[发明专利]适用于极地冰区航行的智能导航方法

说明书

本发明公开了一种适用于极地冰区航行的智能导航方法，在极地海冰融合显示技术的基础上，使用Q‑Learning算法进行极地环境下的航线规划。将极地环境下的超过船舶破冰能力的高海冰密集度区域视为障碍物，在模拟训练过程中，只需要环境反馈给船舶是否行驶在不可行区域的信号，经过多次迭代训练，船舶能自动找到一条最优航线，而不必关注船舶行驶过程中环境障碍物的变化，使用风险贝叶斯网络技术对航行风险进行评估，为船舶提供航行风险提醒。

技术领域

本发明涉及智能航海领域，特别是涉及一种适用于极地冰区航行的智能导航方法。

背景技术

近年来，全球气候日益变暖，导致南北极海冰融化，海平面升高等问题。与此同时，在夏季，极地海域的条件已经能满足船舶的正常通行。随着破冰技术、船舶技术的发展，我国通过“西北航线”到达北美东岸的航程、通过“东北航线”到达欧洲的航程将大幅缩短，节省了船舶的运输成本。极地丰富的矿藏资源，吸引着各国的科考团队前来探索，近年来，越来越多的船舶开始驶向极地海域。

目前，由于地图开放平台百度地图、Google地图、Mapbox默认为墨卡托投影，缺少极地的投影,开发人员缺乏极地海域图层信息，没有APP对极地海域冰情信息进行显示和分析预测，船员无法清楚的了解到船舶周围海冰密集度和深度信息。由于缺少适用于与极地海域的导航、路径规划系统，船舶在极地冰区航行中航线的选择很大程度上根据导航员的经验来完成，航行的安全性不能得到有效的保障。研究适用于极地冰区航行的智能导航APP系统的首要任务是收集包括海冰密集度，海冰厚度等海域冰情信息，将冰情数据与电子海图叠加融合，为船舶实时提供周围海域冰情信息。在此基础上对目标路径进行规划，从而确保船舶的正常高效的通行。任何支持冰区路径规划，同时考虑到物理和操作上限制的可靠工具，在海事界都很受欢迎。所以一种适用于极地冰区航行的智能导航方法对后续工作的开展有着重要的意义。

发明内容

本发明通过极地冰情数据分析及多维综合显示研究，为在极地行驶的船舶提供当前与未来海域冰情信息。在海域冰情数据分析显示的基础上，对恶劣海况及冰区航行进行安全分析研究通过数据挖掘与提取技术的支持，利用冰区航线Q-Learning强化学习算法的方法，为用户提供通往目的地的最优可行路径，为极地航行提供了方便。大量数据的分析研究，预测冰情，提供未来时间段的最优路径，为船舶的出行规划提供了选择。

使用ArcGIS对完整极地地图图片进行定义投影，将图片与空间位置信息对应，以EPSG:3571来进行投影设置，对图层添加位置点将地理位置名称与经纬度对应，同时矫正经纬度的精度，当经纬度误差小于0.0001度时停止添加,完成极地底图的制作,用服务器中极地投影矢量图地址，将极地投影图层叠加显示到平台中。

对FTP下载的海冰密集度、海冰厚度数据文件进行归一化处理，y＝(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)，x、y分别为转换前、后的值MaxValue、MinValue分别为样本的最大值和最小值，把数据转化为(0,1)之间的小数,消除奇异样本数据导致的不良影响，将数据限定在容易处理的范围，将输出结果与RGB值对应，用颜色饱和度表示海冰密集度和海冰厚度的大小。遍历矩阵，将经纬度对应的代表海冰密集度和海冰深度RGB值标记在极地投影底图中。

在海冰信息融合显示的基础上，结合气象条件进行路径规划，使用冰区航线Q-Learning强化学习算法对目的地进行航线规划，先将一个环境状态抽象化为如下表达式：

s＝(X_g，X_o1，X_o2，X_o3，X_o4)