CN111984006B - 融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无人艇自动避碰技术领域，具体涉及融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法。本发明利用船舶自动识别系统的信息交互，通过数据解算，模拟雷达自动标绘功能，解决了无人艇雷达相关功能因外界因素发生信息偏差甚至缺失不能计算避碰参数的问题，并考虑了海流对无人艇和目标船的位置偏移，提出更适合无人艇使用的避碰参数，提高了无人艇在大海中航行的安全性。本发明数据来源稳健且具有实时动态性，为避碰决策提供数据信息支持。

Description

融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法

技术领域

本发明属于无人艇自动避碰技术领域，具体涉及融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法。

背景技术

无人艇作为在水面上航行的一种航行器，符合《1972避碰规则》中，第一条第一款规定适用于在公海和连接于公海而可供海船航行的一切水域中的一切船舶。在现阶段，海面上航行的大多数船舶依然是有人船舶。因此，无人艇有义务像有人船舶一样执行适当而有效的避碰手段，并且符合海员通常做法，不给驾驶员带来迷惑性的行为。这个标准由IMO(世界海事组织)联合各成员国制定，其中重要的避碰参数被称为DCPA(最近会遇距离)和TCPA(最近会遇时间)，这两个参数不仅是避碰决策的重要参考而且是海事仲裁的有效法律依据。海上环境恶劣，雷达易受天气、海浪、船舶遮蔽物等影响，导致信息可靠性下降，进而威胁到无人艇的航行安全；并且由于无人艇自身体积小，容易受海流等因素发生位置偏移，DCPA和TCPA不能准确提供无人艇的避碰信息，需要一种能够弥补雷达信息偏差或缺失，考虑海流影响且计算简单、快速、实时稳健的避碰参数计算方法，即海流最近会遇距离(current of distance to closest point of approach，CDCPA)和海流最近会遇时间(current of time of closest point of approach，CTCPA)。

文献《航海模拟器中DCPA TCPA的算法》中所提方法是基于已知两船的位置信息进行推算的，而且两船的动态信息都是已知的，不符合目标船信息缺失的前提。并且考虑了纬度渐长，在小范围内考虑纬度渐长会增加控制器的计算时间，而不能显著提高计算精度，因此降低了算法的实时性。

公开日2019年11月01日，公布号为110400491A，发明名称为“一种宽水域多目标辅助避碰决策方法及决策系统”，计算避碰参数的方法用雷达直接计算DCPA，由于无人艇体积小，容易受海流扰动，此外雷达受天气影响系统稳健性降低，避碰参数缺少准确性。

公开日2019年08月23日，公布号为110164185A，发明名称为“一种基于AIS的船舶避碰系统”，只是直接简单的调用AIS所给出的信息，并没有进一步的进行避碰参数的解算。

公开日2019年11月01日，公布号为110398962A，发明名称为“一种开阔水域船舶避碰方法”，在文中只对会遇距离参数进行了计算，并没有计算有关时间的避碰参数，且没有考虑海流的影响。

文献《综合船桥系统中基于电子海图的船舶避碰技术的研究》和《基于电子海图矢量数据建模的无人船路径规划》没有考虑海流对无人艇的位置扰动，并且后者将动态的障碍物静态化，缺乏对动态障碍物的跟踪以及对《规则》的适用，降低了无人艇的航行安全性。

文献《海洋复杂场景下的船舶避碰问题研究》考虑了海洋流场对船舶的影响，但是仅考虑了海流对船舶的速度影响没有考虑位置影响，且考虑的对象为大型船舶，不适用相对体型较小的无人艇，因此忽略了会遇局面中两船舶体积差异和海流产生的综合影响。

以上文献和发明，有的过分强调避碰的精度而忽略了算法的实时性，有的没有考虑海流对无人艇的影响，有的忽略了无人艇和大型船舶之间的体积差异，有的方法只能依赖于雷达设备。显然这些方法与无人艇的体积小，避碰决策的强实时性需求，雷达设备受环境干扰不稳定性相背离，因此本发明结合《规则》提出了更适合无人艇用的稳健避碰参数计算方法。

发明内容

本发明的目的在于提供考虑海流和船舶尺度的综合影响的融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法。

本发明的目的通过如下技术方案来实现：包括以下步骤：

步骤1：通过无人艇搭载的设备获取无人艇自身以及所有障碍物的位置信息、艏向信息和航速信息；以无人艇当前位置为原点，以东为X轴正方向，以北为Y轴正方向建立坐标系；步骤2：对于每一个障碍物，计算在海流的影响下无人艇和该障碍物的相对漂移量DD、海流最近会遇距离CDCPA和海流最近会遇时间CTCPA；

其中，V₀为无人艇的速度；V_c为海流的流速；V_t为障碍物的速度；α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角；t为单位时间；C₀为无人艇的艏向角；C_t为障碍物的艏向角；B是障碍物相对于无人艇的方位角；r是障碍物与无人艇的相对距离；δ为船长系数，当障碍物为静止障碍物时，δ＝1；当障碍物为运动障碍物时，船长系数δ取决于障碍物长度L_t相对于无人艇艇长L的倍数，

步骤3：计算无人艇与障碍物的危险系数α_t，将危险系数α_t最大值对应的障碍物作为首要避让目标；

其中，α_risk是风险评估系数，是个常数，其作用是避免分母项为零；

步骤4：对于首要避让目标，判断r≤R₁且CDCPA≤R₂是否成立；若r≤R₁且CDCPA≤R₂，则开始执行避让行动，执行步骤5；否则，返回步骤1，进行下一时刻的避碰控制；其中，R₁为设定的障碍物与无人艇的相对距离阈值；R₂为设定的海流最近会遇距离阈值，是保证障碍物经过无人艇的安全的距离；

步骤5：计算无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让，艏向角C_避让满足以下条件：当无人艇以C_避让为艏向角执行避让行动时，无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂，即CDCPA＞R₂；艏向角C_避让的计算方法为：

获取满足无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂的所有无人艇艏向角C_i；若C_i不存在，则无人艇采取停船等让措施；若C_i仅有唯一值，则无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让取该值；若存在多个C_i，则取|C_i-C₀|的值最小时对应的C_i作为无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让；

步骤6：判断无人艇是否到达目标点，若未到达目标点，则返回步骤1，开始下一时刻的避碰控制。

本发明的有益效果在于：

本发明公开一种融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法。无人艇体积小，航行期间易受海流等环境因素影响；其所载设备航海雷达在避碰决策中起到举足轻重的地位，该设备可提供船舶会遇局面中规避对象的最近会遇距离(DCPA)和最近会遇时间(TCPA)等避碰决策信息，但因其易受天气、海浪、船舶遮蔽物等影响，雷达信息的可靠性下降，进而威胁到无人艇的航行安全。本发明利用船舶自动识别系统的信息交互，通过数据解算，模拟雷达自动标绘功能，解决了无人艇雷达相关功能因外界因素发生信息偏差甚至缺失不能计算避碰参数的问题，并考虑了海流对无人艇和目标船的位置偏移，提出更适合无人艇使用的避碰参数，提高了无人艇在大海中航行的安全性。本发明数据来源稳健且具有实时动态性，为避碰决策提供数据信息支持。

附图说明

图1是本发明中考虑海流影响的无人艇用实时避碰参数计算方法整体框图。

图2是本发明中海流对无人艇的影响示意图。

图3是本发明中海流最近会遇距离和海流最近会遇时间的计算原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做进一步描述。

本发明公开一种融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法。无人艇体积小，航行期间易受海流等环境因素影响；其所载设备航海雷达在避碰决策中起到举足轻重的地位，该设备可提供船舶会遇局面中规避对象的最近会遇距离(DCPA)和最近会遇时间(TCPA)等避碰决策信息，但因其易受天气、海浪、船舶遮蔽物等影响，雷达信息的可靠性下降，进而威胁到无人艇的航行安全。本发明利用船舶自动识别系统(AutomaticIdentification System，AIS)的信息交互，通过数据解算，模拟雷达自动标绘(Automaticradar plotting aid，APRA)功能，解决了无人艇雷达相关功能因外界因素发生信息偏差甚至缺失不能计算避碰参数的问题，并考虑了海流对无人艇和目标船的位置偏移，提出更适合无人艇使用的避碰参数，提高了无人艇在大海中航行的安全性。本发明通过船载AIS系统可获得目标船舶的位置信息、速度信息和姿态信息；通过流速计获得环境海流信息；通过GPS、加速度计和罗经分别获得无人艇的位置信息、速度信息和姿态信息。利用以上信息构建船舶会遇局面坐标系，由于会遇范围较小，将会遇局面近似成在一个平面内，即笛卡尔二维直角坐标系，降低算法计算量，增加算法的实时性，坐标原点为无人艇位置，Y轴正方向为北(N)，X轴正方向为东(E)。在直角坐标系中，通过无人艇运动矢量和目标船运动矢量计算目标船的相对矢量，再根据无人艇和会遇船舶的体积关系融合周围环境中的海流影响，计算出无人艇考虑海流影响情况下的避碰参数海流最近会遇距离(current of distance toclosest point of approach，CDCPA)和海流最近会遇时间(current of time of closestpoint of approach，CTCPA)。本发明提供了一种模拟船载雷达APRA系统的避碰参数计算的方法并且考虑海流和船舶尺度的综合影响，数据来源稳健且算法具有实时动态性，为之后的避碰决策提供数据信息支持。

融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法，包括以下步骤：

步骤1：通过无人艇搭载的设备获取无人艇自身以及所有障碍物的位置信息、艏向信息和航速信息；以无人艇当前位置为原点，以东为X轴正方向，以北为Y轴正方向建立坐标系；

步骤2：对于每一个障碍物，计算在海流的影响下无人艇和该障碍物的相对漂移量DD、海流最近会遇距离CDCPA和海流最近会遇时间CTCPA；

其中，V₀为无人艇的速度；V_c为海流的流速；V_t为障碍物的速度；α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角；t为单位时间；C₀为无人艇的艏向角；C_t为障碍物的艏向角；B是障碍物相对于无人艇的方位角；r是障碍物与无人艇的相对距离；δ为船长系数，当障碍物为静止障碍物时，δ＝1；当障碍物为运动障碍物时，船长系数δ取决于障碍物长度L_t相对于无人艇艇长L的倍数，

步骤3：计算无人艇与障碍物的危险系数α_t，将危险系数α_t最大值对应的障碍物作为首要避让目标；

其中，α_risk是风险评估系数，是个常数，其作用是避免分母项为零；

步骤4：对于首要避让目标，判断r≤R₁且CDCPA≤R₂是否成立；若r≤R₁且CDCPA≤R₂，则开始执行避让行动，执行步骤5；否则，返回步骤1，进行下一时刻的避碰控制；其中，R₁为设定的障碍物与无人艇的相对距离阈值；R₂为设定的海流最近会遇距离阈值，是保证障碍物经过无人艇的安全的距离；

步骤5：计算无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让，艏向角C_避让满足以下条件：当无人艇以C_避让为艏向角执行避让行动时，无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂，即CDCPA＞R₂；艏向角C_避让的计算方法为：

获取满足无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂的所有无人艇艏向角C_i；若C_i不存在，则无人艇采取停船等让措施；若C_i仅有唯一值，则无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让取该值；若存在多个C_i，则取|C_i-C₀|的值最小时对应的C_i作为无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让；

步骤6：判断无人艇是否到达目标点，若未到达目标点，则返回步骤1，开始下一时刻的避碰控制。

CDCPA用于计算采取避碰行动的时机，根据无人艇的航行区域限制设置阈值R₁和R₂，当会遇目标与我船的位置关系满足r≤R₁∩CDCPA≤R₂时，开始执行避让行动；

公式

用于多目标会遇的优先级判断，当多个会遇目标都满足执行避让行动的条件时，需要根据公式来判断，值越大说明会遇目标对于无人艇越危险，应作为首要避让目标，其中，α_risk是风险评估系数；

避让角度应能使无人艇新的航向角满足所有会遇目标的CDCPA＞R₂且无人艇艏向变化最小；若没有一个新的航向能满足以上条件，则停船等让，等待会遇态势可以找到CDCPA＞R₂的新航向再继续前进。

图1表述了考虑海流影响的无人艇用实时避碰参数计算方法的计算流程，通过AIS获得目标船信息，通过GPS，罗经和加速度计获得无人艇信息，通过流速计获得海流流速信息，经过避碰参数算法进行整合运算计算出CDCPA和CTCPA。

图2是海流对无人艇的影响示意图；在海流的影响下无人艇和目标船会在位置上产生漂移，由于两船的体积参数不同，漂移量也不同。为了提高公式的准确性，拟合了不同船长下位置的相对漂移量。相对漂移量

其中α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角，t为单位时间，V₀是无人艇的速度，V_c是海流的流速。δ为船长系数，当障碍物为静止障碍物时，δ＝1；当障碍物为运动障碍物时，船长系数δ取决于障碍物长度L_t相对于无人艇艇长L的倍数，

图3表述了本发明算法的原理图。具体实现步骤如下：

(1)通过船载AIS获得目标船舶的位置信息和航速，艏向信息，依靠AIS动态信息的甚高频收发，保证信息源的实时性；

(2)通过无人艇上的GPS获得无人艇位置信息，通过罗经获得艏向信息，通过加速度计获得航速信息；

(3)将无人艇与目标船所处的三维球面，近似处理成二维平面，构建笛卡尔直角坐标系，降低信息处理难度，保证算法的实时性，原点为无人艇位置，X轴正方向为东，Y轴正方向为北。

(4)对于每一个障碍物，计算在海流的影响下无人艇和该障碍物的相对漂移量DD

其中，V₀为无人艇的速度；V_c为海流的流速；α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角；t为单位时间；

(5)计算PA的长度即为海流最近会遇距离CDCPA，计算公式为：

其中，V₀是无人艇的速度，V_c是海流的流速，α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角，C₀为无人艇的艏向，V_t是目标船的航速，C_t为目标船的艏向，B是目标船相对于无人艇的方位角，r是目标船与无人艇的相对距离。

(6)计算O到P的运动时间即为海流最近会遇时间CTCPA，计算公式为：

(7)多目标会遇的优先级处理，当多个会遇目标都满足执行避让行动的条件时，需要根据公式

来判断，值越大说明会遇目标对于无人艇越危险，应作为首要避让目标，其中，α_risk是风险评估系数，是个常数，其作用是避免分母项为零。

(8)采取避碰行动的时机，计算会遇目标的CDCPA，根据无人艇的航行区域限制设置阈值R₁和R₂，当会遇目标与我船的位置关系满足r≤R₁且CDCPA≤R₂时，开始执行避让行动，其中R₁是会遇目标与无人艇的相对距离阈值，需要根据航道的宽度、码头的范围等约束条件设定；R₂是海流最近会遇距离阈值，需要设定一个安全的距离保证会遇目标安全通过无人艇。

(9)避让行动的选择，避让角度应能使无人艇新的航向角满足所有会遇目标的CDCPA＞R₂且无人艇艏向变化最小；若没有一个新的航向能满足以上条件，则停船等让，等待会遇态势可以找到CDCPA＞R₂的新航向再继续前进。

无人艇与船舶相遇时构成碰撞危险时的局面分为以下三类，设无人艇与会遇目标艏向角度差Δθ：

①|Δθ|≥165°时，判定为相遇情况，此时USV应向右转向，从障碍物左侧通过；

②|Δθ|≤45°时，判定为超车情况，此时USV应向左转向，从障碍物左侧通过；

③45°＜|Δθ|＜165°时，判定为交叉情况，此时USV应从障碍物后方通过。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (1)

1.融合海流及尺度差异影响的无人艇多目标会遇避碰方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：通过无人艇搭载的设备获取无人艇自身以及所有障碍物的位置信息、艏向信息和航速信息；以无人艇当前位置为原点，以东为X轴正方向，以北为Y轴正方向建立坐标系；

步骤2：对于每一个障碍物，计算在海流的影响下无人艇和该障碍物的相对漂移量DD、海流最近会遇距离CDCPA和海流最近会遇时间CTCPA；

其中，V₀为无人艇的速度；V_c为海流的流速；V_t为障碍物的速度；α_c为海流流向和无人艇艏向的夹角；t为单位时间；C₀为无人艇的艏向角；C_t为障碍物的艏向角；B是障碍物相对于无人艇的方位角；r是障碍物与无人艇的相对距离；δ为船长系数，当障碍物为静止障碍物时，δ＝1；当障碍物为运动障碍物时，船长系数δ取决于障碍物长度L_t相对于无人艇艇长L的倍数，

步骤3：计算无人艇与障碍物的危险系数α_t，将危险系数α_t最大值对应的障碍物作为首要避让目标；

其中，α_risk是风险评估系数，是个常数，其作用是避免分母项为零；

步骤4：对于首要避让目标，判断r≤R₁且CDCPA≤R₂是否成立；若r≤R₁且CDCPA≤R₂，则开始执行避让行动，执行步骤5；否则，返回步骤1，进行下一时刻的避碰控制；其中，R₁为设定的障碍物与无人艇的相对距离阈值；R₂为设定的海流最近会遇距离阈值，是保证障碍物经过无人艇的安全的距离；

步骤5：计算无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让，艏向角C_避让满足以下条件：当无人艇以C_避让为艏向角执行避让行动时，无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂，即CDCPA＞R₂；艏向角C_避让的计算方法为：

获取满足无人艇与每一个障碍物的海流最近会遇距离CDCPA大于海流最近会遇距离阈值R₂的所有无人艇艏向角C_i；若C_i不存在，则无人艇采取停船等让措施；若C_i仅有唯一值，则无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让取该值；若存在多个C_i，则取|C_i-C₀|的值最小时对应的C_i作为无人艇执行避让行动时的艏向角C_避让；

步骤6：判断无人艇是否到达目标点，若未到达目标点，则返回步骤1，开始下一时刻的避碰控制。

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