基于COLREGs规则自主导航和避碰规则

基于COLREGs规则自主导航和避碰规则

L. P. Perera

海洋技术和工程（CENTEC），里斯本技术大学为中心，

研究所高级技术师，里斯本，葡萄牙

J. P. Carvalho

INESC-ID技术研究所高级技术师，里斯本，葡萄牙里斯本大学

C. Guedes Soares

海洋技术和工程（CENTEC），里斯本技术大学为中心，

研究所高级技术师，里斯本，葡萄牙

摘要：

自主制导和导航（AGN）是未来的一个重要组成部分由于相关的航行成本的降低和海上安全，海洋导航。此外智能化决策能力，应该是未来的AGN系统集成的一部分，以改善自主远洋航行设施。本文重点方面的AGN系统概述在远洋航行的避碰。此外，模糊逻辑为基础的案例研究根据国际海事组织（IMO）的国际公约的制定过程海上避碰（COLREGs）条例已说明。

1 引言

1.1自主导向及导航

“自动转向当被正确使用时是最有价值的发明。但当他自己管理自己的时候，一旦放松警惕会导致灾难。它在海上的安全完全取决于人并且它们会造成超乎想象的问题”

该声明由Cairns法院参照1964年9月英国货轮“Trentbank”在地中海超越葡萄牙油轮“福戈”（克罗夫特和Lameijer的（2001））的事故制定的。裁决不仅表明AGN系统在海洋导航的重要性，同时也警示人们进一步的发展它的能力和要求。

自动驾驶系统是自主制导和导航系统的基础单元，他们的应用应经成为近几十年船舶设计师的梦想。在设计下一代的海洋AGN系统时，计算机技术的发展，卫星通信系统，电子设备，包括高科技的传感器和执行器，这些已经将这个梦想变成一个可能的现实。

AGN系统的第一步，即应用控制程序的基础，是建立在Sperry发明了第一台自动操舵机的基础上。他的工作建立在他把一个经验丰富的舵手的行动制定成为一个单输入单输出系统（SISO）。

同样，Minorski的研究工作也为ANG系统的做出了关键的贡献。他最初的工作是对自动化船舶转向系统一个二阶的船舶动态模型的理论分析。试验于1923年在新墨西哥州Minorski与美国海军的合作下进行并于1930年公布（贝内特，1984年）。

因此，这两个由Sperry和Minorski完成的工作被视为是对在海上航行时经验丰富的舵手(Roberts 等(2003))行为的非线性的复制。从他们的时代到现在，大量的研究工作已经完成，并且大量有关AGN系统的船舶动力学，导航路径的新一代控制其应用，减

少环境干扰，避碰条件等方面的文献已经发布。

Fossen（1990）总结了多用途制导，导航和控制（GNC）的功能。其重点不仅仅是过程保持，过程变化的模拟演示（传统的自动驾驶系统）同时还集成数字数据（数字图表和天气数据），动态位置，和自动对接系统。

图1：自主导向和导航系统。

AGN系统最近有关设计，分析，控制的发展也由Ohtsu（1999）总结，并且AGN 系统的几个海洋应用也得到了系统的研究，(Moreira等, (2007); Healeyand Lienard, (1993); Do and Pan, (2006))也对此作了实验。在未来为了减少远航的费用，提高海上安全，这方面势必变得越来越重要。

图1是AGN系统的集成与防撞设施的主要功能框架图。AGN系统包含四个部分，碰撞回避条件的单位（CAC），控制系统（CS），过滤器和传感器。传感器单元包含了可以测量船只导航航向和速度特点的传感器。过滤器的制定是为了过滤噪声信号。过滤器单元的输出会反馈到CAC和CS系统。CS系统会通过传感器信号来控制整个船只的航行，CAC系统通过传感器信号来避碰。

1.2避碰

一个智能的决策系统是未来AGN系统在海上导航工作中重要的组成部分。然而，传统远航都是通过人工的制导，75-96 ％的事故都由于各种各样的人为错位造成(Rothblum等(2002)；Antão and Guedes Soares2008)。既然人为的错误判断和错误操作造成了海洋中人员的伤亡和环境的破坏，限制海航过程中人为的因素和使用一个智能的决策系统就可以减少海上意外事故的发生和人员环境的损失。但是新一代AGN中的避碰系统还在未来的研究当中，这部分的智能AGN系统称为E导航（eNAV (2008)）在最近的文献术语中制定AGN系统下需要避碰的船只称为“我船”，需要避开的船称为“目标船”。为了遵循国际海上避碰规则（COLREGs）的公约，船只在右舷的有高的优先级称为“不动”船，而左舷优先级较低的船称为“让路”船。这些要求已经制定在避碰系统的工作中。

Chauvin and Lardjane (2008)提出在远洋航行中制定相互运动的决策处理过程及战略，包括避碰情况。量化描述轮船还有货轮“让路”和“待命”指令的记录，以及汽车轮渡多弗尔海峡的数据也在该文中被提出。

在最近的文献说明中，对于目标船只的位置和速度的检测是评估碰撞风险的两个重要因素。Sato and Ishii (1998)提出结合雷达和红外成像探测目标船只作为避碰系统的一个部分。同样工作中，通过遵循目标船只的运动过程和图片处理为基础建议的测量方式呈现碰撞的风险。

Kwik于1989年提出了基于运动学和船只的动态的两船碰撞的计算方法。这种对船只避碰情况的分析说明了关于船只的速度，旋转速度和方向，并在相同工作下通过所需

的距离。Yavin等在1995年考虑在一个狭窄的Z字形通道中两船避碰的情况并且计算了与开环方向舵控制系统相关的数值微分方程的求解方法。然而，基于微分方程的动态解决方案在现实中可能面临实施的困难。

一个安全的船舶轨迹的设计是避碰过程中十分重要的一个部分，通常由基于机动理论（Sutulo等，2002）的数学模型来模拟。另外一种基于神经网络的方法也在2003年被Moreira 和Guedes Soares提出。Smierzchalski 和Michalewicz在2000年提出了船舶安全避碰轨迹的进化算法，其中将轨迹的运算时间与其他船舶操纵性算法进行了比较，安全轨迹优化过程中的静态和动态限制也能显示。然而，优化系统找到的解决方案都是建立在假设之上，因此，最优的解决方案可能是不现实的并且可能不具有智能化功能。举个例子，优化算法找到的最优解可以会与COLREGs的规则相冲突。

1.3COLREGs

事实上在远航航行避碰的最优解决方案中，COLREGs中的规则已经被忽略了。这种对国际海事组织的规则的忽略，可能造成远航航行中的冲突。根据海上事故的报告数据显示，56％的主要的海上冲突是因为违反COLREGS规则和规例（Statheros等。（2008））。因此，文献提出忽略了COLREGs规则的方法不应远洋航行中实行。另一方面，在远洋航行中根据COLREGs规则实行会存在一些实际问题。在考虑道口的情况下，船在图4,5,6,7,中处于“让路”状态，在图9,10,11,12下处于“不动”状态。在实行COLREGs 规则时是有速度限制的，根据目标船与我船的高速或低速的比较来规定“不动”船与“让路”船。

Xue在2009年提出了避碰情况中排斥力的优化算法，通过一个斥力场使我船与障碍保持距离。但是这个方法可能会在障碍物与我船速度相比十分快速或者十分慢速时发生碰撞情况。此外，障碍物的复杂方位可能造成不可避免的碰撞情况。另一方面，基于斥力法找到的我船航行全球性的优化算法，可能不能给地区航行时提供一个好的航行轨迹的计算。此外，“让路”船与“不动”船的概念是根据COLREGs规则派生出来的，但在排斥力优化算法中不考虑该规则，因此该方法可能不被接受。

智能控制在避碰系统中实施可以分为自动机，混合动力系统，Petri网，神经网络，进化算法和模糊逻辑。由于其智能学习的能力，这些技术在机械研究中十分受欢迎。软件系统基于人工智能（AI）技术，模糊逻辑，专家系统和神经网络和他们两的组合（混合专家系统），由Statheros等在2008年总结出他们在远洋航行避碰中的应用。

Ito等人在1999年用遗传算法来搜索碰撞情况下海洋安全轨迹导航。该方法通过训练船“Shioji-maru”整合微分全球定位系统（DGPRS）和自动雷达标图（ARPA）。ARPA 系统数据可以被制定为一个随机预测，被设计为障碍可能存在的概率图，由Zeng等人在2001年根据马尔科夫过程模型碰撞前的情况提出的。进一步，基于分析几何与凸集理论制定出的一个递归算法，Hong等在1999年提出无碰撞轨迹导航。同样的，基于遗传算法，Cheng等在2006提出了船舶避碰的轨迹优化。

Liu和Liu在2006年使用案例推理（CBR）来说明根据先前船舶碰撞情况记录的导航数据来学习避碰。此外，基于数据融合方法的碰撞危险评价体系被考虑并且评估风险程度的模糊隶属函数也被提出。进一步，针对不同的智能防碰撞算法的碰撞条件也被Yang等在2008年在计算机平台模拟。Zhuo and Hearn在2008年提出了避碰情况下使用自我学习模糊神经系统的一项研究。该研究基于一个脱机训练计划并且该研究建立在两船碰撞情况的基础上。Sugeno型模糊推理系统（FIS）被建议用到避碰系统决策过程中。