大數(shù)據(jù)在船舶自動(dòng)避碰方面的應(yīng)用

蔣海城

摘 要：近年來，隨著我國海洋事業(yè)范圍的建設(shè)和擴(kuò)大，海洋事業(yè)也得到了迅速有效的發(fā)展。然而，由于海上許多不確定性和技術(shù)限制的嚴(yán)重影響，船舶在航行過程中仍會(huì)遇到各種碰撞事故，海上作業(yè)的高風(fēng)險(xiǎn)因素造成巨大損失。為了減少或避免人為失誤引起的碰撞事故，確保船舶安全航行，本文研究分析了船舶在航行過程中的自動(dòng)避碰，并提出優(yōu)化船舶避碰自動(dòng)化技術(shù)。使用大數(shù)據(jù)技術(shù)導(dǎo)航。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù) 導(dǎo)航 自動(dòng)防撞

近年來，隨著大海上面航行的船舶越來越多，船舶相互碰撞的幾率提高了不少，使得原本安全高效的航道變得充滿了風(fēng)險(xiǎn)，由于人本失誤的原因往往造成了不少事故，人力資源成本上升以及導(dǎo)航技術(shù)的不斷優(yōu)化，船舶自動(dòng)避碰的研究逐漸滲透到現(xiàn)代的核心。導(dǎo)航船是智能集成橋，自動(dòng)防撞決策系統(tǒng)是綜合橋的關(guān)鍵部件。往往可靠的自動(dòng)避碰決策預(yù)報(bào)系統(tǒng)需要滿足以下條件：避免危險(xiǎn)，包括移動(dòng)和不能移動(dòng)的障礙物；當(dāng)多艘船舶在同一個(gè)海域內(nèi)航行時(shí)，完成自動(dòng)避撞顯得尤為重要；避免碰撞后選擇安全經(jīng)濟(jì)的路線（重新航行）；建立海域船舶運(yùn)動(dòng)數(shù)學(xué)模型應(yīng)當(dāng)具有足夠的精確度，以能更好的貼近實(shí)際航行狀況；考慮與船體相關(guān)外部條件；能夠在足夠短的時(shí)間內(nèi)給出系統(tǒng)的反饋。

1.大數(shù)據(jù)技術(shù)的特點(diǎn)

大數(shù)據(jù)技術(shù)是近些年崛起的一項(xiàng)新技術(shù)。由于其大量數(shù)據(jù)的高效收集，處理和分析的特點(diǎn)，是最近學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。并且可以與各大傳統(tǒng)或新興領(lǐng)域結(jié)合。面對(duì)現(xiàn)代社會(huì)信息化建設(shè)的不斷發(fā)展和完善，大規(guī)模數(shù)據(jù)聚合已成為一種常態(tài)。面對(duì)這種情況，傳統(tǒng)技術(shù)手段和軟件工具的使用無法在短時(shí)間內(nèi)和廣泛范圍內(nèi)實(shí)現(xiàn)有效的捕獲，管理和處理操作。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)對(duì)當(dāng)前的技術(shù)發(fā)展形勢(shì)，是實(shí)現(xiàn)各行各業(yè)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展。而不可或缺的創(chuàng)新手段。

2.導(dǎo)航大數(shù)據(jù)技術(shù)的基本組成和功能分析

根據(jù)實(shí)際應(yīng)用功能的不同，導(dǎo)航自動(dòng)化系統(tǒng)可以有效地劃分為不同的控制系統(tǒng)。能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制，能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)的人工智能規(guī)劃出最優(yōu)最安全的船舶航行路線，能夠與GPS實(shí)時(shí)取得信息從而得到航行軌跡以提供計(jì)算，還要能夠自主防撞最核心的功能需求，以及能夠?qū)崿F(xiàn)組合導(dǎo)航管理等。例如，能夠通過機(jī)器學(xué)習(xí)等先進(jìn)的人工智能規(guī)劃出最優(yōu)最安全的船舶航行路線可以編制船舶設(shè)計(jì)的最佳路徑，適應(yīng)當(dāng)前運(yùn)輸環(huán)境中的各種技術(shù)要求，并確保船舶路線設(shè)計(jì)的合理優(yōu)化。它對(duì)航道的安全性和穩(wěn)定性通航性提出了更高的要求，在安全性方面也發(fā)揮著越來越重要的作用。在對(duì)船舶航行安全方面的足夠考慮后，我們必須要有效可靠地掌握位置，速度，航向，風(fēng)向，實(shí)際航行等重要航行數(shù)據(jù)。在導(dǎo)航自動(dòng)化控制系統(tǒng)中，航行駕駛是實(shí)時(shí)的船機(jī)互動(dòng)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)控制，確保船舶始終可以按照預(yù)設(shè)的安全航行方向進(jìn)行穩(wěn)定狀態(tài)。在該系統(tǒng)中，能夠與GPS實(shí)時(shí)取得信息從而得到航行軌跡以提供計(jì)算需要被合理使用。在定位系統(tǒng)中，其工作是及時(shí)獲取船舶的基本位置，確保船舶的方向，避免船舶偏離航向，能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制。在船舶防撞系統(tǒng)中，確保船舶能夠在穩(wěn)定航行過程中快速，及時(shí)地獲取其他船舶的基本位置和導(dǎo)航環(huán)境信息，分析，判斷和檢查相關(guān)的碰撞，礁石對(duì)船體的損壞和接地風(fēng)險(xiǎn)，然后制定完善的對(duì)策。在組合導(dǎo)航管理系統(tǒng)中，能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制各子系統(tǒng)的信息內(nèi)容將進(jìn)行全面整合，檢查和分析，并結(jié)合通信系統(tǒng)和安全系統(tǒng)的內(nèi)容，制定出最佳的導(dǎo)航方案。這樣可以成功避免許多危險(xiǎn)物體，提高船舶航行的安全性和穩(wěn)定性。此外，系統(tǒng)的決策信息傳輸?shù)酱翱刂撇块T，以加強(qiáng)能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制船舶中央控制系統(tǒng)的合理有效決策。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用可以顯示船舶操作的更有效的數(shù)據(jù)信息，并為船舶航行者的船舶安全運(yùn)行提供有利條件。

3.大數(shù)據(jù)模擬的應(yīng)用

3.1大數(shù)據(jù)模擬的準(zhǔn)確性

在實(shí)際導(dǎo)航中，船舶和障礙物實(shí)際上在同一平面上，幾乎在同一水平線上，并且它們之間的潛在數(shù)據(jù)差異一般都處于不太大的線性比例中。因此，有必要使用也一定可以做到使用不太復(fù)雜的數(shù)學(xué)函數(shù)來模擬船舶起點(diǎn)處的數(shù)據(jù)描述和有可能影響安全的物體的數(shù)據(jù)描述，以實(shí)現(xiàn)起點(diǎn)處具有高數(shù)據(jù)模型的“數(shù)學(xué)模型”，低數(shù)據(jù)模型有可能影響安全的物體的和最終目的地的高數(shù)據(jù)模型。因此，基于數(shù)學(xué)公式的假設(shè)是一種大數(shù)據(jù)模擬。有許多數(shù)學(xué)函數(shù)可以模擬數(shù)據(jù)勢(shì)能場(chǎng)。為了使對(duì)象移動(dòng)，一些方法直接將虛擬有勢(shì)力場(chǎng)計(jì)算和排斥計(jì)算寫入兩個(gè)函數(shù)并加以考慮。對(duì)于物體的每個(gè)位置，計(jì)算物體相對(duì)于有可能影響安全的物體位置的角度。同時(shí)，計(jì)算物體的虛擬有勢(shì)力場(chǎng)和安全附加排斥力，并獲得合力，使物體移動(dòng)并獲得運(yùn)動(dòng)角度。該方法要求高精度并且相對(duì)復(fù)雜。它通常用于平面機(jī)器人的多障礙物避免路徑規(guī)劃。

3.2模擬決策模型

針對(duì)模糊避碰的決策模型，采用模糊邏輯的方法進(jìn)行人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自學(xué)習(xí)，提出了一種動(dòng)態(tài)模糊船舶域模型和能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制模型。在后來的研究中，考慮到人，船和環(huán)境的影響，建立了統(tǒng)一的領(lǐng)域模型。環(huán)境因子子模型的構(gòu)建基于模糊集理論。但是，它只適用于兩艘船之間的防撞；必須改進(jìn)設(shè)計(jì)系統(tǒng)，基于“模糊視覺”的避碰智能決策/執(zhí)行模型依賴于模糊邏輯的并行多決策模塊，將決策轉(zhuǎn)化為基于連續(xù)避碰的動(dòng)作。模糊邏輯和ARPA雷達(dá)通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型，由ARPA提供。信息的知識(shí)表示表明，雖然系統(tǒng)簡(jiǎn)單可行，但在為單船提供智能防撞決策的可靠性有保障。

3.3模擬計(jì)算

模擬計(jì)算是通過仿照生物遺傳的特性提出的，一般主要是自適應(yīng)概率搜索算法理論。它的本質(zhì)是仿真算法，主要包括遺傳算法和仿真策略。它可以使用仿真規(guī)劃進(jìn)行全局優(yōu)化。它可以解決多種復(fù)雜系統(tǒng)的優(yōu)化和機(jī)器學(xué)習(xí)問題。模擬計(jì)劃的兩個(gè)主要特征是群體搜索策略和群體中個(gè)體之間的信息交換。在能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制和智能碰撞避免中，有許多指定的路徑可供選擇。通過一系列交叉，變異和選擇過程，我們可以找到近似的最優(yōu)路徑。仿真策略用于尋找船舶避碰的最佳路徑。能夠自動(dòng)的接收對(duì)船舶航行駕駛權(quán)限的控制模型中的移動(dòng)障礙物或移動(dòng)船舶由ARPA識(shí)別，并且通過基于馬爾可夫過程模型計(jì)算預(yù)判，對(duì)算法計(jì)算模擬得到的結(jié)果進(jìn)行更高一級(jí)的運(yùn)算疊加，并去除其匯總的雜樣結(jié)果，使得其更加符合線性加權(quán)函數(shù)的取值要求。另外，以往研究中的模擬策略編碼方法僅以船舶位置（經(jīng)度和緯度）為染色體基因，檢查測(cè)試數(shù)據(jù)不方便。單基因的模擬策略編碼方法由船舶位置，速度，潮汐，風(fēng)速和海浪等干擾因素構(gòu)成。染色體代表精心設(shè)計(jì)的路徑，其由基本的線序列和向基因組組成的轉(zhuǎn)變組成。起始基因代表當(dāng)前位置，末端基因代表目標(biāo)位置。如果船周圍有有可能影響安全的物體，船只的安全路徑是在起點(diǎn)和終點(diǎn)連接兩個(gè)基因的直線。如果航道周圍沒有有可能影響安全的物體，其他基因?qū)⒃谄鹗键c(diǎn)和終點(diǎn)之間隨機(jī)分布。提出了一種改進(jìn)的EP / N +算法，并將其算法的結(jié)果進(jìn)行專家系統(tǒng)的自動(dòng)數(shù)據(jù)模擬，可以在工程模擬的精度要求前提下實(shí)現(xiàn)更高效的決策支持，這是模擬計(jì)算的重要部分。在該算法中，設(shè)計(jì)了一個(gè)特殊的遺傳算子來修改過程，并使用另一個(gè)遺傳算子來改變過程速度。每個(gè)課程部分的變化可以伴隨著速度的變化，同時(shí)計(jì)算時(shí)間更短。該系統(tǒng)的主要特點(diǎn)是引入時(shí)間參數(shù)，變速和其他船舶的動(dòng)態(tài)約束。

4.結(jié)論與展望

在人工智能和軟計(jì)算中，專家系統(tǒng)更早地應(yīng)用于實(shí)船安裝和測(cè)試，關(guān)鍵是完成“防撞知識(shí)庫”。并考慮船速的影響；仿真策略及其改進(jìn)方法可以更快，更準(zhǔn)確地優(yōu)化碰撞避免決策； SIA和MAS具有內(nèi)在結(jié)構(gòu)的相似性，前者參數(shù)選擇非常重要，后者多代理通信和協(xié)調(diào)是關(guān)鍵，更適合于協(xié)商智能避碰；灰色系統(tǒng)理論在處理傳感器不準(zhǔn)確信息方面具有很高的實(shí)用價(jià)值。

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