CN107798185B - 一种基于ecdis的航线自动设计系统及其构建方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于ECDIS的航线自动设计系统及其构建方法,采用空间数据库管理系统建立推荐航线及航线信息数据库,通过构建加权航路网络图,采用Dijkstra算法及推荐航线相结合求解最优航线,并运用Matlab进行建模仿真,对不同船舶进行航线优选仿真实验。本发明采用在推荐航线的基础上,利用人工智能及图论的方法以获得最优航线。基于ECDIS自动航线设计智能系统不仅可以实现计划航线自动生成,还具有极其方便的航线信息查询功能,最大限度地减少驾驶员的工作量,对保证船舶航行安全和节约船舶的航行运营成本具有重要的实际意义。
Description
技术领域
本发明涉及航线设计领域,具体涉及一种基于ECDIS的航线自动设计系统及其构建方法。
背景技术
为保证船舶在海上航行的安全,其首要任务就是要制定出一条正确合理的航线,它是航海中一项非常重要而且十分复杂的任务。这项工作做得好与不好,直接影响到船舶在海上的航行安全,也会最终影响到船舶的营运利润。制定一条正确合理的航线应遵循的基本原则是:既安全又经济。
传统的航线设计相当繁琐复杂,主要包括核实港名、确定进出港时机、收集和查阅有关航线的资料、初(草)画航线、确定航线、预绘计划航线、绘制航线表、航行计划、制定航行措施等内容。在纸海图上进行航线设计时通常是由驾驶员先在纸海图上人工标绘航路点、作图,进而人工判断航线是否可行。这种人工作业方法可能由于障碍物尺寸小或海图破损,而掩盖真实海图数据,导致航行中因为信息判断失误,而酿成严重的不良后果。另一方面,由于手工操作,工作强度很大,并且航线设计结果的优劣完全取决于航海人员的经验、作业熟练程度及工作态度,这往往会给航行带来很多潜在的不安全因素。因此选择的航线不一定是安全又经济的最优航线。减轻这种工作量和工作难度,是目前需要解决的问题之一。
电子海图显示与信息系统(ECDIS)是现代航海发展史上重大的技术革命,作为一个实时的航行系统,ECDIS汇集了各种导航传感器以及自动雷达标绘仪(ARPA)和船舶自动识别系统(ASI)的信息,已经实现了船舶定位、航行计划、避碰、航迹保持等功能。
简单地实现航线设计功能是较容易的,ECDIS只需要为船舶驾驶人员提供航线设计接口,再由船舶驾驶人员根据查阅的航海图书资料、推荐航线,分析潮流、绕越障碍物,确定好计划航线的转向点之后,手动地通过图形界面或以数字形式输入到系统中。
目前,ECDIS产品已经具有一定的辅助航线设计能力。以英国船商公司的NS4000电子海图系统为例,航线设计时航路点由用户自己确定,电子海图自动检查航线是否穿过禁航与浅滩、岛礁等无法通行的区域。用户可以通过用鼠标在海图上选取点或者用键盘录入已经确定的航路点两种方式选取航路点。系统可以在用户获取航路点的过程中实时检查航路点是否可取,也可以在航线确定之后进行航线检查,然后根据系统提示调整航线。
如此设计的计划航线虽然使驾驶员的工作负荷有所减轻,但是与使用纸制海图进行计划航线设计并没有本质上的区别,船长及驾驶员的工作量依然繁重,没有发挥出电子海图系统的智能性和自动化。在ECDIS中,如果航线设计、航路监视完全自动进行,不仅可以大大减轻航海作业人员的工作强度,而且可以增强航行安全性。
近年来,利用计算机的自动解算功能,探索矢量地图最优路径的问题引起了国内外众多学者的关注。经过概括、归纳,比较有代表性的方法有以下几种:
A.以Dijkstra算法为基础,对其优化,这是目前国内的研究热点。按其主要思想又可分为两类:①通过减少需要搜索的节点数来提高算法的执行效率,②通过优化D算法优先级队列的实现来提高算法的执行效率。吴凤平等,将船舶最小事故航线选择问题转化为不含负权的最短路问题,运用Dijkstra算法进行求解。叶清,基于多个港口形成的交通运输网,将最短航线问题分解为由起点到终点和由终点到起点求解最短航线两个子问题,然后利用Dijkstra算法进行最佳航线的选择。王科和Anel,分别基于Dijkstra算法,对军事航线的最优化问题进行了研究。李兴峰,基于碍航物多边形来建立加权网络图,采用改进的Dijkstra算法求解最短航线。
B.分层网络HITopo,其显著的优点有二:①路径的分等级搜索,更加符合交通工具出行的实际情况;②单层图中需要搜索的节点数减少,总的算法的效率得到了提高。其显著的缺点有:不能确保得到的路径一定是最优的,是一种有损算法,因为局部最优并不等于全局最优。
C.某些智能算法在最优路径搜索中的应用。如遗传算法:采用变长度整数编码的染色体表示路径,设计了适合于最优车辆路径问题求解的遗传算子,给出了适应度调整函数,求解最优路径,算法的执行效率较高,但用遗传算法解决路径规划这类问题的难点在于路径编码、遗传算子设计、种群初始化等方面。
D.其他。如利用矢量地图的拓扑信息的方向优先搜索思想,利用先验知识构造可能的查询树,再进行深度优先遍历,确定最优路径的思想。此类算法的缺陷在于难以找到一个通用的规则(如方向规则的定义)且依赖的外界条件有可能不成立(如缺乏先验知识)。
不同的航线优化设计方法在质量、效率和自动化程度等方面都有不同程度的提高,但仍存在以下问题:
第一,海洋环境信息完全已知的情况下,航线规划的结果令人满意。但是,在存在各种不规则碍航物的大规模复杂海洋环境下,现有航线规划方法计算量急剧膨胀,难以达到实用的程度,主要还只是针对较为理想的情形进行分析,在简单环境下可取得较好的规划结果,但缺少对大计算量复杂航行环境的研究,适用范围有限。
第二,海洋环境复杂多变,各种水文气象海洋环境要素均对航线规划有着重要影响。现有的算法均未有效考虑动态海洋环境信息,而这种动态信息在科学意义上影响着最优化求解的质量,在实际应用中对船舶航行具有重大意义。
第三,现有的航线规划算法大都针对小范围内、简单环境下规划问题展开研究,对于障碍物相对稀疏的大范围海洋环境并不适用。
综上所述,航线最优化问题已成为电子海图应用的一个研究热点,国内外学者主要围绕航行距离或时间最短开展研究。基于遗传算法、蚁群算法、模拟退火算法、粒子群算法等及其它们的组合,产生了很多具有较强通用性的优化模式和方法。已有学者探索性地将智能算法用于航线的优化设计,但由于所需经验参数太多,进化速度不易控制,难以满足航线规划的实时性要求。
发明内容
为解决上述问题,本发明提供了一种基于ECDIS的航线自动设计系统及其构建方法。
为实现上述目的,本发明采取的技术方案为:
一种基于ECDIS的航线自动设计系统的构建方法,包括如下步骤:
S1、采用空间数据库管理系统(SDBMS)建立推荐航线及航线信息数据库;
S11、将《世界大洋航路》、《航路指南》及航线设计图中的推荐航线进行量化,建立推荐航线数据库;
S12、将航线上不同时期的季风、洋流、气象等影响航行安全及经济因素进行量化,建立航线信息数据库;
S2、数学模型及算法的建立
S21、根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
S22、根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线进行筛选以及权值计算找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;
S23、运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
优选地,所述航线信息数据库内至少包括船舶类型、助航标志、碍航物、注意事项、特殊水域有关规定及风浪、洋流、冰况及雾等气候信息。
优选地,所述步骤S22具体包括如下步骤:
S221、设出发港为A、目的港为B;调用航线数据库中的节点表选取从出发港到目的港所经海域相关的所有节点;
S222、调用航线数据库中的航程表,按照本船条件及航行时间选取所有相关节点间航线的航程,构成从出发港到上述所选节点的航程邻接矩阵;
S223、对上述邻接矩阵施行Dijkstra算法,得到从出发港到目的港的最短航程及航线(如记为:A-C-B,其中C为节点);
S224、调用航线数据库中的航线表,把包括各转向点的航线A-C与包括各转向点的航线C-B连接起来,即得到包括各转向点的从出发港到目的港的航线。
优选地,所述步骤S11中具体通过以下方式对推荐航线进行量化:
选取航线与航线的交点作为节点,通过节点把推荐航线分为港若干段航线,包括出发港到节点、节点到节点以及节点到目的港,计算出各分段航线的航程,并建立节点位置表、分段航线表、分段航程表。
本发明还提供了一种基于ECDIS的航线自动设计系统,包括:
推荐航线数据库,用于储存量化的《世界大洋航路》、《航路指南》及航路设计图中的推荐航线;
航线信息数据库,用于储存量化的航线上的不同时期的影响航行安全及经济因素数据;
加权航路网络图构建模块,用于根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取的优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
最优航线生成模块,用于根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线的进行筛选以及权值计算找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;
仿真模型构建模块,用于通过运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
本发明具有以下有益效果:
1)本发明基于推荐航线数据库构建加权航路网络图
借鉴道路交通网络模型分析的方法,根据已知的航路点构建航路网络模型,结合实际选取的优化指标给网路图中的每条边赋权值,将网络图改造为加权网络图,从而将航线优化问题转化为求起点和终点之间最小权值航线的问题。
2)采用Dijkstra算法与推荐航线相结合求解最优航线
利用Dijkstra算法,根据船舶参数、航行时间及气象情况从数据库中找出相关的因素集,划定搜索范围,缩减搜索空间,以障碍物作为处理单元,航线总是沿着终点的方向不断的绕过障碍物生成路径,对路径进行优化处理,实现ECDIS中计划航线优化设计。
附图说明
图1为本发明实施例一种基于ECDIS的航线自动设计系统的原理框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的及优点更加清楚明白,以下结合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。
本发明实施例提供了一种基于ECDIS的航线自动设计系统的构建方法,包括如下步骤:
S1、采用空间数据库管理系统(SDBMS)建立推荐航线及航线信息数据库;
S11、将《世界大洋航路》、《航路指南》及航路设计图中的推荐航线进行量化,建立推荐航线数据库;具体通过以下方式对推荐航线进行量化:
选取航线与航线的交点作为节点,通过节点把推荐航线分为港若干段航线,包括出发港到节点、节点到节点以及节点到目的港,计算出各分段航线的航程,并建立节点位置表,分段航线表,分段航程表。
S12、将航线上的不同时期的季风、洋流、气象等影响航行安全及经济因素进行量化,建立航线信息数据库;所述航线信息数据库内至少包括船舶类型、助航标志、碍航物、注意事项、特殊水域有关规定及风、浪、流、冰况等信息。
S2、数学模型及算法的建立
S21、根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取的优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
S22、根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线的进行筛选以及权值计算找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;具体包括如下步骤:
S221、设出发港为A、目的港为B;调用航线数据库中的节点表选取从出发港到目的港所经海域相关的所有节点;
S222、调用航线数据库中的航程表,按照本船条件及航行时间选取所有相关节点间航线的航程,构成从出发港到上述所选节点的航程邻接矩阵;
S223、对上述邻接矩阵施行Dijkstra算法,得到从出发港到目的港的最短航程及航线(如记为:A-C-B,其中C为节点);
S224、调用航线数据库中的航线表,把包括各转向点的航线A-C与包括各转向点的航线C-B连接起来,即得到包括各转向点的从出发港到目的港的航线。
S23、运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
如图1所示,本发明实施例还提供了一种基于ECDIS的航线自动设计系统,包括:
推荐航线数据库,用于储存量化的《世界大洋航路》、《航路指南》及航线设计图中的推荐航线;
航线信息数据库,用于储存量化的航线上的不同时期的影响航行安全及经济因素数据;
加权航路网络图构建模块,用于根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取的优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
最优航线生成模块,用于根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线的进行筛选以及权值计算找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;
仿真模型构建模块,用于通过运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
本具体实施采用在推荐航线(把世界上所有港到港的推荐航线输入,构成一个庞大的航线网络)的基础上,利用人工智能及图论的方法以获得最优航线。基于ECDIS自动航线设计智能系统不仅可以实现计划航线自动生成,还具有极其方便的航线信息查询功能,最大限度地减少驾驶员的工作量,对保证船舶航行安全和节约船舶的航行运营成本具有重要的实际意义。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出,对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以作出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (3)
1.一种基于ECDIS的航线自动设计系统的构建方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、采用空间数据库管理系统建立推荐航线及航线信息数据库;
S11、将《世界大洋航路》、《航路指南》及航线设计图中的推荐航线进行量化,建立推荐航线数据库;
所述步骤S11中具体通过以下方式对推荐航线进行量化:
选取航线与航线的交点作为节点,通过节点把推荐航线分为若干段航线,包括出发港到节点、节点到节点以及节点到目的港,计算出各分段航线的航程,并建立节点位置表、分段航线表、分段航程表;
S12、将航线上不同时期的影响航行安全及经济因素进行量化,建立航线信息数据库;
S2、数学模型及算法的建立;
S21、根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
S22、根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线进行筛选以及权值计算,找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;
所述步骤S22具体包括如下步骤:
S221、设出发港为A、目的港为B;调用航线数据库中的节点表选取从出发港到目的港所经海域相关的所有节点;
S222、调用航线数据库中的航程表,按照本船条件及航行时间选取所有相关节点间航线的航程,构成从出发港到上述所选节点的航程邻接矩阵;
S223、对上述邻接矩阵施行Dijkstra算法,得到从出发港到目的港的最短航程及航线;
S224、调用航线数据库中的航线表,把包括各转向点的航线A-C与包括各转向点的航线C-B连接起来,即得到包括各转向点的从出发港到目的港的航线;
S23、运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
2.如权利要求1所述的一种基于ECDIS的航线自动设计系统的构建方法,其特征在于,所述航线信息数据库内至少包括船舶类型、助航标志、碍航物、注意事项、特殊水域有关规定及风、浪、流、冰况的信息。
3.一种基于ECDIS的航线自动设计系统,其特征在于,包括:
推荐航线数据库,用于储存量化的《世界大洋航路》、《航路指南》及航路设计图中的推荐航线;
通过以下方式对推荐航线进行量化:
选取航线与航线的交点作为节点,通过节点把推荐航线分为若干段航线,包括出发港到节点、节点到节点以及节点到目的港,计算出各分段航线的航程,并建立节点位置表、分段航线表、分段航程表;
航线信息数据库,用于储存量化的航线上的不同时期的影响航行安全及经济因素数据;
加权航路网络图构建模块,用于根据推荐航线数据库构建航路网络模型,结合实际选取的优化指标给网路图中的每条边赋权值,优化为加权网络图;
最优航线生成模块,用于根据船舶参数、气候情况以及气象情况,从数据库中找出相关的因素集,利用Dijkstra算法对可选航线进行筛选以及权值计算找出一条最佳路径作为船舶的计划航线;具体包括如下步骤:
设出发港为A、目的港为B;调用航线数据库中的节点表选取从出发港到目的港所经海域相关的所有节点;
调用航线数据库中的航程表,按照本船条件及航行时间选取所有相关节点间航线的航程,构成从出发港到上述所选节点的航程邻接矩阵;
对上述邻接矩阵施行Dijkstra算法,得到从出发港到目的港的最短航程及航线;
调用航线数据库中的航线表,把包括各转向点的航线A-C与包括各转向点的航线C-B连接起来,即得到包括各转向点的从出发港到目的港的航线;
仿真模型构建模块,用于通过运用Matlab进行建模仿真,编制仿真程序,实现Dijkstra算法求解最优航线,对不同船舶进行航线优选仿真实验。
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CN111127138A (zh) * | 2019-12-05 | 2020-05-08 | 汉能公务航空有限公司 | 航线测算报价系统 |
CN113053170A (zh) * | 2019-12-29 | 2021-06-29 | 广东华风海洋信息系统服务有限公司 | 一种实现智能航行系统的方法 |
CN111159918B (zh) * | 2020-01-07 | 2023-06-30 | 智慧航海(青岛)科技有限公司 | 一种沿海船舶航行仿真辅助决策方法及系统 |
CN111222701B (zh) * | 2020-01-08 | 2023-04-07 | 中国船舶重工集团公司第七二四研究所 | 一种基于海洋环境图层的船舶航线自动规划与评价方法 |
CN111307137A (zh) * | 2020-02-24 | 2020-06-19 | 山东交通学院 | 一种游艇设计航线优化设备 |
CN111861045B (zh) * | 2020-08-06 | 2024-04-09 | 中国科学院地理科学与资源研究所 | 面向海量数字水深模型数据体海上最短航线快速生成方法 |
CN112562415B (zh) * | 2020-11-26 | 2022-05-20 | 中远海运科技股份有限公司 | 船舶航线推荐方法 |
CN112833882A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-25 | 成都方位导向科技开发有限公司 | 一种动态加权航线自动推荐方法 |
CN114136322B (zh) * | 2021-11-19 | 2023-06-20 | 中国船舶重工集团公司第七0七研究所 | 一种基于经验航法的大型无人艇自动航线规划 |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101806596A (zh) * | 2010-02-05 | 2010-08-18 | 张立华 | 基于电子海图的最短距离航线自动生成方法 |
CN102278986A (zh) * | 2011-06-21 | 2011-12-14 | 海华电子企业(中国)有限公司 | 电子海图航线设计最优化方法 |
CN105539797A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-04 | 大连海事大学 | 一种基于ecdis的风力助航船舶的航行方法及系统 |
CN105698800A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-06-22 | 山东交通学院 | 一种改进型航海用导航方法及系统 |
Family Cites Families (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140135081A (ko) * | 2013-05-15 | 2014-11-25 | 이마린 주식회사 | 이기종 플랫폼에서 활용 가능한 전자해도 뷰어 컴포넌트를 이용한 휴대용 전자해도 표시 시스템 및 그 전자해도 표시 방법 |
CN104794267B (zh) * | 2015-04-08 | 2017-09-19 | 大连海事大学 | 一种基于ecdis的水深信息显示及应用方法 |
-
2017
- 2017-10-20 CN CN201710982479.7A patent/CN107798185B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101806596A (zh) * | 2010-02-05 | 2010-08-18 | 张立华 | 基于电子海图的最短距离航线自动生成方法 |
CN102278986A (zh) * | 2011-06-21 | 2011-12-14 | 海华电子企业(中国)有限公司 | 电子海图航线设计最优化方法 |
CN105539797A (zh) * | 2015-12-21 | 2016-05-04 | 大连海事大学 | 一种基于ecdis的风力助航船舶的航行方法及系统 |
CN105698800A (zh) * | 2016-04-25 | 2016-06-22 | 山东交通学院 | 一种改进型航海用导航方法及系统 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
ECDIS中的航线设计与最优航法;谢兴澜;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库 (硕士)工程科技Ⅱ辑》;20030915;第9-41页 * |
基于电子海图的大洋航线自动选择优化;潘杰,党莹;《计算机辅助工程》;20060630;第15卷(第2期);第64-70页 * |
潘杰,党莹.基于电子海图的大洋航线自动选择优化.《计算机辅助工程》.2006,第15卷(第2期), * |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN107798185A (zh) | 2018-03-13 |
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