CN114117724B - 基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法 - Google Patents

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CN114117724B CN202111064110.0A CN202111064110A CN114117724B CN 114117724 B CN114117724 B CN 114117724B CN 202111064110 A CN202111064110 A CN 202111064110A CN 114117724 B CN114117724 B CN 114117724B
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Abstract

本发明提供一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法。本发明在非线性速度障碍法的基础上对船舶碰撞危险度进行建模，其步骤包括计算碰撞危险度建模相关参数、进行碰撞风险判断、过程碰撞危险度PICR建模、碰撞危险度ICR建模。本发明可以应用于实时避碰、多船避碰场景中，解决非线性速度障碍法不能与船舶避碰决策有效结合的问题。

Description

基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法
技术领域
本发明涉及船舶智能避碰领域，尤其涉及一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法。
背景技术
海运是国际贸易的主要运输方式，为适应国际贸易的高速发展，船舶日益大型化、高速化、多样化。与此同时，海运是一个高风险行业，一旦发生海上交通事故就会造成各种严重的后果，如人员伤亡、环境污染、财产损失等。因此，如果保障船舶航行安全已经引起了社会的广泛关注。非线性速度障碍法广泛应用在船舶智能避碰领域，但由于非线性速度障碍集在速度空间中形状不规则，用现有的几何方法进行碰撞危险度建模十分困难。此外，现有模型忽略了船舶碰撞危险在时间上的持续性，导致基于非线性速度障碍法与避碰策略不能有效结合。非线性速度障碍法可以有效地应用在多船避碰、实时避碰的场景中，碰撞危险分析又是避碰决策中重要的一环，如何在非线性速度障碍法的基础上进行合理、准确的碰撞危险分析是亟待研究的问题。
发明内容
本发明鉴于已有技术的不足，提出一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，该方法针对过往方法忽略船舶碰撞危险在时间上的特征，危险度建模时考虑到危险会遇是一个持续的过程，定义危险度是一个持续的累积量。本发明采用的技术手段如下：
一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，包括以下步骤：
步骤一：获取本船当前时刻位置矢量、速度矢量和目标船航行信息；
步骤二：基于获取的本船位置矢量信息、目标船的位置矢量信息和时间关系计算NLVO集中心线速度
Figure BDA0003257677500000011
步骤三：基于航行过程中冲突领域边界计算NLVO集边界速度；
步骤四：计算速度空间中，本船速度与中心线速度之间的距离Dc-os；
步骤五：计算速度空间中，中心线速度与NLVO集边界速度之间的距离Dc-b；
步骤六：基于Dc-os和Dc-b的关系判断本船是否存在碰撞风险，若无碰撞风险，则结束；若有碰撞风险，则进入步骤七；
步骤七：基于Dc-os和Dc-b的关系计算对应时刻的碰撞危险度TSICR；
步骤八：重复以上七个步骤，更新本船速度以及目标船航行信息，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS；
步骤九：建立TSICR关于碰撞危险发生时刻tr的函数关系式fTSICR(tr)；
步骤十：基于fTSICR(tr)和起始时刻、结束时刻的关系构筑过程碰撞危险度建模PICR；
步骤十一：对PICR进行归一化处理，获得碰撞危险度模型。
进一步地，所述步骤二中，通过如下公式计算NLVO集中心线速度：
Figure BDA0003257677500000021
式中
Figure BDA0003257677500000022
为NLVO集中心线速度，
Figure BDA0003257677500000023
为本船位置矢量，
Figure BDA0003257677500000024
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure BDA0003257677500000025
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure BDA0003257677500000026
时对应的时刻。
进一步地，所述步骤三中，通过如下公式计算NLVO集边界速度：
Figure BDA0003257677500000027
式中
Figure BDA0003257677500000028
为边界速度，Bcd为冲突领域边界，
Figure BDA0003257677500000029
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure BDA00032576775000000210
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure BDA00032576775000000211
时对应的时刻，
Figure BDA00032576775000000212
为闵可夫斯基加法；
其中，Bcd＝{P|||P-O||＝(Li+Lj)/2＝R}
式中Bcd为冲突领域边界，P为冲突领域边界所处地理空间位置，O为目标船位置，Li为本船船长，Lj为目标船船长，R为冲突领域的半径。
进一步地，所述步骤四中，通过如下公式计算速度空间中，本船速度
Figure BDA00032576775000000213
与中心线速度
Figure BDA00032576775000000214
之间的距离：
Figure BDA00032576775000000215
所述步骤五中，通过如下公式计算速度空间中，中心线速度
Figure BDA00032576775000000216
与NLVO集边界速度
Figure BDA00032576775000000217
之间的距离，计算公式如下：
Figure BDA0003257677500000031
所述步骤六中，通过速度空间中距离关系判断两船是否存在碰撞风险：
Figure BDA0003257677500000032
进一步地，所述步骤七中，通过如下公式计算对应时刻的碰撞危险度TSICR：
Figure BDA0003257677500000033
式中Dc-b为中心线速度
Figure BDA0003257677500000034
与NLVO集边界速度
Figure BDA0003257677500000035
之间的距离，式中Dc-os为速度空间中本船速度
Figure BDA0003257677500000036
与中心线速度
Figure BDA0003257677500000037
之间的距离。
进一步地，所述步骤八中，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS，具体为：
TR＝{tr1,tr2,…,trn}
TSICRS＝{TSICR1,TSICR2,…,TSICRn}
式中TR为碰撞危险发生时刻组成的集合，trn为碰撞危险发生时刻，TSICRS为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度的集合，TSICRn为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度；
所述步骤九中，fTSICR(tr)设定为线性分段函数的形式。
进一步地，所述步骤十中，碰撞危险度PICR是一个持续的累积量，计算公式如下：
Figure BDA0003257677500000038
式中，PICR为过程碰撞危险度，tr1为TR的起始时刻，trn为TR的结束时刻，fTSICR(tr)为TSICR关于时间tr的函数关系式。
进一步地，所述步骤十一中，对PICR进行归一化处理获取的碰撞危险度建模具体为：
Figure BDA0003257677500000041
式中，ICR为碰撞危险度，PICR为过程碰撞危险度，将
Figure BDA0003257677500000042
为危险度最大值1与x轴围成的矩形面积作为计算ICR归一化的分母。
本发明可以应用于实时避碰、多船避碰场景中，解决非线性速度障碍法不能与船舶避碰决策有效结合的问题。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明建模方法流程图；
图2为本发明实施例检测时段内两船轨迹图；
图3为本发明实施例四个时刻的中心线速度；
图4为本发明实施例四个时刻的边界速度；
图5为本发明危险度建模相关参数示意图；
图6为本发明PICR建模示意图；
图7为本发明归一化处理示意图；
图8为本发明实施例两船检测出危险的时刻；
图9为本发明实施例两船相对距离图；
图10为本发明实施例两船CPA指标图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1所示，本发明实施例公开了一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，包括以下步骤：
步骤一：获取本船当前时刻位置矢量、速度矢量和目标船航行信息，具体地，输入本船当前时刻ti、ti时刻对应的位置矢量
Figure BDA0003257677500000051
ti时刻对应的速度矢量
Figure BDA0003257677500000052
输入目标船未来时刻tj，tj时刻对应的位置矢量
Figure BDA0003257677500000053
步骤二：基于获取的本船位置矢量信息、目标船的位置矢量信息和时间关系计算NLVO集中心线速度
Figure BDA0003257677500000054
步骤三：基于航行过程中冲突领域边界计算NLVO集边界速度；
步骤四：计算速度空间中，本船速度与中心线速度之间的距离Dc-os；
步骤五：计算速度空间中，中心线速度与NLVO集边界速度之间的距离Dc-b；
步骤六：基于Dc-os和Dc-b的关系判断本船是否存在碰撞风险，若无碰撞风险，则结束；若有碰撞风险，则进入步骤七；
步骤七：基于Dc-os和Dc-b的关系计算对应时刻的碰撞危险度TSICR；
步骤八：重复以上七个步骤，更新本船速度以及目标船航行信息，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS；
步骤九：建立TSICR关于碰撞危险发生时刻tr的函数关系式fTSICR(tr)；
步骤十：基于fTSICR(tr)和起始时刻、结束时刻的关系构筑过程碰撞危险度建模PICR；
步骤十一：对PICR进行归一化处理，获得碰撞危险度模型。
本实施例中，VO算法：全称为速度障碍算法，根据本船位置、目标船位置、速度、航行路线，计算出导致本船与目标船碰撞的速度。
VO集：将VO算法计算出的速度投射到速度空间，形成一组速度集合，这该集合定义为VO集，即速度障碍集。如果本船速度落入VO集中，则本船一定会在未来某时刻与目标船相撞。
NLVO算法：全称为非线性速度障碍算法，在VO算法的基础上，假定目标船的运动是非线性的，即算法允许目标船在会遇过程中改变速度，前提是本船需要获取目标船的速度变化。
NLVO集：将NLVO算法计算出的速度投射到速度空间，形成一组速度集合，这该集合定义为NLVO集，即非线性速度障碍集。如果本船速度落入NLVO集中，则本船一定会在未来某时刻与目标船相撞。
中心线速度：NLVO集中碰撞危险度最大的速度，如果本船以此速度航行，则本船与目标船会在同一位置相撞。
冲突领域CD：在目标船周围设置一个禁止侵犯的领域，此领域包含导致两船发生碰撞危险的所有位置。此建模中为了简化计算，采用以目标船位置为圆心，两船船长之和为直径的圆形区域。
边界速度：NLVO集中碰撞危险度最小的速度，如果本船以此速度航行，恰好到达目标船冲突领域CD的边界位置。
所述步骤一中，通过本船与目标船的有效通信，目标船向本船提供未来航行信息是切实可行的，本船将目标船提供的未来航行信息提取出未来时刻以及未来时刻目标船对应的位置。本实施例以2017年一月天津港两船会遇的AIS数据作为数据集进行危险度建模。船舶轨迹如图2所示，船舶具体信息如表1所示：
表1
Figure BDA0003257677500000061
所述步骤二中，通过如下公式计算NLVO集中心线速度：
Figure BDA0003257677500000062
式中
Figure BDA0003257677500000063
为NLVO集中心线速度，
Figure BDA0003257677500000064
为本船位置矢量，
Figure BDA0003257677500000065
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure BDA0003257677500000066
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure BDA0003257677500000067
时对应的时刻。
本实施例以两船AIS数据作为数据集，设定本船在检测初始时刻可以接收目标船在检测时段内的全部航行信息。如图3所示，计算出检测时段内四个时刻的NLVO集中心线速度，速度空间中的每个点代表每个时刻对应的NLVO集中心线速度。
所述步骤三中，通过如下公式计算NLVO集边界速度：
Figure BDA0003257677500000068
式中
Figure BDA0003257677500000071
为边界速度，Bcd为冲突领域边界，
Figure BDA0003257677500000072
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure BDA0003257677500000073
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure BDA0003257677500000074
时对应的时刻，
Figure BDA0003257677500000075
为闵可夫斯基加法；
其中，Bcd＝{P|||P-O||＝(Li+Lj)/2＝R}
式中Bcd为冲突领域边界，P为地理空间中的位置，具体为冲突领域边界所处地理空间位置，P的集合即为冲突领域Bcd，O为目标船位置，Li为本船船长，Lj为目标船船长，R为冲突领域的半径。
本实施例以天津港两船AIS数据作为数据集，根据本船船长、目标船船长计算出冲突领域边界，根据目标船在检测时段内的全部航行信息，计算出边界速度。如图4所示，计算出检测时段内四个时刻的边界速度，速度空间中的每个圆形所组成的点代表每个时刻的边界速度。
所述步骤四中，通过如下公式计算速度空间中，本船速度
Figure BDA0003257677500000076
与中心线速度
Figure BDA0003257677500000077
之间的距离：
Figure BDA0003257677500000078
所述步骤五中，通过如下公式计算速度空间中，中心线速度
Figure BDA0003257677500000079
与NLVO集边界速度
Figure BDA00032576775000000710
之间的距离，计算公式如下：
Figure BDA00032576775000000711
步骤四、步骤五中的建模参数，绘制对应参数示意图，如图5所示，本船速度
Figure BDA00032576775000000712
侵入tx、tx+1时刻的NLVO集，图中Dc-os为tx+1时刻的NLVO集中中心线速度
Figure BDA00032576775000000713
与VO集边界速度
Figure BDA00032576775000000714
之间的距离，Dc-b为tx+1时刻的NLVO集中中心线速度
Figure BDA00032576775000000715
与VO集边界速度
Figure BDA00032576775000000716
之间的距离。
所述步骤六中，通过速度空间中距离关系判断两船是否存在碰撞风险：
Figure BDA00032576775000000717
步骤六判别式依据为：本船速度侵入到由目标船引起的非线性速度障碍集中，则认为本船存在风险。如图5所示，本船速度
Figure BDA00032576775000000718
侵入tx、tx+1时刻的NLVO集，对应的这两个时刻的Dc-os小于Dc-b。说明在tx、tx+1时刻两船存在碰撞风险。
所述步骤七中，通过如下公式计算对应时刻的碰撞危险度TSICR：
Figure BDA00032576775000000719
式中Dc-b为中心线速度
Figure BDA0003257677500000081
与NLVO集边界速度
Figure BDA0003257677500000082
之间的距离，式中Dc-os为速度空间中本船速度
Figure BDA0003257677500000083
与中心线速度
Figure BDA0003257677500000084
之间的距离。
TSICR建模依据为：如果本船速度距离中心线速度越近则表明此时两船碰撞风险越大。
所述步骤八中，重复以上七个步骤，更新本船速度以及目标船航行信息，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS，具体集合表示如下所示：
TR＝{tr1,tr2,…,trn}
TSICRS＝{TSICR1,TSICR2,…,TSICRn}
式中TR为碰撞危险发生时刻组成的集合，trn为碰撞危险发生时刻，TSICRS为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度的集合，TSICRn为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度；
所述步骤九中，fTSICR(tr)设定为线性分段函数的形式，本实施例具体为：
建立函数fTSICR(tr)，fTSICR(tr)为TSICR关于碰撞危险发生时刻tr的函数关系式，为了降低计算成本，达到输出实时碰撞危险度的目的，将fTSICR(tr)设定为线性分段函数的形式，计算公式如下：
Figure BDA0003257677500000085
式中fTSICR(tr)为TSICR关于碰撞危险发生时刻tr的函数关系式，trn为碰撞危险发生时刻，TSICRn为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度。
所述步骤十中，过程碰撞危险度建模，危险度建模时考虑到危险会遇是一个持续的过程，定义过程碰撞危险度PICR是一个持续的累积量，通过积分的方式求出PICR，计算公式如下：
Figure BDA0003257677500000091
式中，PICR为过程碰撞危险度，tr1为TR的起始时刻，trn为TR的结束时刻，fTSICR(tr)为TSICR关于时间tr的函数关系式。
如图6所示，fTSICR(t)为图中的图线部分，PICR为图线与x轴所围成的面积。即PICR是相邻两个时刻trn、trn+1与相邻两个TSICRn、TSICRn+1围成的梯形面积的加和。
所述步骤十一中，对PICR进行归一化处理获取的碰撞危险度建模具体为：
Figure BDA0003257677500000092
式中，ICR为碰撞危险度，PICR为过程碰撞危险度，将
Figure BDA0003257677500000093
为危险度最大值1与x轴围成的矩形面积作为计算ICR归一化的分母。如图7所示，fTSICR(t)为图中的图线部分，PICR为图线与x轴所围成的面积。
Figure BDA0003257677500000094
为危险度最大值1与x轴围成的矩形面积。
本发明可以应用于实时避碰、多船避碰场景中，解决非线性速度障碍法不能与船舶避碰决策有效结合的问题。
本实施例以天津港两船AIS数据作为数据集，选取本船检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS，计算出最终的碰撞危险度ICR，计算结果如表2所示：
表2
Figure BDA0003257677500000095
Figure BDA0003257677500000101
根据实验结果显示，本船检测出碰撞危险的时间段为28/01/20175:13:00-5:20:00，持续时间为七分钟，如图8、图9所示，危险度存续期间两船相对距离缩小，逐步形成会遇态势，说明此模型对会遇过程有良好的检测效果。此模型不仅提供可以对危险度进行量化，同时也提供碰撞危险发生时刻集合TR，根据实验结果显示，危险度检测时刻TD与碰撞危险发生时刻TR相差约20分钟，说明此模型对碰撞风险有良好的预测效果，船员有充分的时间进行避碰操纵。
将此模型与CPA指标进行对比，如图10所示，此模型检测出危险度的持续时段与DCPA低于阈值(阈值设置为1nm)的时段重合度很高，证明此模型的合理性。值得注意的是，DCPA最小值出现在28/01/2017 5:16:00，但危险度ICR的值为0.056，这是由于此时TCPA长达56min，说明此模型考虑到时间维度对危险度的影响，此时危险度较小是合理的。此模型可以为基于非线性速度障碍法的避碰策略提供量化指标，实现碰撞危险度与避碰策略的有效结合。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。

Claims (8)

1.一种基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：获取本船当前时刻位置矢量、速度矢量和目标船航行信息；
步骤二：基于获取的本船位置矢量信息、目标船的位置矢量信息和时间关系计算NLVO集中心线速度
Figure FDA0003257677490000011
步骤三：基于航行过程中冲突领域边界计算NLVO集边界速度；
步骤四：计算速度空间中，本船速度与中心线速度之间的距离Dc-os；
步骤五：计算速度空间中，中心线速度与NLVO集边界速度之间的距离Dc-b；
步骤六：基于Dc-os和Dc-b的关系判断本船是否存在碰撞风险，若无碰撞风险，则结束；若有碰撞风险，则进入步骤七；
步骤七：基于Dc-os和Dc-b的关系计算对应时刻的碰撞危险度TSICR；
步骤八：重复以上七个步骤，更新本船速度以及目标船航行信息，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS；
步骤九：建立TSICR关于碰撞危险发生时刻tr的函数关系式fTSICR(tr)；
步骤十：基于fTSICR(tr)和起始时刻、结束时刻的关系构筑过程碰撞危险度建模PICR；
步骤十一：对PICR进行归一化处理，获得碰撞危险度模型。
2.根据权利要求1所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤二中，通过如下公式计算NLVO集中心线速度：
Figure FDA0003257677490000012
式中
Figure FDA0003257677490000013
为NLVO集中心线速度，
Figure FDA0003257677490000014
为本船位置矢量，
Figure FDA0003257677490000015
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure FDA0003257677490000016
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure FDA0003257677490000017
时对应的时刻。
3.根据权利要求1所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤三中，通过如下公式计算NLVO集边界速度：
Figure FDA0003257677490000021
式中
Figure FDA0003257677490000022
为边界速度，Bcd为冲突领域边界，
Figure FDA0003257677490000023
为目标船位置矢量，ti为本船航行至
Figure FDA0003257677490000024
时对应的时刻，tj为目标船航行至
Figure FDA0003257677490000025
时对应的时刻，
Figure FDA0003257677490000026
为闵可夫斯基加法；
其中，Bcd＝{P|||P-O||＝(Li+Lj)/2＝R}
式中Bcd为冲突领域边界，P为冲突领域边界所处地理空间位置，O为目标船位置，Li为本船船长，Lj为目标船船长，R为冲突领域的半径。
4.根据权利要求1所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤四中，通过如下公式计算速度空间中，本船速度
Figure FDA0003257677490000027
与中心线速度
Figure FDA0003257677490000028
之间的距离：
Figure FDA0003257677490000029
所述步骤五中，通过如下公式计算速度空间中，中心线速度
Figure FDA00032576774900000210
与NLVO集边界速度
Figure FDA00032576774900000211
之间的距离，计算公式如下：
Figure FDA00032576774900000212
所述步骤六中，通过速度空间中距离关系判断两船是否存在碰撞风险：
Figure FDA00032576774900000213
两船不存在碰撞风险两船存在碰撞风险。
5.根据权利要求4所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤七中，通过如下公式计算对应时刻的碰撞危险度TSICR：
Figure FDA00032576774900000214
式中Dc-b为中心线速度
Figure FDA00032576774900000215
与NLVO集边界速度
Figure FDA00032576774900000216
之间的距离，式中Dc-os为速度空间中本船速度
Figure FDA00032576774900000217
与中心线速度
Figure FDA00032576774900000218
之间的距离。
6.根据权利要求5所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤八中，根据步骤六的判定条件，选取检测出碰撞危险的时刻TD，选取碰撞危险发生时刻，组成集合TR，计算碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度，组成集合TSICRS，具体为：
TR＝{tr1，tr2，...，trn}
TSICRS＝{TSICR1，TSICR2，...，TSICRn}
式中TR为碰撞危险发生时刻组成的集合，trn为碰撞危险发生时刻，TSICRS为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度的集合，TSICRn为碰撞危险发生时刻对应的碰撞危险度；
所述步骤九中，fTSICR(tr)设定为线性分段函数的形式。
7.根据权利要求6所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤十中，碰撞危险度PICR是一个持续的累积量，计算公式如下：
Figure FDA0003257677490000031
式中，PICR为过程碰撞危险度，tr1为TR的起始时刻，trn为TR的结束时刻，fTSICR(tr)为TSICR关于时间tr的函数关系式。
8.根据权利要求7所述的基于非线性速度障碍法的船舶碰撞危险度建模方法，其特征在于，所述步骤十一中，对PICR进行归一化处理获取的碰撞危险度建模具体为：
Figure FDA0003257677490000032
式中，ICR为碰撞危险度，PICR为过程碰撞危险度，将
Figure FDA0003257677490000033
1dt为危险度最大值1与x轴围成的矩形面积作为计算ICR归一化的分母。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109887339A (zh) * 2019-03-20 2019-06-14 集美大学 一种关联避让行为的船舶碰撞危险及危险度评估方法
KR20190087146A (ko) * 2018-01-16 2019-07-24 (주)이씨스 선박 충돌 방지 시스템 및 방법
CN111709633A (zh) * 2020-06-09 2020-09-25 吉林大学 一种碰撞危险度确定方法、装置、设备以及可存储介质
CN112287468A (zh) * 2020-12-29 2021-01-29 北京海兰信数据科技股份有限公司 一种船舶碰撞危险度判别方法及系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190087146A (ko) * 2018-01-16 2019-07-24 (주)이씨스 선박 충돌 방지 시스템 및 방법
CN109887339A (zh) * 2019-03-20 2019-06-14 集美大学 一种关联避让行为的船舶碰撞危险及危险度评估方法
CN111709633A (zh) * 2020-06-09 2020-09-25 吉林大学 一种碰撞危险度确定方法、装置、设备以及可存储介质
CN112287468A (zh) * 2020-12-29 2021-01-29 北京海兰信数据科技股份有限公司 一种船舶碰撞危险度判别方法及系统

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
船舶碰撞危险度的避碰决策模型;施建祥等;《珠江水运》;20180930(第18期);全文 *

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