[发明专利]混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器

说明书

本发明公开一种混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器，所述方法针对混合场景下多船避碰问题，首先，基于避碰规则行动条款和人类思维模式定义常规船舶避碰决策模型；其次，通过分级考虑船舶避碰安全程度、规则符合度、船舶偏航角度和偏航距离等构建智能船舶避碰决策模型；同时，根据常规船舶善于理解规则、智能船舶精于快速计算等特点对会遇船舶进行分级，从而形成避碰意图告知机制，并应用序贯决策实现船舶避碰方案实时更新。通过场景模拟实现证实，本发明能够使避碰船舶均能平稳操纵并以平滑轨迹在安全距离上通过，满足避碰行动关于安全和避碰规则的要求，且模型的有效性和对局面适应能力得到了验证。

技术领域

本发明涉及智能船舶技术领域，尤其涉及常规船舶和智能船舶混合航行场景，具体为一种混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器。

背景技术

随着人工智能和大数据技术的发展，智能船舶技术受到国内外研究机构的高度关注，针对信息感知、通信导航、能效控制和航线规划等开展了一系列研究，使得智能船舶投入远洋货物运输成为可能。常规船舶和智能船舶混合航行将是未来最有可能出现的一种新型场景，混合航行场景下的多船避碰决策及常规/智能船舶之间的协同是保证船舶安全航行的重要组成部分和急需解决的关键问题。

在船舶避碰决策研究中，利用人工势场、速度障碍、遗传算法、蚁群算法和粒子群算法等制定的船舶避碰方案，船舶必须严格依照生成的方案才能安全驶过。智能避碰决策为适应船舶航行场景及避碰行动的不确定性，多采用分布式决策模型。杨神化等利用分布式的自动协商避碰决策方法来模拟群体智慧，提出了基于Multi-agent的船舶避碰决策。Li等提出了一个分布式协调策略，通过预测不同特定的舵角，基于船舶轨迹预测评估碰撞风险，再通过优化策略找到最有效的避碰方案，但研究中未考虑避碰规则；Kim等针对多船避碰问题，采用分布式随机搜索算法(DSSA)减少通信负担，缩短计算时间来为每艘船舶寻找最优航线，允许每艘船在收到其他船的会遇意图后立即随机地改变其意图，研究中未考虑船舶操纵性能及避碰规则；Zhang等针对避碰规则中让路船和直航船的行动要求，对决策算法进行设计，通过要求会遇船舶实时监控周围会遇来船，实时判断船舶是否应该采取避碰行动以及何种避碰行动，但研究中决策方案主要依据两船避碰场景，未考虑多船会遇中船舶间的协调行动。Zhao等提出基于深度强化学习的避碰决策算法，将船舶避碰风险降低程度、逼近目标点的程度综合考虑构建目标函数，从而确定最优决策，形成序贯避碰决策机制，为多船避碰决策研究提供新的研究思路。Huang等利用常规人为决策和机器智能决策的优势互补，为实现人机合作提出面向人-机交互的船舶避碰系统框架，该方法还处于理论研究阶段。

总体来说，目前研究者对多船避碰研究对避碰规则的融入、船舶间避碰协调行动及混合航行场景常规/智能船舶之间的协同相对薄弱。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供一种混合航行场景下的多船避碰决策方法、存储介质及处理器，解决常规/智能船舶混合航行场景下的多船避碰决策问题。

根据本发明说明书的一方面，提供了一种混合航行场景下的多船避碰决策方法，应用于常规船舶和智能船舶混合航行场景，包括：

建立常规船舶避碰决策模型和智能船舶避碰决策模型；

划分会遇船舶的优先级，确定常规船舶的避碰决策优先级高于智能船舶；

常规船舶优先进行避碰决策，并将形成的避碰意图告知智能船舶；

智能船舶基于常规船舶的避碰意图进行避碰决策；

常规船舶和智能船舶以预定周期，根据实时船舶会遇场景更新避碰决策，直到船舶驶过让清。