一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法与流程

1.本发明属于船舶控制技术领域，尤其涉及一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法。


背景技术：

2.船舶轨迹，又称船舶航线，在船舶控制中，船舶航线规划是一项关键性的技术，可以帮助船舶在的航线上保持良好的航行状态。
3.船舶航线规划，不仅可以提高运输效率，还可以降低运输成本、减少燃油消耗、减少环境污染等作用。而且在当今世界经济高速发展的情况下，保证航线的连续性、准确性和安全性具有重要的意义。因此，船舶航线规划是重要一项战略规划，对于现代船舶业的发展起着至关重要的作用。
4.现有技术中，船舶轨迹通常较为固定，在规划船舶轨迹之后，就需要按照船舶轨迹进行固定的航行控制，只能够在航行的过程中，进行简单的人为航行调整，无法对船舶轨迹进行阶段划分与选择，且不能够根据海洋环境，进行船舶轨迹的自动优化与控制。


技术实现要素：

5.本发明实施例的目的在于提供一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，旨在解决背景技术中提出的问题。
6.为实现上述目的，本发明实施例提供如下技术方案：一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，所述方法包括以下步骤：获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹；对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹；根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹；按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据；基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。
7.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹具体包括以下步骤：进行船舶航行的停泊定位，确定出发地点；获取船舶航行的目的地点；获取其他船舶发布的轨迹发布数据；
综合所述出发地点、所述目的地点和所述轨迹发布数据进行航行规划，生成基础船舶轨迹。
8.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹具体包括以下步骤：对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个航行中途地点；获取多个预先设置的地点筛选因素；根据多个所述地点筛选因素，从多个所述航行中途地点中，选择并标记多个重点中途地点；按照多个所述重点中途地点，将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹。
9.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹具体包括以下步骤：根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据；获取预设的多个航行筛选因素；按照多个所述航行筛选因素，对多个所述阶段航行数据进行筛选，得到多个筛选航行数据；对多个所述筛选航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹。
10.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据具体包括以下步骤：按照预设的标准时间段，获取航行记录数据；按照多个所述阶段船舶轨迹，在所述航行记录数据中进行重合匹配分析，生成重合匹配结果；根据所述重合匹配结果，选择多个阶段航行数据。
11.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据具体包括以下步骤：按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制；在船舶航行过程中，进行实时定位，获取船舶定位数据；在船舶航行过程中，生成多个环境监测指令；按照多个所述环境监测指令，进行环境监测，获取海洋环境数据。
12.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：对所述海洋环境数据进行分析，确定优化参数；按照所述船舶定位数据，确定优化位置；基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。
13.作为本发明实施例技术方案进一步的限定，所述基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹；按照所述阶段优化轨迹，生成优化控制指令；基于人工智能技术，按照所述优化控制指令，进行船舶航行的实时优化控制。
14.与现有技术相比，本发明的有益效果是：本发明实施例通过获取船舶航行的出发地点和目的地点，规划生成基础船舶轨迹；将基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹；对多个阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹；实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据；基于人工智能技术，按照船舶定位数据和海洋环境数据，对阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。能够在航行规划得到基础船舶轨迹之后，进行阶段划分，再选择多个对应的阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并通过与环境监测，对阶段选择轨迹优化与船舶航行控制，实现船舶轨迹的自动优化与控制。
附图说明
15.为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例。
16.图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。
17.图2示出了本发明实施例提供的方法中生成基础船舶轨迹的流程图。
18.图3示出了本发明实施例提供的方法中基础船舶轨迹划分的流程图。
19.图4示出了本发明实施例提供的方法中进行阶段内部比较的流程图。
20.图5示出了本发明实施例提供的方法中获取多个阶段航行数据的流程图。
21.图6示出了本发明实施例提供的方法中实时定位与环境监测的流程图。
22.图7示出了本发明实施例提供的方法中阶段选择轨迹优化的流程图。
23.图8示出了本发明实施例提供的方法中生成阶段优化轨迹的流程图。
具体实施方式
24.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
25.可以理解的是，现有技术中，船舶轨迹通常较为固定，在规划船舶轨迹之后，就需要按照船舶轨迹进行固定的航行控制，只能够在航行的过程中，进行简单的人为航行调整，无法对船舶轨迹进行阶段划分与选择，且不能够根据海洋环境，进行船舶轨迹的自动优化与控制。
26.为解决上述问题，本发明实施例通过获取船舶航行的出发地点和目的地点，规划生成基础船舶轨迹；将基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹；对多个阶段航行数
据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹；实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据；基于人工智能技术，按照船舶定位数据和海洋环境数据，对阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。能够在航行规划得到基础船舶轨迹之后，进行阶段划分，再选择多个对应的阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并通过与环境监测，对阶段选择轨迹优化与船舶航行控制，实现船舶轨迹的自动优化与控制。
27.图1示出了本发明实施例提供的方法的流程图。
28.具体的，在本发明提供的一个优选实施方式中，一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，所述方法包括以下步骤：步骤s101，获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹。
29.在本发明实施例中，确定需要航行的船舶，对其进行船舶航行的停泊定位处理，确定船舶停靠的出发地点，再获取船舶航行的目的地点，且获取其他船舶完成船舶轨迹规划之后发布的轨迹发布数据，按照出发地点和目的地点进行航行规划，同时需要避开轨迹发布数据中的其他船舶的航行轨迹，生成安全的基础船舶轨迹。
30.具体的，图2示出了本发明实施例提供的方法中生成基础船舶轨迹的流程图。
31.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹具体包括以下步骤：步骤s1011，进行船舶航行的停泊定位，确定出发地点。
32.步骤s1012，获取船舶航行的目的地点。
33.步骤s1013，获取其他船舶发布的轨迹发布数据。
34.步骤s1014，综合所述出发地点、所述目的地点和所述轨迹发布数据进行航行规划，生成基础船舶轨迹。
35.进一步的，所述基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法还包括以下步骤：步骤s102，对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹。
36.在本发明实施例中，在预设的电子地图中，对基础船舶轨迹中途径的地点进行标记，确定多个航行中途地点，获取多个预先设置的地点筛选因素（具体包括：补给、上下人员、上货、下货等），按照多个地点筛选因素，对多个航行中途地点进行匹配分析，从多个航行中途地点中筛选出满足地点筛选因素的航行中途地点，并将其标记为重点中途地点，从而得到多个重点中途地点，在出发地点、多个重点中途地点与目的地点之间，将基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹。
37.具体的，图3示出了本发明实施例提供的方法中基础船舶轨迹划分的流程图。
38.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹具体包括以下步骤：步骤s1021，对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个航行中途地点。
39.步骤s1022，获取多个预先设置的地点筛选因素。
40.步骤s1023，根据多个所述地点筛选因素，从多个所述航行中途地点中，选择并标记多个重点中途地点。
41.步骤s1024，按照多个所述重点中途地点，将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹。
42.进一步的，所述基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法还包括以下步骤：步骤s103，根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹。
43.在本发明实施例中，按照预设的标准时间段，获取完成出发地点、多个重点中途地点与目的地点之间相应阶段航行的航行记录数据，按照多个阶段船舶轨迹，在航行记录数据中，进行相应航行的重合匹配，生成重合匹配结果，进而根据重合匹配结果，选择多个阶段航行数据，每个阶段航行数据中，均具有与对应的阶段船舶轨迹重合的多个航行轨迹，再获取预设的多个航行筛选因素（船舶性质、船舶大小等），按照多个航行筛选因素，对多个阶段航行数据进行筛选处理，从多个阶段航行数据中，筛选出满足多个航行筛选因素（与本船舶具有相似性）的筛选航行数据，再对多个筛选航行数据分别进行阶段内部比较，选择航行最快的多个阶段选择轨迹，且多个阶段选择轨迹与多个阶段船舶轨迹相对应。
44.具体的，图4示出了本发明实施例提供的方法中进行阶段内部比较的流程图。
45.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹具体包括以下步骤：步骤s1031，根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据。
46.具体的，图5示出了本发明实施例提供的方法中获取多个阶段航行数据的流程图。
47.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据具体包括以下步骤：步骤s10311，按照预设的标准时间段，获取航行记录数据。
48.步骤s10312，按照多个所述阶段船舶轨迹，在所述航行记录数据中进行重合匹配分析，生成重合匹配结果。
49.步骤s10313，根据所述重合匹配结果，选择多个阶段航行数据。
50.进一步的，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹还包括以下步骤：步骤s1032，获取预设的多个航行筛选因素。
51.步骤s1033，按照多个所述航行筛选因素，对多个所述阶段航行数据进行筛选，得到多个筛选航行数据。
52.步骤s1034，对多个所述筛选航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹。
53.进一步的，所述基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法还包括以下步骤：步骤s104，按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据。
54.在本发明实施例中，在船舶的航行过程中，按照多个阶段选择轨迹，对船舶进行航行控制，并在船舶航行过程中，进行实时定位，获取船舶定位数据，同时，生成多个环境监测指令（具体包括：水流向监测指令、水流速监测指令、风向监测指令、风速监测指令和潮汐监测指令等），按照多个环境监测指令，对船舶航行过程中的环境进行监测，获取海洋环境数据（具体包括：水流向、水流速、风向、风速和潮汐等）。
55.具体的，图6示出了本发明实施例提供的方法中实时定位与环境监测的流程图。
56.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据具体包括以下步骤：步骤s1041，按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制。
57.步骤s1042，在船舶航行过程中，进行实时定位，获取船舶定位数据。
58.步骤s1043，在船舶航行过程中，生成多个环境监测指令。
59.步骤s1044，按照多个所述环境监测指令，进行环境监测，获取海洋环境数据。
60.进一步的，所述基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法还包括以下步骤：步骤s105，基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。
61.在本发明实施例中，对海洋环境数据进行影响分析，根据影响分析结果，确定对应的优化参数，且按照船舶定位数据，确定优化位置，再根据优化参数和优化位置，对阶段选择轨迹的对应处进行优化处理，生成阶段优化轨迹，进而按照阶段优化轨迹，生成对应的优化控制指令，基于人工智能技术，按照优化控制指令，对船舶的航行过程进行实时的优化控制。
62.具体的，图7示出了本发明实施例提供的方法中阶段选择轨迹优化的流程图。
63.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：步骤s1051，对所述海洋环境数据进行分析，确定优化参数。
64.步骤s1052，按照所述船舶定位数据，确定优化位置。
65.步骤s1053，基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。
66.具体的，图8示出了本发明实施例提供的方法中生成阶段优化轨迹的流程图。
67.其中，在本发明提供的优选实施方式中，所述基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：步骤s10531，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹。
68.步骤s10532，按照所述阶段优化轨迹，生成优化控制指令。
69.步骤s10533，基于人工智能技术，按照所述优化控制指令，进行船舶航行的实时优化控制。
70.应该理解的是，虽然本发明各实施例的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，各实施例中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
71.本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本技术所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器（rom）、可编程rom（prom）、电可编程rom（eprom）、电可擦除可编程rom（eeprom）或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器（ram）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram以多种形式可得，诸如静态ram（sram）、动态ram（dram）、同步dram（sdram）、双数据率sdram（ddrsdram）、增强型sdram（esdram）、同步链路（synchlink） dram（sldram）、存储器总线（rambus）直接ram（rdram）、直接存储器总线动态ram（drdram）、以及存储器总线动态ram（rdram）等。
72.以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
73.以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。
74.以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹；对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹；根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹；按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据；基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。2.根据权利要求1所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述获取船舶航行的出发地点和目的地点，按照所述出发地点和所述目的地点进行航行规划，生成基础船舶轨迹具体包括以下步骤：进行船舶航行的停泊定位，确定出发地点；获取船舶航行的目的地点；获取其他船舶发布的轨迹发布数据；综合所述出发地点、所述目的地点和所述轨迹发布数据进行航行规划，生成基础船舶轨迹。3.根据权利要求1所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个重点中途地点，并将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹具体包括以下步骤：对所述基础船舶轨迹进行分析，确定多个航行中途地点；获取多个预先设置的地点筛选因素；根据多个所述地点筛选因素，从多个所述航行中途地点中，选择并标记多个重点中途地点；按照多个所述重点中途地点，将所述基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹。4.根据权利要求1所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据，对多个所述阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹具体包括以下步骤：根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据；获取预设的多个航行筛选因素；按照多个所述航行筛选因素，对多个所述阶段航行数据进行筛选，得到多个筛选航行数据；对多个所述筛选航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹。5.根据权利要求4所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述根据多个所述阶段船舶轨迹，获取多个阶段航行数据具体包括以下步骤：按照预设的标准时间段，获取航行记录数据；
按照多个所述阶段船舶轨迹，在所述航行记录数据中进行重合匹配分析，生成重合匹配结果；根据所述重合匹配结果，选择多个阶段航行数据。6.根据权利要求1所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并进行实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据具体包括以下步骤：按照多个所述阶段选择轨迹进行船舶航行控制；在船舶航行过程中，进行实时定位，获取船舶定位数据；在船舶航行过程中，生成多个环境监测指令；按照多个所述环境监测指令，进行环境监测，获取海洋环境数据。7.根据权利要求1所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述基于人工智能技术，按照所述船舶定位数据和所述海洋环境数据，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：对所述海洋环境数据进行分析，确定优化参数；按照所述船舶定位数据，确定优化位置；基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。8.根据权利要求7所述的基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法，其特征在于，所述基于人工智能技术，根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制具体包括以下步骤：根据所述优化参数和所述优化位置，对所述阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹；按照所述阶段优化轨迹，生成优化控制指令；基于人工智能技术，按照所述优化控制指令，进行船舶航行的实时优化控制。

技术总结
本发明涉及船舶控制技术领域，具体公开了一种基于人工智能和海洋环境的船舶轨迹最优化方法。本发明通过获取船舶航行的出发地点和目的地点，规划生成基础船舶轨迹；将基础船舶轨迹进行划分，得到多个阶段船舶轨迹；对多个阶段航行数据进行阶段内部比较，选择多个阶段选择轨迹；实时定位与环境监测，获取船舶定位数据和海洋环境数据；基于人工智能技术，按照船舶定位数据和海洋环境数据，对阶段选择轨迹进行优化，生成阶段优化轨迹并进行船舶航行控制。能够在航行规划得到基础船舶轨迹之后，进行阶段划分，再选择多个对应的阶段选择轨迹进行船舶航行控制，并通过与环境监测，对阶段选择轨迹优化与船舶航行控制，实现船舶轨迹的自动优化与控制。动优化与控制。动优化与控制。


技术研发人员：金宏春 姜咏梅 李顺良
受保护的技术使用者：山东经纬海通海洋科技有限公司
技术研发日：2023.08.09
技术公布日：2023/9/20