CN114882738A - 一种船舶智能辅助避碰方法、装置、设备和存储介质 - Google Patents

一种船舶智能辅助避碰方法、装置、设备和存储介质 Download PDF

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CN114882738A
CN114882738A CN202210783336.4A CN202210783336A CN114882738A CN 114882738 A CN114882738 A CN 114882738A CN 202210783336 A CN202210783336 A CN 202210783336A CN 114882738 A CN114882738 A CN 114882738A
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贺益雄
赵兴亚
黄立文
张可
刘霄
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Wuhan University of Technology WUT
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Wuhan University of Technology WUT
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Abstract

本申请公开了一种船舶智能辅助避碰方法、装置、设备和存储介质，所述方法包括：获取本船及多个目标船的数据信息，根据本船及多个目标船的数据信息和检测距离阈值，确定待检测目标船；判断本船与待检测目标船是否存在碰撞风险，当存在碰撞风险时，计算待检测目标船的碰撞危险度，确定危险目标船；针对危险目标船生成本船的备选操纵参数，利用改进的可变速MMG模型得到备选操纵参数对应的本船的预测运动状态；根据本船的预测运动状态判断本船与危险目标船是否存在碰撞风险，当不存在碰撞风险时，确定所述备选操纵参数为可行操纵参数。本发明的方法更加贴合实践，减少人为原因带来的失误，有助于减少海上碰撞事故，确保航行安全。

Description

一种船舶智能辅助避碰方法、装置、设备和存储介质
技术领域
本申请涉及船舶避碰技术领域，尤其是涉及船舶智能辅助避碰方法、装置、设备和存储介质。
背景技术
随着世界贸易的不断加深，海上贸易发挥着越来越重要的作用。然而，船舶事故的发生，给海上贸易带来了极大的隐患和损失。为了减少人为操作失误带来的船舶事故，提高船舶航行的安全性，自主避碰措施以及智能化船舶的研究越来越受人青睐。
现有的船舶自主避碰措施大多趋向于小型无人船，或者依赖于更为先进的航行设备，缺乏一定的实用性，无法完全应用于现有的船舶。由于目前船舶导航设备的限制，短期内实现全部船舶智能化可能性是很小的，未来的海洋时代是是智能船舶和现有船舶并存的过度阶段，因此提高现有船舶的智能化，结合现有避碰操作方式，是十分必要的。
因此，需要提供一种船舶智能辅助避碰方法，无需对船舶进行智能化升级，能够利用现有船舶采集到的数据，有效的辅助驾驶员做出正确的操作决策，减少因船舶驾驶员由于人为疏忽带来操作失误，提高船舶航行安全。
发明内容
有鉴于此，有必要提供一种船舶智能辅助避碰方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，用以解决现有技术中存在的智能辅助成本高，且无法为船舶驾驶员提供准确的决策辅助问题。
为了解决上述问题，本发明提供一种船舶智能辅助避碰方法，包括：
获取本船及多个目标船的数据信息，根据所述本船及多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
根据所述本船的预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
进一步地，确定所述改进的可变速MMG模型包括：在标准三自由度MMG模型中，引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系，以及引入螺旋桨转速变化方程；
所述标准三自由度MMG模型为：
Figure 502640DEST_PATH_IMAGE001
其中，m为船舶的质量、mx为纵向附加质量、my为横向附加质量；u为纵向速度、v为横向速度、r为转动角速度；
Figure 411297DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 679467DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 734011DEST_PATH_IMAGE004
分别为纵向加速度、横向加速度和转动角加速度；
Figure 304800DEST_PATH_IMAGE005
为首摇转动惯性距，
Figure 812005DEST_PATH_IMAGE006
为附加转动惯性矩；X、Y 分别为纵向有效推力、横向有效推力，N为转首力矩；H、P、R分别为船体、螺旋桨、舵；
引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系包括：
令螺旋桨输出推力减额系数为tp，所述螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系为：
Figure 8500DEST_PATH_IMAGE007
其中，T为螺旋桨输出推力，tp为螺旋桨推力减额与螺旋桨输出推力T的无量纲化比值；
引入螺旋桨转速变化方程包括：
令所述螺旋桨转速变化率为a，开始下达车令的时间为t1，完成转速变化的时间t2，任意时刻t螺旋桨转速为：
Figure 917550DEST_PATH_IMAGE008
其中，NP1是变速前的螺旋桨转速，NP2是变速后的转速。
进一步地，所述引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系还包括：引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度、船舶横向速度和转动角速度的对应关系；
所述引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度的对应关系包括：
Figure 924821DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 653742DEST_PATH_IMAGE010
为实际船速，
Figure 420972DEST_PATH_IMAGE011
为设计船速，
Figure 184529DEST_PATH_IMAGE012
为船舶以船速
Figure 221755DEST_PATH_IMAGE013
直航时的螺旋桨纵向推力减额系数；
引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶横向速度、转动角速度的对应关系包括：
Figure 844497DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 258161DEST_PATH_IMAGE015
为船舶修正前的螺旋桨纵向推力减额系数，f为船舶横向运动以及旋转运动对减额系数的修正函数；
Figure 266437DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 208985DEST_PATH_IMAGE017
为修正系数，
Figure 53445DEST_PATH_IMAGE018
为漂角，
Figure 5220DEST_PATH_IMAGE019
为船体的整流系数，
Figure 743369DEST_PATH_IMAGE020
为船长，
Figure 34583DEST_PATH_IMAGE021
为螺旋桨直径，
Figure 631918DEST_PATH_IMAGE022
为船宽，
Figure 652964DEST_PATH_IMAGE023
为船舶的方形系数，l cb 为浮心系数，x c 为浮心纵向坐标，β为船中的漂角，l R 为漂角系数，r为旋转角速度，V为船舶的纵向速度。
进一步地，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，包括：根据待检测目标船的空间碰撞危险度和时间碰撞危险度，得到所述待检测目标船的碰撞危险度，
所述待检测目标船的空间碰撞危险度
Figure 370253DEST_PATH_IMAGE024
的计算公式为：
Figure 185762DEST_PATH_IMAGE025
其中，TCPA是当前时刻待检测目标船到达最近会遇点的时间，
Figure 739234DEST_PATH_IMAGE026
是t时刻所述待检测目标船的位置，
Figure 563971DEST_PATH_IMAGE027
是所述本船的船舶领域；
所述待检测目标船的时间碰撞危险度
Figure 637231DEST_PATH_IMAGE028
的计算公式为：
Figure 623642DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 789044DEST_PATH_IMAGE030
是碰撞危险形成点到紧迫局面形成点的时间，
Figure 761679DEST_PATH_IMAGE031
代表当前时刻到达紧迫局面形成点；所述紧迫局面形成点表示目标船与本船船舶领域的最小距离为零；
所述碰撞危险度
Figure 328927DEST_PATH_IMAGE032
。
进一步地，在所述紧迫局面形成点，所述目标船和本船满足：
Figure 610872DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 997991DEST_PATH_IMAGE034
表示本船紧迫局面时间点形成时刻，
Figure 39897DEST_PATH_IMAGE035
代表目标船与本船船舶领域的距离；
Figure 727230DEST_PATH_IMAGE036
表征t时刻开始到达本船紧迫局面时间点
Figure 944191DEST_PATH_IMAGE037
时目标船与本船船舶领域距离的函数。
进一步地，针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，包括：
将所述本船的变向区间离散化为多个转向幅度，并将所述本船的变速区间离散化为多个车钟档位；所述车钟档位与螺旋桨转速对应；
根据所述转向幅度和车钟档位，生成所述本船的备选操纵参数。
进一步地，利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
根据所述改进的可变速MMG模型和所述本船的备选操纵参数，确定本船的预测船速和预测航向。
本发明还提供一种船舶智能辅助避碰装置，包括：
待检测目标船确定模块，用于获取本船及多个目标船的数据信息，根据所述本船及多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
危险目标船确定模块，用于判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
状态预测模块，用于针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
决策生成模块，用于根据所述本船的预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
本发明还提供一种电子设备，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现上述技术方案任一所述的船舶智能辅助避碰方法。
本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述程序介质存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述技术方案任一所述的船舶智能辅助避碰方法。
与现有技术相比，本发明的有益效果包括：首先，获取本船和多个目标船的数据信息，确定本船附近的待检测目标船；其次，确定与本船存在碰撞风险的船舶，并计算船舶的碰撞危险度，根据碰撞危险度确定危险目标船；再次，针对危险目标船生成本船的备选操纵参数，利用改进的可变速MMG模型得到备选操纵参数对应的本船的预测运动状态；最后，根据预测运动状态确定本船和危险目标船不存在碰撞风险的可行操纵参数，得到本船的避碰操纵决策。本发明的方法通过获取现有船舶设备采集的数据，根据采集的数据确定与本船存在碰撞风险的危险船只；结合对标准MMG模型改进后的可变速MMG模型，来确定对危险船只的避让操控方式。本发明不需要在现有船舶上添置额外的智能设备，节省了船只的升级成本，通过可变速的MMG改进模型，充分考虑了船舶的操纵性和现有船舶的操纵方式，能够快速准确的得到可行操纵区间，更贴合航海实际，也更符合驾驶员的操纵习惯，有效的辅助船舶驾驶员做出正确的操作决策，减少因驾驶员人为疏忽带来操作失误，提高船舶航行安全。
附图说明
图1为本发明提供的一种船舶智能辅助避碰方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明提供的判断本船与待检测目标船是否存在碰撞风险一实施例的示意图；
图3为本发明提供的碰撞危险形成点、紧迫局面形成点和碰撞点的一实施例的示意图；
图4为本发明提供的一种船舶智能辅助避碰装置一实施例的结构示意图；
图5为本发明提供的一种电子设备一实施例的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图来具体描述本发明的优选实施例，其中，附图构成本申请一部分，并与本发明的实施例一起用于阐释本发明的原理，并非用于限定本发明的范围。
本发明提供了一种船舶智能辅助避碰方法，包括：
步骤S101：获取本船的数据信息及多个目标船的数据信息，根据所述本船的数据信息、多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
步骤S102：判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
步骤S103：针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
步骤S104：根据所述预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
本实施例提供的船舶智能辅助避碰方法，首先，获取本船和多个目标船的数据信息，确定本船附近的待检测目标船；其次，确定与本船存在碰撞风险的船舶，并计算船舶的碰撞危险度，根据碰撞危险度确定危险目标船；再次，针对危险目标船生成本船的备选操纵参数，利用改进的可变速MMG模型得到备选操纵参数对应的本船的预测运动状态；最后，根据预测运动状态确定本船和危险目标船不存在碰撞风险的可行操纵参数，得到本船的避碰操纵决策。本发明的方法通过获取现有船舶设备采集的数据，根据采集的数据确定与本船存在碰撞风险的危险船只；结合对标准MMG模型改进后的可变速MMG模型，来确定对危险船只的避让操控方式。本发明不需要在现有船舶上添置额外的智能设备，节省了船只的升级成本，通过可变速的MMG改进模型，充分考虑了船舶的操纵性和现有船舶的操纵方式，能够快速准确的得到可行操纵区间，更贴合航海实际，也更符合驾驶员的操纵习惯，有效的辅助驾驶员做出正确的操作决策，减少因驾驶员人为疏忽带来操作失误，提高船舶航行安全。
作为一个具体的实施例，在步骤S101中，通过本船的GYRO和GPS获得本船的数据信息，所述本船的数据信息包括本船的经纬度、船速、航向和船舶尺寸信息：通过AIS和雷达获取多个目标船的数据信息，所述目标船的数据信息包括目标船的经纬度、船速、航向和船舶尺寸信息。
作为一个具体的实施例，根据所述本船的数据信息、多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船，具体包括：
根据本船的数据信息，得到本船的经纬度
Figure 959552DEST_PATH_IMAGE038
，根据目标船的数据信息，得到目标船的经纬度
Figure 133044DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 65097DEST_PATH_IMAGE040
为预设的检测距离阈值，待检测目标船的筛选的公式如下：
Figure 564211DEST_PATH_IMAGE041
若目标船满足上述筛选公式，则判定所述目标船在本船的附近，可能存在碰撞风险，将所述目标船标记为待检测目标船。
作为一个具体的实施例，在步骤S102中，判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，具体包括：
根据速度障碍确定与本船存在碰撞风险的船舶，并确定会遇局面。
作为一个具体的实施例，如图2所示，图2是判断本船与待检测目标船是否存在碰撞风险的示意图。图中OS表示本船，TS表示待检测的目标船舶，设定
Figure 66868DEST_PATH_IMAGE042
为本船OS相对目标船舶TS的相对速度，
Figure 44051DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 705977DEST_PATH_IMAGE044
是本船船速，
Figure 533250DEST_PATH_IMAGE045
是目标船舶船速，
Figure 992044DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 304077DEST_PATH_IMAGE047
是本船船舶领域与目标船船舶领域的交线，S表示目标船的船舶领域。
Figure 679563DEST_PATH_IMAGE046
和
Figure 520480DEST_PATH_IMAGE047
构成本船和目标船舶的区域为相对碰撞区，即RCC区域；RCC可以用下列公式表示：
Figure 591204DEST_PATH_IMAGE048
其中，
Figure 51136DEST_PATH_IMAGE049
为
Figure 422074DEST_PATH_IMAGE050
矢量方向上的射线，当本船相对目标船以速度
Figure 57062DEST_PATH_IMAGE051
移动，就可以得到绝对碰撞（本船与目标船将发生碰撞）区，即在t时刻，若本船处于碰撞绝对碰撞区域ACC（即速度障碍区间）内，则认为存在碰撞危险。因此，在t时刻本船与目标船发生碰撞的条件是
Figure 880661DEST_PATH_IMAGE050
落在ACC区域内：
Figure 737759DEST_PATH_IMAGE052
其中，
Figure 104149DEST_PATH_IMAGE053
是本船在t时刻的速度，
Figure 286869DEST_PATH_IMAGE054
为闵可夫斯基矢量和运算。
当所述待检测目标船和本船具有碰撞风险时，需要继续判断能否通过将本船的航向和速度进行调整来避免碰撞。因此，需要根据当前会遇局面和紧迫局面形成点，对碰撞危险度进行计算。其中，紧迫局面是指单凭单一船舶的最有效的行动也无法避免两船从安全距离上通过。
为了更好的说明碰撞危险形成点、紧迫局面形成点和碰撞点，如图3所示，T1为本船和目标船的碰撞危险形成点时刻，T2为本船现在的位置所处时刻，T3为紧迫局面形成点时刻，T4为两船碰撞点时刻。
作为优选的实施例，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，包括：根据待检测目标船的空间碰撞危险度和时间碰撞危险度，得到所述待检测目标船的碰撞危险度，
所述待检测目标船的空间碰撞危险度
Figure 456819DEST_PATH_IMAGE055
计算公式为：
Figure 117607DEST_PATH_IMAGE056
其中，TCPA是当前时刻待检测目标船到达最近会遇点的时间，
Figure 463138DEST_PATH_IMAGE057
是t时刻所述待检测目标船的位置，
Figure 692125DEST_PATH_IMAGE058
是所述本船的船舶领域；
两船的最近会遇时间TCPA为：
Figure 224738DEST_PATH_IMAGE059
，
Figure 846474DEST_PATH_IMAGE060
，
Figure 780932DEST_PATH_IMAGE061
，
Figure 180821DEST_PATH_IMAGE062
，
Figure 466308DEST_PATH_IMAGE063
其中，x o 为所述本船的纬度，x t 为所述待检测目标船的纬度，
Figure 734479DEST_PATH_IMAGE064
为所述本船与待检测目标船的纬度差， y o 为所述本船的经度，y t 为所述待检测目标船的经度，
Figure 913656DEST_PATH_IMAGE065
为所述本船与待检测目标船的经度差；v o 为所述本船的船速，v t 为所述待检测目标船的船速；C o 为所述本船的航向角，C t 为所述待检测目标船的航向角，
Figure 609080DEST_PATH_IMAGE066
为所述本船与待检测目标船的纵向速度差；
Figure 257230DEST_PATH_IMAGE067
为所述本船与待检测目标船的横向速度差。
所述待检测目标船的时间碰撞危险度
Figure 329091DEST_PATH_IMAGE068
计算公式为：
Figure 595731DEST_PATH_IMAGE069
其中，
Figure 727635DEST_PATH_IMAGE070
是碰撞危险形成点到紧迫局面形成点的时间，
Figure 597502DEST_PATH_IMAGE071
代表当前时刻到达紧迫局面形成点的时间。
作为一个具体的实施例，在所述紧迫局面形成点的时刻，所述目标船和本船满足：
Figure 473054DEST_PATH_IMAGE072
；
其中，
Figure 361245DEST_PATH_IMAGE073
代表t时刻本船距离目标船的船舶领域的边界的距离；
Figure 398471DEST_PATH_IMAGE074
表征t时刻开始到达本船紧迫局面时间点
Figure 880268DEST_PATH_IMAGE075
时目标船距离本船船舶领域距离的函数；此时，本船从当前时刻到达紧迫局面形成点的时间TCS=
Figure 903718DEST_PATH_IMAGE075
。
Figure 787361DEST_PATH_IMAGE076
满足：
Figure 995488DEST_PATH_IMAGE077
，式中，
Figure 590680DEST_PATH_IMAGE078
是本船在t时刻的位置，
Figure 808035DEST_PATH_IMAGE079
是目标船t时刻的位置，
Figure 421550DEST_PATH_IMAGE080
是由船舶到达船舶领域边界的距离。
所述碰撞危险度
Figure 800578DEST_PATH_IMAGE081
与所述空间碰撞危险度
Figure 647181DEST_PATH_IMAGE082
和所述时间碰撞危险度
Figure 137068DEST_PATH_IMAGE083
的关系为：
Figure 870669DEST_PATH_IMAGE084
。
Figure 420599DEST_PATH_IMAGE085
为预设的危险度阈值，当任一目标船在t时刻满足碰撞危险度
Figure 784190DEST_PATH_IMAGE086
，则把该船定义为危险船舶。
作为一个具体的实施例，若与所述本船存在碰撞风险的目标船舶有多个，则按照碰撞危险度从大到小进行排序，根据此序列确定避让的优先顺序，为值班驾驶员提供更直观的预警信息。
为了避让危险船舶，可通过船舶运动模型对船舶的运动状态进行预测。由于船舶在避让过程中，纵、横摇和垂荡对船舶刚体影响很小，一般以静水面的操纵为主，因此选用三自由度MMG分离型运动模型。
由于船舶在海上航行时，船舶的螺旋桨提供的动力不仅需要克服船体本身的阻力R，还需要克服一部分阻力增额ΔR，因此船舶的螺旋桨实际输出推力T需满足：
Figure 953135DEST_PATH_IMAGE087
。在实际运用过程中，定义推力减额
Figure 665876DEST_PATH_IMAGE088
与推力
Figure 776920DEST_PATH_IMAGE089
的无量纲化的比值为推力减额系数
Figure 676743DEST_PATH_IMAGE090
，因此螺旋桨的有效推力为：
Figure 774012DEST_PATH_IMAGE091
。因此需对标准的三自由度MMG模型进行改进。
作为优选的实施例，在步骤S103中，确定所述改进的可变速MMG模型包括：在标准三自由度MMG模型中，引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系，以及引入螺旋桨转速变化关系；
所述标准三自由度MMG模型为：
Figure 216626DEST_PATH_IMAGE092
其中，m为船舶的质量、mx为纵向附加质量、my为横向附加质量；u为纵向速度、v为横向速度、r为转动角速度；
Figure 373938DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 652735DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 288115DEST_PATH_IMAGE004
分别为纵向加速度、横向加速度和转动角加速度；
Figure 116394DEST_PATH_IMAGE005
为首摇转动惯性距，
Figure 444607DEST_PATH_IMAGE006
为附加转动惯性矩；X、Y 分别为纵向有效推力、横向有效推力，N为转首力矩；H、P、R分别为船体、螺旋桨、舵；
引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系包括：
令螺旋桨输出推力减额系数为tp，所述螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系为：
Figure 709235DEST_PATH_IMAGE007
其中，T为螺旋桨输出推力，tp为螺旋桨推力减额与螺旋桨输出推力T的无量纲化比值；
引入螺旋桨转速变化关系包括：
令所述螺旋桨转速变化率为a，开始下达车令的时间为t1，完成转速变化的时间t2，任意时刻t螺旋桨转速为：
Figure 148307DEST_PATH_IMAGE093
其中，NP1是变速前的螺旋桨转速，NP2是变速后的转速。
由于船舶是通过改变螺旋桨转速的方式改变船舶的速度，鉴于螺旋桨转速变化会引起螺旋桨排出流和吸入流发生变化，因此附体助力随之发生变化，即：螺旋桨有效推力与船速相关联。
作为优选的实施例，所述引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系还包括：引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度、船舶横向速度和转动角速度的对应关系；
所述引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度的对应关系包括：
Figure 424567DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 799048DEST_PATH_IMAGE010
为实际船速，
Figure 160759DEST_PATH_IMAGE011
为设计船速，
Figure 292270DEST_PATH_IMAGE012
为船舶以船速
Figure 423037DEST_PATH_IMAGE013
直航时的螺旋桨纵向推力减额系数；
引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶横向速度、转动角速度的对应关系包括：
Figure 968419DEST_PATH_IMAGE094
其中，
Figure 817426DEST_PATH_IMAGE015
为船舶修正前的螺旋桨纵向推力减额系数，f为船舶横向运动以及旋转运动对减额系数的修正函数；
Figure 598300DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 973787DEST_PATH_IMAGE095
为修正系数，
Figure 549125DEST_PATH_IMAGE096
为漂角，
Figure 151007DEST_PATH_IMAGE097
为船体的整流系数，
Figure 610939DEST_PATH_IMAGE020
为船长，
Figure 873555DEST_PATH_IMAGE098
为螺旋桨直径，
Figure 619794DEST_PATH_IMAGE022
为船宽，
Figure 708973DEST_PATH_IMAGE023
为船舶的方形系数，l cb 为浮心系数，x c 为浮心纵向坐标，β为船中的漂角，l R 为漂角系数，l R 的求取公式为：
Figure 441437DEST_PATH_IMAGE099
，r为旋转角速度，V为船舶的纵向速度。
作为优选的实施例，在步骤S103中，针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，包括：
将所述本船的变向区间离散化为多个转向幅度，并将所述本船的变速区间离散化为多个车钟档位；
根据所述转向幅度和车钟档位，生成所述本船的备选操纵参数。
作为一个具体的实施例，在任一时刻，可根据所述转向幅度、车钟档位和此刻航行实际情况允许的条件，生成所述本船的备选操纵参数，可得到以下备选操纵参数矩阵：
Figure 666882DEST_PATH_IMAGE100
式中，
Figure 505394DEST_PATH_IMAGE101
，
Figure 550710DEST_PATH_IMAGE102
，
Figure 352444DEST_PATH_IMAGE103
，
Figure 697975DEST_PATH_IMAGE104
代表本船可选的车钟档位；a,b,c,d代表对应车钟档位下可选的转向角度的数量。
作为一个具体的实施例，在当前时刻将本船的变向区间离散化为[-90,90]，共181个转向幅度；把变速区间离散化为多个车钟档位，所述车钟档位分别为：[微速前进、前进一、前进二、前进三]，共4个档位。例如，船舶操纵的车钟按照表1所示：
表1
Figure 786016DEST_PATH_IMAGE105
作为优选的实施例，利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
根据所述改进的可变速MMG模型和所述本船的备选操纵参数，确定本船的预测船速和预测航向。
作为一个具体的实施例，在步骤S104中，利用前述的可变速MMG模型推算变向变速完成后的船舶动态后，根据经典速度障碍法判断经过操纵后的本船是否和目标船依然存在碰撞危险，如果不存在碰撞风险，则得到可操纵参数。依次在避碰规则许可的情况下模拟得到所有的可操纵区间，确定得到动态船舶领域，从而辅助驾驶员做出合适的避碰决策。
本发明还提供一种船舶智能辅助避碰装置,其结构框图如图4所示，所述一种船舶智能辅助避碰装置400，包括：
待检测目标船确定模块401，用于获取本船及多个目标船的数据信息，根据所述本船及多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
危险目标船确定模块402，用于判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
状态预测模块403，用于针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
决策生成模块404，用于根据所述本船的预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
如图5所示，上述的一种船舶智能辅助避碰方法，本发明还相应提供了一种电子设备500，该电子设备可以是移动终端、桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及服务器等计算设备。该电子设备包括处理器501、存储器502及显示器503。
存储器502在一些实施例中可以是计算机设备的内部存储单元，例如计算机设备的硬盘或内存。存储器502在另一些实施例中也可以是计算机设备的外部存储设备，例如计算机设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card， SMC），安全数字（SecureDigital， SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，存储器502还可以既包括计算机设备的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器502用于存储安装于计算机设备的应用软件及各类数据，例如安装计算机设备的程序代码等。存储器502还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。在一实施例中，存储器502上存储有一种船舶智能辅助避碰方法程序504，该一种船舶智能辅助避碰方法程序504可被处理器501所执行，从而实现本发明各实施例的一种船舶智能辅助避碰方法。
处理器501在一些实施例中可以是一中央处理器（Central Processing Unit，CPU），微处理器或其他数据处理芯片，用于运行存储器502中存储的程序代码或处理数据，例如执行一种船舶智能辅助避碰方法程序等。
显示器503在一些实施例中可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED（Organic Light-Emitting Diode，有机发光二极管）触摸器等。显示器503用于显示在计算机设备的信息以及用于显示可视化的用户界面。计算机设备的部件501-503通过系统总线相互通信。
本实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述程序介质存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行上述技术方案任一所述的船舶智能辅助避碰方法。
根据本发明上述实施例提供的计算机可读存储介质和计算设备，可以参照根据本发明实现如上所述的船舶智能辅助避碰方法具体描述的内容实现，并具有与如上所述的一种船舶智能辅助避碰方法类似的有益效果，在此不再赘述。
本发明公开的一种船舶智能辅助避碰方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质，首先，获取本船和多个目标船的数据信息，确定本船附近的待检测目标船；其次，确定与本船存在碰撞风险的船舶，并计算船舶的碰撞危险度，根据碰撞危险度确定危险目标船；再次，针对危险目标船生成本船的备选操纵参数，利用改进的可变速MMG模型得到备选操纵参数对应的本船的预测运动状态；最后，根据预测运动状态确定本船和危险目标船不存在碰撞风险的可行操纵参数，得到本船的避碰操纵决策。本发明的方法通过获取现有船舶设备采集的数据，根据采集的数据确定与本船存在碰撞风险的危险船只；结合对标准MMG模型改进后的可变速MMG模型，来确定对危险船只的避让操控方式。
本发明不需要在现有船舶上添置额外的智能设备，节省了船只的升级成本，通过可变速的MMG改进模型，充分考虑了船舶的操纵性和现有船舶的操纵方式，能够快速准确的得到可行操纵区间，更贴合航海实际，也更符合驾驶员的操纵习惯，有效的辅助驾驶员做出正确的操作决策，减少因驾驶员人为疏忽带来操作失误，提高船舶航行安全。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，包括：
获取本船及多个目标船的数据信息，根据所述本船及多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
根据所述本船的预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
2.根据权利要求1所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，确定所述改进的可变速MMG模型包括：
在标准三自由度MMG模型中，引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系，以及引入螺旋桨转速变化方程；
所述标准三自由度MMG模型为：
Figure 869558DEST_PATH_IMAGE001
其中，m为船舶的质量、mx为纵向附加质量、my为横向附加质量；u为纵向速度、v为横向速度、r为转动角速度；
Figure 855968DEST_PATH_IMAGE002
、
Figure 146004DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 977694DEST_PATH_IMAGE004
分别为纵向加速度、横向加速度和转动角加速度；
Figure 544942DEST_PATH_IMAGE005
为首摇转动惯性距，
Figure 312040DEST_PATH_IMAGE006
为附加转动惯性矩；X、Y 分别为纵向有效推力、横向有效推力，N为转首力矩；H、P、R分别为船体、螺旋桨、舵；
引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系包括：
令螺旋桨输出推力减额系数为tp，所述螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系为：
Figure 964739DEST_PATH_IMAGE007
其中，T为螺旋桨输出推力，tp为螺旋桨推力减额与螺旋桨输出推力T的无量纲化比值；
引入螺旋桨转速变化方程包括：
令所述螺旋桨转速变化率为a，开始下达车令的时间为t1，完成转速变化的时间t2，任意时刻t螺旋桨转速为：
Figure 600119DEST_PATH_IMAGE008
其中，NP1是变速前的螺旋桨转速，NP2是变速后的转速。
3.根据权利要求2所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，所述引入螺旋桨纵向有效推力与螺旋桨输出推力的对应关系还包括：引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度、船舶横向速度和转动角速度的对应关系；
所述引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶航行速度的对应关系包括：
Figure 647972DEST_PATH_IMAGE009
其中，
Figure 976185DEST_PATH_IMAGE010
为实际船速，
Figure 850600DEST_PATH_IMAGE011
为设计船速，
Figure 165038DEST_PATH_IMAGE012
为船舶以船速
Figure 706878DEST_PATH_IMAGE013
直航时的螺旋桨纵向推力减额系数；
引入螺旋桨纵向推力减额系数与船舶横向速度、转动角速度的对应关系包括：
Figure 940413DEST_PATH_IMAGE014
其中，
Figure 426758DEST_PATH_IMAGE015
为船舶修正前的螺旋桨纵向推力减额系数，f为船舶横向运动以及旋转运动对减额系数的修正函数；
Figure 138362DEST_PATH_IMAGE016
其中，
Figure 534708DEST_PATH_IMAGE017
为修正系数，
Figure 80090DEST_PATH_IMAGE018
为漂角，
Figure 929098DEST_PATH_IMAGE019
为船体的整流系数，
Figure 444393DEST_PATH_IMAGE020
为船长，
Figure 695245DEST_PATH_IMAGE021
为螺旋桨直径，
Figure 159331DEST_PATH_IMAGE022
为船宽，
Figure 495635DEST_PATH_IMAGE023
为船舶的方形系数，l cb 为浮心系数，x c 为浮心纵向坐标，β为船中的漂角，l R 为漂角系数，r为旋转角速度，V为船舶的纵向速度。
4.根据权利要求1所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，包括：根据待检测目标船的空间碰撞危险度和时间碰撞危险度，得到所述待检测目标船的碰撞危险度，
所述待检测目标船的空间碰撞危险度
Figure 955566DEST_PATH_IMAGE024
的计算公式为：
Figure 60925DEST_PATH_IMAGE025
其中，TCPA是当前时刻待检测目标船到达最近会遇点的时间，
Figure 807165DEST_PATH_IMAGE026
是t时刻所述待检测目标船的位置，
Figure 365185DEST_PATH_IMAGE027
是所述本船的船舶领域；
所述待检测目标船的时间碰撞危险度
Figure 612495DEST_PATH_IMAGE028
的计算公式为：
Figure 837940DEST_PATH_IMAGE029
其中，
Figure 755081DEST_PATH_IMAGE030
是碰撞危险形成点到紧迫局面形成点的时间，
Figure 941343DEST_PATH_IMAGE031
代表当前时刻到达紧迫局面形成点；所述紧迫局面形成点表示目标船与本船船舶领域的最小距离为零；
所述碰撞危险度
Figure 867710DEST_PATH_IMAGE032
。
5.根据权利要求4所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，在所述紧迫局面形成点，所述目标船和本船满足：
Figure 682083DEST_PATH_IMAGE033
其中，
Figure 661802DEST_PATH_IMAGE034
表示本船紧迫局面时间点形成时刻，
Figure 194415DEST_PATH_IMAGE035
代表目标船与本船船舶领域的距离；
Figure 393315DEST_PATH_IMAGE036
表征t时刻开始到达本船紧迫局面时间点
Figure 327773DEST_PATH_IMAGE037
时目标船与本船船舶领域距离的函数。
6.根据权利要求1所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，包括：
将所述本船的变向区间离散化为多个转向幅度，并将所述本船的变速区间离散化为多个车钟档位；所述车钟档位与螺旋桨转速对应；
根据所述转向幅度和车钟档位，生成所述本船的备选操纵参数。
7.根据权利要求1所述的一种船舶智能辅助避碰方法，其特征在于，利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
根据所述改进的可变速MMG模型和所述本船的备选操纵参数，确定本船的预测船速和预测航向。
8.一种船舶智能辅助避碰装置，其特征在于，包括：
待检测目标船确定模块，用于获取本船及多个目标船的数据信息，根据所述本船及多个目标船的数据信息和预设的检测距离阈值，确定待检测目标船；
危险目标船确定模块，用于判断所述本船与所述待检测目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述待检测目标船存在碰撞风险时，计算所述待检测目标船的碰撞危险度，并将所述碰撞危险度大于预设的危险度阈值的待检测目标船标记为危险目标船；
状态预测模块，用于针对所述危险目标船，生成所述本船的备选操纵参数，并利用改进的可变速MMG模型得到所述备选操纵参数对应的所述本船的预测运动状态；
决策生成模块，用于根据所述本船的预测运动状态判断所述本船与所述危险目标船是否存在碰撞风险，当所述本船与所述危险目标船不存在碰撞风险时，确定所述预测运动状态对应的备选操纵参数为可行操纵参数。
9.一种电子设备，其特征在于，包括处理器以及存储器，所述存储器上存储有计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现根据权利要求1-7中任一所述的船舶智能辅助避碰方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述程序介质存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1-7中任一所述的船舶智能辅助避碰方法。
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