[发明专利]一种用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法

说明书

本发明涉及一种用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法，包括：S1，采集当前船只预定航行区域内的多个目标船只的航行参数；S2，分别计算得到各目标船只碰撞危险度；S3，根据各目标船只的危险等级将其分为安全目标船、次危险目标船只和危险目标船只；根据安全目标船、次危险目标船只的航行参数划分禁航区；S4，判断危险目标船只的数量是否超出危险目标船只数量阈值范围；S401，若未超出，则获取当前船只的避碰方案；S402，若超出，则调整预设的危险等级阈值范围。通过将安全目标船和次危险目标船只划到禁航区来减少目标船，使得危险目标船只数目减少至预定数量以下，方便现有宽水域多目标辅助避碰技术较好地运用于繁忙水域的避碰决策中。

技术领域

本发明涉及船舶航行技术领域，尤其涉及一种用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法。

背景技术

根据海上实际的航行环境，船舶的智能避碰决策基本过程如下：

海域信息的自动采集与预处理；计算当前船只航行区域内所有船舶的运动参数；判断是否存在对当前船只有危险的目标船；若有，则根据目标船生成当前船只航行的最佳航行区域；若否，则继续进行海域信息的自动采集与预处理。

而海域信息的自动采集和预处理决定着避碰决策的合理性和有效性，在这个步骤中，需要得到必要的数据同时又需要尽可能地简化数据，良好的信息采集与预处理，能够极大的提升避碰算法的功能。目前船舶的宽水域多目标辅助避碰技术可以较好的实现3-5艘危险目标船只的避碰，能够较好地满足船舶在远洋航行中的避碰决策需要。如果船舶在繁忙水域中航行，船舶附近的水域会有10个以上的AIS(Automatic identification system，船舶自动识别系统)目标，船舶航行的复杂性也远超宽水域，现有的辅助避碰技术无法较好地实现5个以上目标的避碰，所以宽水域多目标辅助避碰技术无法较好地运用于繁忙水域的避碰决策中。

聚类算法(聚类分析)又称群分析，它是研究(样品或指标)分类问题的一种统计分析方法，其中的划分法即给定一个有N个元组或者纪录的数据集，将其构造为K个分组，每一个分组就代表一个聚类，KN。

目前，应用于繁忙水域的聚类算法的关键技术有：

第一，确定聚类的数量。因为每个繁忙水域的情况不尽相同，聚类的数量决定着避碰算法输出的决策的合理性；

第二，聚类算法的标准测度函数，即聚类什么时候停止才能形成合理的禁航区域，需要考虑到船舶自身的安全性参数。

因此，提供一种用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法，解决宽水域多目标辅助避碰技术无法较好地运用于繁忙水域的避碰决策的问题。

根据本发明的一个方面，提供一种用于繁忙水域的船舶辅助避碰方法，包括：

S1，采集当前船只预定航行区域内的多个目标船只的航行参数；

S2，根据各目标船只的航行参数以及当前船只的预定航行参数分别计算得到各目标船只碰撞危险度；

S3，根据预设的危险等级阈值范围对各目标船只碰撞危险度进行危险等级的分类，并根据各目标船只的危险等级将其分为安全目标船、次危险目标船只和危险目标船只；在当前船只预定航行区域内根据安全目标船、次危险目标船只的航行参数划分禁航区；

S4，将禁航区以外的当前船只预定航行区域划分为可航行区域，并根据预设的危险目标船只数量阈值范围判断在处于可航行区域内危险目标船只的数量；

S401，若危险目标船只的数量未超出危险目标船只数量阈值范围，则根据可航行区域和危险目标船只的航行参数获取当前船只的避碰方案；