航行和避碰的能力。
然而目前无人艇在海上的应用仍面临诸多挑战，如恶劣天气、复杂海域环境等，这就需要对其进行更加智能化和自主化的控制，以提高其在海上的安全性和可靠性。
因此基于操纵运动特性的海事无人艇自主避碰算法研究具有重要的理论和实际意义。
无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术研究
无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术研究摘要近年来，无人驾驶船舶（Unmanned Surface Vessels，USV）的自动导航与避碰技术在航海领域引起了广泛的关注和研究。
本文综述了无人驾驶船舶的自动导航与避碰技术的研究现状，并分析了相关技术的优势和难点。
具体而言，本文首先介绍了无人驾驶船舶的发展背景及其应用前景。
接着，本文详细论述了无人驾驶船舶的自动导航技术，包括船舶定位与姿态控制、路径规划和自动控制等方面。
同时，本文还介绍了无人驾驶船舶的避碰技术，包括传感器技术、目标检测与跟踪、碰撞风险评估与决策等方面的研究。
最后，本文总结了当前无人驾驶船舶自动导航与避碰技术的挑战与未来发展方向。
关键词：无人驾驶船舶；自动导航；避碰技术；船舶定位与姿态控制；路径规划；碰撞风险评估与决策1. 引言自动导航与避碰技术是无人驾驶船舶（USV）领域的核心问题之一。
随着自动驾驶技术的迅猛发展，无人驾驶船舶在军事、海洋科学研究、救援等领域的应用逐渐增多。
与传统的有人驾驶船舶相比，无人驾驶船舶具有更高的安全性、效率和自主性。
自动导航与避碰技术是无人驾驶船舶能够实现自主导航与避免碰撞的关键。
2. 无人驾驶船舶的自动导航技术2.1 船舶定位与姿态控制船舶定位是无人驾驶船舶实现自动导航的基础。
常用的船舶定位技术包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和激光雷达等。
GPS系统可以提供船舶的位置信息，但对于无人驾驶船舶来说，定位精度和实时性是决定其自动导航能力的重要因素。
因此，研究者们提出了一系列的方法来改善GPS的定位精度和实时性，如差分GPS、多传感器融合和信号处理等。
此外，姿态控制也是无人驾驶船舶实现自动导航的关键。
姿态控制可以通过舵角和舵柄位置来调整船舶的航向和艏向角度。
目前，常用的姿态控制方法有PID控制和模糊控制等。
2.2 路径规划路径规划是无人驾驶船舶自动导航的一个重要环节。
路径规划的目标是在给定的环境中，找到一条最优路径，使无人驾驶船舶能够安全、高效地到达目的地。
如何在无人驾驶中应对紧急避让情况
如何在无人驾驶中应对紧急避让情况无人驾驶技术的迅猛发展正在改变我们的生活方式和交通方式。
然而，无人驾驶车辆在面临紧急避让情况时，如何做出正确的决策，保障乘客和其他道路使用者的安全，是一个亟待解决的问题。
本文将探讨如何在无人驾驶中应对紧急避让情况，并提出一些解决方案。
首先，无人驾驶车辆应该具备高效的感知和识别能力。
在面临紧急避让情况时，车辆需要迅速感知到周围的障碍物和其他车辆，并准确识别它们的位置、速度和行驶方向。
这需要车辆配备先进的传感器技术，如激光雷达、摄像头和毫米波雷达，以获取准确的环境信息。
同时，车辆还需要强大的计算能力和智能算法，能够快速处理传感器数据，识别出潜在的危险情况。
其次，无人驾驶车辆需要具备快速决策和执行能力。
在紧急避让情况下，车辆需要在短时间内做出正确的决策，选择最安全的行驶路径。
这需要车辆拥有强大的决策算法和实时路径规划能力。
车辆应该考虑到不同的因素，如障碍物的位置、速度和行驶方向，以及其他车辆和行人的位置和行为。
基于这些信息，车辆可以评估不同的避让路径，并选择最佳的路径来规避潜在的危险。
此外，无人驾驶车辆还需要具备良好的控制和执行能力。
一旦决策出最佳避让路径，车辆需要迅速调整自己的行驶方向和速度，以避免与障碍物发生碰撞。
这需要车辆配备高精度的操控系统和强大的动力系统，以实现精确的控制和快速的执行。
此外，车辆还需要具备与其他车辆和交通基础设施进行实时通信的能力，以协调行驶动作和避免交通拥堵。
然而，即使无人驾驶车辆具备了上述能力，仍然存在一些挑战需要克服。
首先是技术挑战。
目前，无人驾驶技术仍然处于发展阶段，各种技术和算法仍然存在一定的不足之处。
例如，传感器可能会受到天气条件和光照条件的影响，导致感知和识别的准确性下降。
此外，决策算法可能无法考虑到所有可能的情况，导致决策的准确性和鲁棒性有所不足。
其次是法律和道德挑战。
无人驾驶车辆在紧急避让情况下可能需要做出一些伤害选择，如选择撞击障碍物而不是撞击行人。
未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法王程博;张新宇;张加伟;刘硕【摘要】[目的]为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能,[方法]首先,建立一种基于深度强化学习(DRL)技术的无人驾驶船舶智能避碰决策模型,分析无人驾驶船舶智能避碰决策面临的问题,提出智能避碰决策的设计准则.然后,在此基础上,建立基于Markov决策方法(MDP)的智能避碰决策模型,通过值函数求解决策模型中的最优策略,使无人驾驶船舶状态对行为映射中的回报最大,并专门设计由接近目标、偏离航线和安全性组成的激励函数.最后,分别在静态、动态障碍环境下进行仿真实验.[结果]结果表明,该智能决策方法可以有效避让障碍物,保障无人驾驶船舶在未知水域中的航行安全,[结论]所提方法可为无人驾驶船舶的自主航行提供理论参考.【期刊名称】《中国舰船研究》【年(卷),期】2018(013)006【总页数】6页(P72-77)【关键词】无人驾驶船舶;智能决策;深度强化学习;避障【作者】王程博;张新宇;张加伟;刘硕【作者单位】大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室,辽宁大连116026;大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室,辽宁大连116026;大连海事大学航海动态仿真与控制交通行业重点实验室,辽宁大连116026;大连海事大学航海学院,辽宁大连116026【正文语种】中文【中图分类】U664.82;TP273.50 引言随着人工智能和无人驾驶技术的快速发展，无人驾驶船舶成为海上智能交通的重要研究领域。
当前，航运业正处于从自动化、信息化时代向智能化时代过渡的阶段。
随着船联网建设的不断完善，以及云计算、大数据在航运领域的逐步应用，构建智能化的航运系统已成为未来几年甚至十几年内可能实现的目标。
无人驾驶船舶集成了众多先进技术，包括智能航行（智能识别和智能决策）、岸基支持、船舶运维、船岸通信、船舶设计与制造、能效、集成测试等。
智能决策层在整个无人驾驶船舶系统中扮演着“副驾驶”的角色，需要解决的问题是在已知无人驾驶船舶系统所处环境的信息基础上，决定船舶的航行策略。
论无人驾驶船舶背景下《避碰规则》的修改
论无人驾驶船舶背景下《避碰规则》的修改
阎涛;朱金善
【期刊名称】《世界海运》
【年(卷),期】2022(45)11
【摘要】随着人工智能、船舶通信导航、船舶设计与建造等技术的迅猛发展,无人驾驶船舶应用于海上运输成为可能,现行的《1972年国际海上避碰规则》(简称《避碰规则》)能否适应无人驾驶船舶的发展成为业界和学界关注的热点问题。
从《避碰规则》的适用对象及“船舶”的定义出发,分析现行《避碰规则》适用于无人驾驶船舶存在的障碍及其原因。
在此基础上提出修改《避碰规则》的建议,包括修改“互见”的定义,将《避碰规则》第二章第三节及第19条的标题均改为“船舶在非互见中的行动规则”,修改第19条中有关款项的内容,同时阐述《避碰规则》中不宜为无人驾驶船舶增设特殊规定的理由。
【总页数】5页(P1-5)
【作者】阎涛;朱金善
【作者单位】深圳港引航站;大连海事大学航海学院
【正文语种】中文
【中图分类】U66
【相关文献】
1.对《1972年国际海上辟碰规则》在船舶与潜艇避碰问题适用性方面的探讨
2.未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
3.规则约束下基于深度强化学习的船舶
避碰方法4.论《72年国际海上避碰规则》在水面船舶与潜艇间避碰方面的适用性及对策5.智能船舶背景下《1972年国际海上避碰规则》的修正
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方法等进行了许多探索和研究， 但在无人驾驶船 舶智能避碰决策领域的研究和应用尚处于起步阶 段。鉴于此， 本文将首先对无人驾驶船舶智能行 为决策算法的设计进行分析， 探讨无人驾驶船舶 智能决策所面临的问题。然后， 通过构建适用于 无人驾驶船舶的深度强化学习 （Deep Reinforce⁃ ment Learning， DRL） 和设定惩罚函数， 建立无人驾 驶船舶避障的智能决策模型。最后， 分别在不同 障 碍 环 境 下 对 基 于 DRL 的 无 人 驾 驶 船 舶 智 能 避 法的适用性。 碰决策模型进行仿真， 以验证模型的有效性和算
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随着人工智能和无人驾驶技术的快速发展， 无人驾驶船舶成为海上智能交通的重要研究领 域。当前， 航运业正处于从自动化、 信息化时代向 智能化时代过渡的阶段。随着船联网建设的不断 完善， 以及云计算、 大数据在航运领域的逐步应 用， 构建智能化的航运系统已成为未来几年甚至 十几年内可能实现的目标。无人驾驶船舶集成了 众多先进技术， 包括智能航行 （智能识别和智能决 策） 、 岸基支持、 船舶运维、 船岸通信、 船舶设计与 制造、 能效、 集成测试等。智能决策层在整个无人 驾驶船舶系统中扮演着 “副驾驶” 的角色， 需要解 决的问题是在已知无人驾驶船舶系统所处环境的 信息基础上， 决定船舶的航行策略。目前， 国内外 关于无人驾驶船舶行为决策的研究较少， 但在无 人驾驶汽车和移动机器人等其他领域内行为决策 方法的研究已取得较好成果。 动下， 移动机器人相关技术的研究获得了飞跃式 发展， 涌现出了许多移动机器人行为决策的方法， 包括速度矢量可行度方法、 多目标决策方法 （Multi-Criteria Decision-making Method， MCDM） 、 马尔科夫决策方法 （Markov Decision-making Pro⁃ cess，MDP） 、 贝叶斯网络决策方法、 模糊决策方法 和产生式规则决策方法等。其中， 赵忆文和谈大 龙［1］提出了基于速度矢量可行度的自主移动机器 人多行为综合决策方法， 并取得了更合理的行为 综合结果。张晓东等 通过解决物资转运线路规 划、 时间计算、 作业排序和资源配班 4 个主要问
题， 设计了用于舰船物资转运方案的计算机辅助 决策方法。王斌明 提出了一种结合神经网络和 模糊神经网络的机器人智能决策方法， 在提高多 级信息识别准确率的基础上， 完成了机器人智能 避障操作。 Tanaka 等 描述了一种用于移动机器
［4］
人导航的新型粗糙地形可穿越性分析和行为生成 方法， 利用参考姿态跟踪的控制方法实现移动机 器人的智能导航。陈雪梅等 采用粗糙集提取驾 驶员换道行为的决策规则， 以达到有效进行无人 驾驶避碰的决策。杜明博［6］通过研究人类在各种 交通场景下的驾驶行为决策过程， 构建了一种基 于决策树的驾驶行为决策模型， 并在 “智能先锋 Ⅱ ” 无人驾驶车辆平台上验证了智能决策模型的有效 性。田赓 在获取有经验的驾驶员决策信息的基 础上， 深入研究了人为换道的决策机理， 并建立 了有效决策模型， 实现了车辆准确换道决策。
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中
国
舰
船
研
究
第 13 卷
中智能化地实现 “拟人化” 决策。
下 到 达 下 一 个 状 态 s′ 的 概 率 ，R a (ss′) 为 激 励 函 数， 表示无人驾驶船舶在动作 a 情况下， 从状态 s 到 下 一 个 状 态 s′ 所 得 到 的 激 励 ；γ Î (0 1) ， 为激 励 衰减因子， 在下一时刻 t 的激励便按此因子衰 减［12-13］。 在上述的 MDP 定义下， 无人驾驶船舶的智能
Key words： unmanned vessel； intelligent decision-making； Deep Reinforcement Learning（DRL）；
收稿日期： 2017 - 12 - 29 网络首发时间： 2018-10-19 14:14
基金项目： 国家自然科学基金资助项目 （51779028）
in the unmanned vessel's intelligent obstacle avoidance decision-making，propose the design criteria of
based on Deep Reinforcement Learning （DRL） is established. Here we analyze the problems encountered
WANG Chengbo1， ZHANG Xinyu1， ZHANG Jiawei1， LIU Shuo2 1 Key Laboratory of Marine Simulation and Control for Ministry of Communications， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China 2 College of Navigation， Dalian Maritime University， Dalian 116026， China Abstract： ［Objectives］In order to realize intelligent obstacle avoidance of unmanned vessel in unknown waters， ［Methods］ an intelligent obstacle avoidance decision-making model of the unmanned vessel
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引
言
Temizer 等［8］将无人机避碰问题视为 MDP 过程， 实 现了无人机避碰的智能决策。 Furda 和 Vlacic［9］针 对自主式城市车辆的实时决策问题， 建立了 MCDM 模 型 ， 验证了该模型在新领域的适用性。 Li 等［10］使用 Q 学习算法， 通过一系列模拟驾驶场 车决策模型。 Zheng 等［11］建立了基于 MDP 方法的 MDP 决策模型的性能。 景， 学习优化策略， 建立了基于强化学习的智能超 车辆决策模型， 使用近似强化学习方法来改善 国内外学者对智能决策的理论、 模型和实现
自上世纪 70 年代以来， 在各种智能技术的推
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无人驾驶船舶智能避碰决策面临 的问题
相比于车辆在陆地道路上的行驶， 无人驾驶
船舶航行的海洋环境更复杂、 多变， 在避碰智能决 策方面面临如下 2 个难点。 1）海洋环境复杂、 多变。
首先， 在海洋环境下， 风、 流、 涌、 浪等的时变 性较强， 极大地影响了船舶航行安全。其次， 近海 水域有较强的结构化通航特征， 分道通航种类较 多且助航信息量大， 例如， 灯浮、 灯标、 航道建筑 物、 航行信号灯和不守规则的小型渔船等外部环 境因素。因此， 无人驾驶船舶避碰智能决策的设 计需要考虑多源信息的约束， 并能从中提取有效 信息。 实现 “拟人化” 。 2）无 人 驾 驶 船 舶 的 终 极 目 标 是 最 大 限 度 地 在有人驾驶船舶的操纵过程中， 驾驶员会将 人、 船、 航线视为一个整体， 在海上交通规则、 驾驶 经验及意图的指导下进行反应式驾驶， 通过值函 数求解决策模型中的最优策略， 使无人驾驶船舶 状态对行为映射中的回报最大； 在避碰智能决策 设计上， 无人驾驶船舶需要借鉴有人驾驶船舶的 操作人员处理复杂交通场景的决策过程， 合理学 习其驾驶经验及规则中的模糊定义， 在操作过程
第 13 卷 第 6 期 2018 年 12 月
中 国 舰 船 研 究 Chinese Journal Ship Research 中 国 舰 of 船 研 究
Vol.13 No.6 Dec. 2018 第 13 卷
引用格式： 王程博， 张新宇， 张加伟， 等. 未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法 ［J］ . 中国舰船研究， 2018， 13 （6） ： 72-77. WANG C B， ZHANG X Y， ZHANG J W， et al. Method for intelligent obstacle avoidance decision-making of unmanned vessel in unknown waters ［J］ . Chinese Journal of Ship Research， 2018， 13 （6） ： 72-77.
model based on Markov Decision Process （MDP），through which obtain the optimal strategy by value
unmanned vessel in unknown waters. ［Conclusions］ The proposed method can provide a theoretical
the intelligent obstacle avoidance decision-making，and then accordingly establish a decision-making excitation function specially composed of target approaching，off course and safety. Finally，carry out the simulation tests respectively in static and dynamic waters.［Results］ The results show that the proposed
未知环境中无人驾驶船舶智能避碰决策方法
王程博 1， 张新宇 1， 张加伟 1， 刘硕 2
1 大连海事大学 航海动态仿真与控制交通行业重点实验室， 辽宁 大连 116026 2 大连海事大学 航海学院， 辽宁 大连 116026
摘
要： ［目的］为了实现无人驾驶船舶在未知环境下的智能避障功能， ［方法］首先， 建立一种基于深度强化学