融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法、装置及介质

1.本发明涉及船舶智能避碰领域，尤其是涉及一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法、装置及介质。


背景技术：

2.在智能船舶中常常使用智能避碰技术来辅助或替代驾驶员决策，尤其是面临复杂交通流水域时，现有的避碰规则不足以涵盖相关场景，并且响应时间有限，需要系统配合决策，而此时智能避碰模型的可理解性和可靠性，会影响驾驶员对其的接受程度，决定是否采纳或信任决策结果，因此，智能避碰模型面临着可解释性和信任度方面的挑战。
3.现有的成果中大都是通过构建复杂的模型结构和各种约束来进行避碰方案设计，但都增加了人们理解的难度，产生共识冲突，而少数研究借鉴驾驶员丰富航海经验的模型设计成果，是从模拟人们的操纵结果考虑，忽略了思考决策的过程。


技术实现要素：

4.本发明的目的是为了提供一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法、装置及介质，不仅贴近实际决策经验，使人们更容易理解模型的架构思想，而且避免了复杂模型的过度精确化，运用更加类人化的方法，提高人们信任度的同时更好地与驾驶员合作航行。
5.本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
6.一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，包括以下步骤：
7.获取船舶运行数据；
8.判断船舶当前场景复杂度，若当前场景为简单场景，调用基础模型输出避碰决策，若当前场景为复杂场景，调用解析模型输出避碰决策，其中，
9.所述基础模型利用colregs和航海经验直接判定航向调整的方向，设定初始调整幅度，并利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度；
10.所述解析模型根据选择的风险船舶处理方式的不同，利用斥力和航向调整的映射模型进行决策，并根据基于场理论的效果评估模型评估映射模型的决策结果，选择最佳决策方式。
11.所述基础模型的决策过程包括以下步骤：
12.分析船舶会遇态势；
13.利用colregs和航海经验直接进行避碰调整，确定航向调整的方向；
14.设定初始调整幅度为30
°
；
15.利用基于驱动力的平缓模型平缓避碰调整幅度。
16.所述解析模型的决策过程包括以下步骤：
17.利用斥力模型分析船舶受到的合斥力；
18.构建船舶合斥力与避碰航向调整的映射模型；
19.构建最大风险船舶处理方式和所有风险船舶处理方式；
20.利用映射模型对两种风险船舶处理方式分别进行避碰决策；
21.构建基于场理论的效果评估模型，评估两种处理方式的决策结果，确定最佳决策方式。
22.所述驱动力为：
[0023][0024]
其中，τ是时间常数，是对于当前态势来说的期望态势目标，vo(t)为本船速度。
[0025]
所述利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度的方法为：
[0026][0027]
其中，为船舶调整后的预期航向大小，为本船当前的航向大小，为经调整后的下一刻航向大小，为驱动力。
[0028]
所述斥力模型为：
[0029][0030]
其中，为目标船舶对本船的斥力，cri
ot
为目标船对于本船的风险指数，
[0031][0032]
θ为两船间相对速度和距离连线的夹角，v
ot
为两船间的相对速度，d
ot
为两船间距，r1为最小的会遇距离，λ是可调参数，是目标船舶指向本船的单位矢量；
[0033]
本船所受的合斥力为：
[0034][0035]
其中，n是周边目标船舶的数量。
[0036]
所述船舶合斥力与避碰航向调整的映射模型基于反双曲正切函数建立，设定航向调整范围在范围内，则合斥力与航向调整幅度之间的映射关系表示为：
[0037][0038]
其中，为本船调整的航向幅度，
[0039]
航向调整方向根据来判定，当位于第一和第四象限时向右转向，位于第二和第三象限时向左转向，位于纵轴时则保持状态不变。
[0040]
所述基于场理论的效果评估模型为：
[0041][0042]
其中，ei表示目标船舶i对于本船的场强大小；ri表示本船与风险船舶i的距离；δi以目标船舶i为参照，其与本船的距离连接和正北方向的夹角；v
ti
为目标船舶i的速度；为目标船舶i的航向；crii是目标船舶i对本船的风险指数；k,ε,c为可调参数。
[0043]
一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰装置，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述所述的方法。
[0044]
一种存储介质，其上存储有程序，所述程序被执行时实现如上述所述的方法。
[0045]
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
[0046]
(1)在简单场景的仿真验证中，得到的船舶调整轨迹情况，体现了避碰规则中“早，大，清，宽”的思想，并且在调整中尽可能抑制了较大的航向波动，实现平缓调整。
[0047]
(2)在多船复杂场景验证中，本发明也得到了表现良好的船舶轨迹避碰情况，在避碰调整的波动情况、和轨迹冗余方面都有很好的效果。
[0048]
(3)本发明充分展现考虑驾驶员思考方式和经验的避碰策略，在兼容colregs的基础上，突出对复杂会遇态势下的决策判断，在以脱离风险局面为主要目标下，实现平缓的避碰航向幅度调整，达到避免过度精确化和算力浪费的目的，提升方法的实际效能和灵活性。
附图说明
[0049]
图1为本发明的方法流程图。
[0050]
图2为一种实施例中简单场景的验证结果示意图。
[0051]
图3为一种实施例中复杂场景的验证结果示意图。
具体实施方式
[0052]
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
[0053]
本发明借鉴人们的快慢思考模式，将避碰模型分为基础模型和解析模型两个部分。主要把驾驶员处理简单场景，依赖直觉等的快决策方式构造为基础模型，而把处理复杂情况，需要主动思考推理的慢决策方式构造为解析模型。其中在基础模型中分析只有两船的简单避碰场景，主要运用船舶会遇态势和对应的避碰规则经验进行处理；在解析模型中处理多船的复杂避碰场景，融入驾驶员通常的决策惯例，配合改进的社会力(斥力)模型，构建最大风险船舶和所有风险船舶的两种处理方式，并通过设计的场评估模型进行融合选择，形成可达的避碰调整策略。
[0054]
本实施例提供一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，如图1所示，包括以
下步骤：
[0055]
(1)获取船舶运行数据；
[0056]
(2)判断船舶当前场景复杂度，若当前场景为简单场景，调用基础模型输出避碰决策，若当前场景为复杂场景，调用解析模型输出避碰决策，其中，
[0057]
基础模型利用colregs和航海经验直接判定航向调整的方向，设定初始调整幅度，并利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度；
[0058]
解析模型根据选择的风险船舶处理方式的不同，利用斥力和航向调整的映射模型进行决策，并根据基于场理论的效果评估模型评估映射模型的决策结果，选择最佳决策方式。
[0059]
在本实施例中，用本船表示需要进行避碰调整的船舶，其他对本船造成碰撞风险的船舶用目标船舶来表示。只考虑航向的避碰调整。
[0060]
(21)基础模型的决策过程：
[0061]
分析船舶会遇态势；
[0062]
利用避碰规则中给出的对遇、交叉和追越态势的避碰调整措施和航海操纵经验直接判定航向调整的方向；
[0063]
设定初始调整幅度为30
°
；
[0064]
为了符合驾驶员的操纵习惯，利用基于驱动力的平缓模型平缓避碰调整幅度。
[0065]
其中，利用社会力模型中的驱动力模块如下所示：
[0066][0067]
其中，τ是时间常数，是对于当前态势来说的期望态势目标，vo(t)为本船速度。
[0068]
构建以驱动力作为学习率的平缓模型：
[0069][0070]
其中，为船舶调整后的预期航向大小，为本船当前的航向大小，为经调整后的下一刻航向大小，为驱动力。
[0071]
(22)解析模型的决策过程：
[0072]
(221)利用斥力模型分析船舶受到的合斥力。
[0073]
首先，运用斥力和航向大小建立映射关联。
[0074]
基于改进社会力模型的斥力模型为：
[0075][0076]
其中，为目标船舶对本船的斥力，cri
ot
为目标船对于本船的风险指数，
[0077][0078]
θ为两船间相对速度和距离连线的夹角，v
ot
为两船间的相对速度，d
ot
为两船间距，r1为最小的会遇距离，λ是可调参数，是目标船舶指向本船的单位矢量。
[0079]
则本船所受的合斥力为：
[0080][0081]
其中，n是周边目标船舶的数量。
[0082]
(222)构建船舶合斥力与避碰航向调整的映射模型。
[0083]
运用反双曲正切函数建立合斥力与航向调整幅度的映射关系，设定航向调整范围在范围内，则有：
[0084][0085]
其中，为本船调整的航向幅度，
[0086]
而航向调整方向根据来判定，当位于第一和第四象限时向右转向，位于第二和第三象限时向左转向，位于纵轴时则保持状态不变。
[0087]
(223)构建最大风险船舶处理方式和所有风险船舶处理方式：根据驾驶员往往按照碰撞风险的大小依次进行两两避碰的多船场景决策经验，形成考虑最大风险船舶的处理方式；考虑多船的风险影响，构建考虑所有风险船舶的处理方式。
[0088]
(224)利用映射模型对两种风险船舶处理方式分别进行避碰决策。
[0089]
(225)构建基于场理论的效果评估模型，评估两种处理方式的决策结果，确定最佳决策方式。
[0090]
本实施例中，基于场理论的效果评估模型为：
[0091][0092]
其中，ei表示目标船舶i对于本船的场强大小；ri表示本船与风险船舶i的距离；δi以目标船舶i为参照，其与本船的距离连接和正北方向的夹角；为目标船舶i的速度；为目标船舶i的航向；crii是目标船舶i对本船的风险指数；k,ε,c为可调参数。
[0093]
根据本船的总体场强大小作为两种处理方式的效果评估结果，选择总场强最小时对应的处理方式，为当前最佳决策方式(即最佳调整选择)。
[0094]
在实施过程中，随着船舶运动不断迭代判断，融合使用两种处理方式，兼顾两种方式的处理特色，形成快速、有效的多船复杂场景的智能避碰处理策略。
[0095]
本实施例通过不同场景验证，总体性能效果良好，可顺利通过多场景的避碰局面。其中，简单场景下的验证结果如图2所示，复杂场景下的验证结果如图3所示。图(2a)和(2b)分别显示在对遇、交叉情景下的本船轨迹避让情况，简单场景中运用避碰经验，在过程中体现了渐变的发展趋势，减少了航向幅度过大的波动，也符合了避碰规则中“早，大，清，宽”的思想。在航线恢复时，尽可能抑制了较大的航向波动，缓慢至原航线，算法整体表现良好。图(3a)和(3b)分别显示在交叉、追越不同态势组合下的本船轨迹避让情况，展现了对复杂会遇态势下的决策判断，在以脱离风险局面为主要目标下，实现了平缓的航向幅度调整。图2和图3总体上说明本发明在避碰航向调整的幅度和波动程度上具有较好优势，可顺利通过多场景的避碰局面。
[0096]
作为一种偏重模型架构可解释性、人类经验共识符合性的避碰新思路，本发明能够为智能船舶提供有效的决策指导。
[0097]
上述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[0098]
以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思做出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依据本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理、或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在权利要求书所确定的保护范围内。

技术特征：
1.一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，包括以下步骤：获取船舶运行数据；判断船舶当前场景复杂度，若当前场景为简单场景，调用基础模型输出避碰决策，若当前场景为复杂场景，调用解析模型输出避碰决策，其中，所述基础模型利用colregs和航海经验直接判定航向调整的方向，设定初始调整幅度，并利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度；所述解析模型根据选择的风险船舶处理方式的不同，利用斥力和航向调整的映射模型进行决策，并根据基于场理论的效果评估模型评估映射模型的决策结果，选择最佳决策方式。2.根据权利要求1所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述基础模型的决策过程包括以下步骤：分析船舶会遇态势；利用colregs和航海经验直接进行避碰调整，确定航向调整的方向；设定初始调整幅度为30
°
；利用基于驱动力的平缓模型平缓避碰调整幅度。3.根据权利要求1所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述解析模型的决策过程包括以下步骤：利用斥力模型分析船舶受到的合斥力；构建船舶合斥力与避碰航向调整的映射模型；构建最大风险船舶处理方式和所有风险船舶处理方式；利用映射模型对两种风险船舶处理方式分别进行避碰决策；构建基于场理论的效果评估模型，评估两种处理方式的决策结果，确定最佳决策方式。4.根据权利要求1所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述驱动力为：其中，τ是时间常数，是对于当前态势来说的期望态势目标，v
o
(t)为本船速度。5.根据权利要求4所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度的方法为：其中，为船舶调整后的预期航向大小，为本船当前的航向大小，为经调整后的下一刻航向大小，为驱动力。6.根据权利要求3所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述斥力模型为：
其中，为目标船舶对本船的斥力，cri
ot
为目标船对于本船的风险指数，θ为两船间相对速度和距离连线的夹角，v
ot
为两船间的相对速度，d
ot
为两船间距，r1为最小的会遇距离，λ是可调参数，是目标船舶指向本船的单位矢量；本船所受的合斥力为：其中，n是周边目标船舶的数量。7.根据权利要求6所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述船舶合斥力与避碰航向调整的映射模型基于反双曲正切函数建立，设定航向调整范围在范围内，则合斥力与航向调整幅度之间的映射关系表示为：其中，为本船调整的航向幅度，航向调整方向根据来判定，当位于第一和第四象限时向右转向，位于第二和第三象限时向左转向，位于纵轴时则保持状态不变。8.根据权利要求1或3所述的一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法，其特征在于，所述基于场理论的效果评估模型为：其中，e
i
表示目标船舶i对于本船的场强大小；r
i
表示本船与风险船舶i的距离；δ
i
以目标船舶i为参照，其与本船的距离连接和正北方向的夹角；为目标船舶i的速度；为目标船舶i的航向；cri
i
是目标船舶i对本船的风险指数；k,ε,c为可调参数。9.一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰装置，包括存储器、处理器，以及存储于所述存储器中的程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。10.一种存储介质，其上存储有程序，其特征在于，所述程序被执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

技术总结
本发明涉及一种融合驾驶员思考经验的船舶智能避碰方法、装置及介质，属于船舶智能避碰领域，其中方法包括：获取船舶运行数据；判断船舶当前场景复杂度，若当前场景为简单场景，调用基础模型输出避碰决策，若当前场景为复杂场景，调用解析模型输出避碰决策，其中，基础模型利用COLREGS和航海经验直接判定航向调整的方向，设定初始调整幅度，并利用基于驱动力的平缓模型平缓调整幅度；解析模型根据选择的风险船舶处理方式的不同，利用斥力和航向调整的映射模型进行决策，并根据基于场理论的效果评估模型评估映射模型的决策结果，选择最佳决策方式。与现有技术相比，本发明具有实现了平缓的避碰航向幅度调整、避免算力浪费等优点。避免算力浪费等优点。避免算力浪费等优点。


技术研发人员：李芸
受保护的技术使用者：上海海事大学
技术研发日：2023.05.16
技术公布日：2023/8/15