來(lái)自“兩小證培訓(xùn)”的啟發(fā)
——無(wú)人商船海上自主避障控制算法賽（C組）第一名 李麗娜團(tuán)隊(duì)

“此想法源于船員的‘兩小證培訓(xùn)’。我發(fā)現(xiàn)，經(jīng)驗(yàn)豐富的學(xué)員相對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不足的學(xué)員對(duì)同一會(huì)遇態(tài)勢(shì)采取的避讓措施更科學(xué)更合理，針對(duì)80%的碰撞事故為人為因素導(dǎo)所致的事實(shí)，若用機(jī)器模擬經(jīng)驗(yàn)豐富船員避讓過(guò)程的思維模式，可為經(jīng)驗(yàn)不足的船員提供避碰輔助決策，進(jìn)而減少甚至杜絕因經(jīng)驗(yàn)不足導(dǎo)致的碰撞事故?！奔来髮W(xué)教授、“2020‘海上爭(zhēng)鋒’中智能船艇挑戰(zhàn)賽決賽C組（無(wú)人商船海上自主避障控制算法賽）C組”冠軍獲得者李麗娜如是說(shuō)。

為實(shí)現(xiàn)這一設(shè)想，最近二十多年來(lái)，李麗娜和她的團(tuán)隊(duì)（包括此前同事和朋友）經(jīng)歷了初期的方法探索、中期方法形成與論證，以及近期方法應(yīng)用和拓展的漫長(zhǎng)過(guò)程，其間，先后獲得過(guò)二項(xiàng)國(guó)家自然基金項(xiàng)目、一項(xiàng)部行業(yè)重點(diǎn)和多項(xiàng)省自然基金支持。這也為她們?cè)诖舜巍盁o(wú)人商船海上自主避障控制算法賽”中獲得冠軍奠定了基礎(chǔ)。實(shí)話(huà)說(shuō)，在辯論現(xiàn)場(chǎng)，李麗娜是少有的教授隊(duì)長(zhǎng)。但換個(gè)角度來(lái)想，唯有經(jīng)驗(yàn)才能將最優(yōu)的無(wú)人商船海上自主避障控制算法展現(xiàn)——因其需要大量的經(jīng)驗(yàn)積累，以及厚重的學(xué)術(shù)積淀。

“在初期的方法探索階段，我們基于研究初衷，確立了人工智能的專(zhuān)家系統(tǒng)原理與船舶避碰幾何原理相結(jié)合的研究思路，但在處理多船會(huì)遇場(chǎng)景時(shí)，即以遍歷算法尋找避讓方案的搜索策略，難以有效地模擬船舶駕駛員在避碰過(guò)程中體現(xiàn)的通常做法及良好船藝，遂將其放棄。隨著研究的深入，我們選擇借助大型船舶操縱模擬技術(shù)開(kāi)發(fā)的船舶自動(dòng)避碰仿真測(cè)試平臺(tái)開(kāi)展算法研究與測(cè)試，解決了算法研究海試的難題，在2007年，獲得第一個(gè)國(guó)家自然基金項(xiàng)目的同時(shí)，形成了船舶擬人智能避碰決策（PIDVCA）方法，從而采用‘?dāng)M人智能’理念，自主設(shè)計(jì)了一套‘PIDVCA 算法’?！崩铥惸然貞浀?。所謂“PIDVCA算法”，意旨船載智能導(dǎo)航設(shè)備能自動(dòng)識(shí)別會(huì)遇態(tài)勢(shì)，模擬經(jīng)驗(yàn)豐富的船舶駕駛員對(duì)周?chē)h(huán)境和危險(xiǎn)局勢(shì)進(jìn)行分析判斷，在避碰決策過(guò)程中遵循相關(guān)規(guī)則和通常做法，并體現(xiàn)優(yōu)良船藝的思維邏輯，自動(dòng)產(chǎn)生超越避碰專(zhuān)家所能提出的既安全又經(jīng)濟(jì)的避碰決策。

算法也是根據(jù)現(xiàn)實(shí)問(wèn)題或事故而需要改進(jìn)的。李麗娜坦言，在算法進(jìn)行仿真測(cè)試的過(guò)程中，確實(shí)曾因出現(xiàn)各種問(wèn)題而陷入困境，甚至受到一些質(zhì)疑?！暗鲇趯?duì)專(zhuān)業(yè)領(lǐng)域的執(zhí)著，面對(duì)困難，我和我的隊(duì)員并沒(méi)有妥協(xié)，在認(rèn)真思考與分析之后，我們發(fā)現(xiàn)存在的問(wèn)題主因在于量化分析的幾何模型不完備。通過(guò)耐心細(xì)致的仿真實(shí)驗(yàn)，我們?cè)诎l(fā)現(xiàn)與解決問(wèn)題的過(guò)程中，揭示了目標(biāo)交匯特征對(duì)船舶間相對(duì)運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的影響及其存在的內(nèi)在規(guī)律，這讓我們完善了‘PIDVCA模型’，從而為‘PIDVCA算法’的成功應(yīng)用到‘智能船1.0專(zhuān)項(xiàng)’示范船奠定了良好基礎(chǔ)?！?/p>

針對(duì)傳統(tǒng)避碰知識(shí)庫(kù)以有限的規(guī)則難以解決態(tài)勢(shì)無(wú)窮的避碰問(wèn)題，李麗娜及其團(tuán)隊(duì)將船舶避碰原理、專(zhuān)家系統(tǒng)原理相結(jié)合，運(yùn)用相對(duì)運(yùn)動(dòng)解析幾何建立船舶避碰基本模型，基于規(guī)則表示的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和數(shù)學(xué)模型表示的客觀(guān)知識(shí)自行設(shè)計(jì)一套在“PIDVCA算法”，形成數(shù)據(jù)庫(kù)、規(guī)則庫(kù)、模型庫(kù)和算法庫(kù)組成的異構(gòu)知識(shí)表示，同時(shí)，以“PIDVCA”模型和算法作為機(jī)器學(xué)習(xí)的表示形式和船舶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)度及避碰效果預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)，采用機(jī)器在線(xiàn)學(xué)習(xí)機(jī)制，根據(jù)傳感器現(xiàn)場(chǎng)獲取的環(huán)境及目標(biāo)信息及已有的知識(shí)，運(yùn)用算法流程設(shè)計(jì)的自動(dòng)推理機(jī)制，通過(guò)智能程序獲得決策過(guò)程的動(dòng)態(tài)避碰信息構(gòu)建動(dòng)態(tài)避碰知識(shí)庫(kù)，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了態(tài)勢(shì)的自動(dòng)感知、危險(xiǎn)的自動(dòng)認(rèn)知和決策及其避讓效果評(píng)價(jià)等級(jí)的自動(dòng)生成。

事后，李麗娜向記者坦言，作為團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人，她首先面臨算法版本的選擇問(wèn)題，其次，還面臨學(xué)生能否解決老師缺席時(shí)的接口技術(shù)問(wèn)題?！瓣P(guān)于版本選擇，應(yīng)用版已經(jīng)過(guò)嚴(yán)格的測(cè)試和實(shí)船應(yīng)用，而升級(jí)版尚處于研究階段，未經(jīng)過(guò)充分測(cè)試，選擇升級(jí)版會(huì)加大難度和壓力。鑒于參加‘海上爭(zhēng)鋒’的初衷，一方面是為了解國(guó)內(nèi)船舶避碰的研究進(jìn)展情況，獲得業(yè)界對(duì)團(tuán)隊(duì)最新研究成果和檢驗(yàn)算法適應(yīng)性的認(rèn)可，以及選擇算法升級(jí)版有助于加大自測(cè)試力度達(dá)以到推動(dòng)項(xiàng)目研究進(jìn)程的目的，另一方面，也鍛煉和檢驗(yàn)學(xué)生在接口技術(shù)研究、測(cè)試分析處理及界面設(shè)計(jì)的能力，使學(xué)生開(kāi)拓視野并增強(qiáng)其研究避碰的自信心。”

但是，擔(dān)心并不意味沒(méi)有信心?！拔矣行判模ǖ桓冶ＷC）。當(dāng)專(zhuān)家苛刻提問(wèn)時(shí)，我確實(shí)有些搖擺。你還記得嗎，我們的船長(zhǎng)也上來(lái)解釋了。我們的參賽團(tuán)隊(duì)有船長(zhǎng)作為航海技術(shù)顧問(wèn)，諸多老師為團(tuán)隊(duì)主要研究人員，碩士研究生為主要負(fù)責(zé)接口技術(shù)、參與算法測(cè)試分析處理及報(bào)告文檔處理工作。而我作為團(tuán)長(zhǎng)，盡管壓力不小，但必須向隊(duì)員闡明參賽的目的以化解壓力，一起分析處理初賽算法接口測(cè)試出現(xiàn)的數(shù)據(jù)錯(cuò)誤、算法，以及在典型會(huì)遇態(tài)勢(shì)解析及實(shí)現(xiàn)避碰策略存在漏洞等問(wèn)題。在決賽階段，我們還面對(duì)測(cè)試平臺(tái)輸入接口數(shù)據(jù)碼率與算法計(jì)算步長(zhǎng)不匹配的新問(wèn)題，而負(fù)責(zé)接口技術(shù)的郭健同學(xué)正在婚假期間，他主動(dòng)利用騰信視頻、微信及電話(huà)方式，與參與者探討解決方案并如期解決問(wèn)題，確保決賽的順利進(jìn)行?！崩铥惸日f(shuō)，整個(gè)賽程，全體參賽隊(duì)員齊心協(xié)力、相互配合，認(rèn)真完成了各自的任務(wù)，并且在順利通過(guò)決賽階段測(cè)之后，發(fā)現(xiàn)了算法漏洞、明確了算法進(jìn)一步優(yōu)化的方向。

科學(xué)研究沒(méi)有捷徑，在科學(xué)道路上，我們需要耐得住寂寞，需要潛下心并持之以恒，唯有這樣，才能揭示事物發(fā)展的內(nèi)在規(guī)律，通過(guò)科學(xué)研究發(fā)現(xiàn)新知識(shí)并獲得解決問(wèn)題的新方法。在李麗娜看來(lái)，無(wú)人船自主航行的核心算法需要工匠精神的千錘百煉，才能解決全海域任意態(tài)勢(shì)下的避碰難題。

PIDVCA方法將船舶避碰原理、智能決策技術(shù)及專(zhuān)家知識(shí)庫(kù)相結(jié)合，采用離線(xiàn)人工學(xué)習(xí)與在線(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式構(gòu)建動(dòng)態(tài)避碰知識(shí)庫(kù)。離線(xiàn)學(xué)習(xí)即運(yùn)用相對(duì)運(yùn)動(dòng)解析幾何建立各類(lèi)船舶避碰基本模型，基于規(guī)則表示的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)和數(shù)學(xué)模型表示的客觀(guān)知識(shí)自行設(shè)計(jì)PIDVCA算法。以數(shù)學(xué)模型和算法作為機(jī)器學(xué)習(xí)的表示形式和船舶動(dòng)態(tài)危險(xiǎn)度及避碰效果預(yù)測(cè)評(píng)價(jià)體系的基礎(chǔ)。