CN115855065B - 航路动态规划方法及系统、可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种航路动态规划方法及系统、可读存储介质，涉及航路规划技术领域，航路动态规划方法包括：获取船舶AIS信息；获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；获取船舶抵达目的港的预测航线；根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；根据船舶长度设置安全阈值；根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。通过本申请的技术方案，可以通过调节船舶路径，速度和船舶航向等几个因素，达到避台目的，同时可以获得更经济高效的规划航线。

Description

航路动态规划方法及系统、可读存储介质

技术领域

本申请涉及航路规划技术领域，具体而言，涉及一种航路动态规划方法及系统、可读存储介质。

背景技术

在船舶航运安全监管方面，天气是影响航行安全的重要因素之一，特别是海上高速运转的台风形成的低压气旋，不仅威胁船员的驾驶状态，同时对船舶正常行驶造成极大的危害，严重时船舶出现倾翻，折断等情况，传统的避台交遇路径规划需要人工按照每条船的当前位置、航次计划单独在纸质海图上绘制路线，并把预测台风和预测船位绘制在海图上，费时费力，不能结合船舶最新位置继续实时调整和规划，对同时管理多条船队的运营人员来说，无法及时对每条船进行安全推演。现有技术方案通过改变船舶速度和航向，以便达到与台风避免交遇的方法，但此方法的弊端在于，速度需要一直进行调整，同时，船舶在实际航行过程中，航向不能一直保持不动，若按照航向不动的方式进行模拟，那么只能在距离台风较近的时候，推演才有效，而这时，若发现按原有的方式，不可避免与台风进行交会，此刻留给需要做出路线调整和方案改变时间非常短，从而使得船舶可能遇上台风或者获得一个及不经济的路径规划。

发明内容

本申请旨在解决或改善上述技术问题。

为此，本申请的第一目的在于提供一种航路动态规划方法。

本申请的第二目的在于提供一种航路动态规划系统。

本申请的第三目的在于提供一种航路动态规划系统。

本申请的第四目的在于提供一种可读存储介质。

为实现本申请的第一目的，本申请第一方面的技术方案提供了一种航路动态规划方法，包括：获取船舶AIS信息；获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；获取船舶抵达目的港的预测航线；根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；根据船舶长度设置安全阈值；根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。

根据本申请提供的航路动态规划方法，首先获取船舶AIS信息、正在活动中的预测台风数据和船舶抵达目的港的预测航线。然后根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离。根据船舶长度设置避台的安全阈值。最后根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。由于台风的活动轨迹是固定不变的，可以根据会遇距离和安全阈值通过船舶航线、船舶航行速度和船舶航向等几个因素，达到避台目的，同时可以获得更经济高效的规划航线。

另外，本申请提供的技术方案还可以具有如下附加技术特征：

上述技术方案中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体包括：获取船舶当前位置，判断船舶信号的更新延迟是否超过6小时；若是，则通过预测航线按船艏向得出船舶当前位置。

在该技术方案中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体为在获取船舶最新船位时，若船舶信号更新延迟超过6小时，通过预测航线按船艏向推算船舶最新位置，从而解决了船舶动态数据不全面不及时，针对出现可能与台风相遇时路线调整不够快捷的问题。其中，正常卫星AIS信号更新2小时/次。

上述技术方案中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，还包括：根据船舶当前位置、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶位置与台风低压中心之间的第一距离；根据第一距离和风圈半径，得到船舶与台风的会遇距离。

在该技术方案中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，还包括将船舶当前位置、预测航线和台风预测路径进行融合匹配算法，计算在相同时刻台风活动位置以及当时的风圈大小，用船舶位置与台风低压中心距离减去风圈半径，则为此时刻船舶与台风的会遇距离。

上述技术方案中，根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向，具体包括：判断会遇距离是否大于安全阈值；若是，则进行提示存在相遇风险，并重新进行路线规划调整；若否，则根据预测台风数据调整船舶航行速度和船舶航向。

在该技术方案中，根据会遇距离和安全阈值调整航线，具体为判断会遇距离是否大于安全阈值。如果会遇距离大于安全阈值，则认为将会遭受台风的危险，触发预警，重新进行路线规划调整。如果会遇距离小于安全阈值和风圈半径，则认为将不会遭受台风的危险，通过调整船舶航行速度和船舶航向，使得船舶在距离台风风圈大于安全阈值的同时，船舶行驶在台风风圈可航半径一侧。

上述技术方案中，获取船舶抵达目的港的预测航线，具体包括：根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹；通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线。

在该技术方案中，获取船舶抵达目的港的预测航线，具体为根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹。通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线。具体地，获取船舶抵达目的港的预测航线，预测航线就是船舶本航次的规划航线，可以进行人工修正和调整，本航次的船舶航线获取方式可以通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取，通过船舶经纬度、航速、船舶船艏向（COG）延着航线路径推算未来某时刻的所在位置。

上述技术方案中，获取船舶AIS信息，具体包括：获取船舶AIS信号并对船舶AIS信号进行解析，得到初始船舶AIS信息；对初始船舶AIS信息进行处理和储存，得到船舶AIS信息。

在该技术方案中，获取船舶AIS信息，具体为采集船舶最新的AIS信号并进行解析数据，获得船舶静态信息、动态信息、航次信息，对船舶AIS信息进行处理和储存，获得船舶当前位置、更新时间、本航次目的地。具体地，将卫星基站和岸基基站收到的AIS信号进行报文解析，对解析出来的缺损数据进行去干扰处理，根据AIS信号更新特点对数据进行合并储存和处理，得到完整的包含16个字段的实时船舶AIS信息。在获取历史船舶轨迹时，将上述实时数据储存到后台数据库，经过从船舶离港出发开始累计到当前位置，获得船舶历史航行轨迹，用于判断船舶驶来港口，为行成完整的路线规划提供数据支持，通过对同类型的船舶历史轨迹提取，得到该航次本船航行的路线，由于行驶在两港之间的有若干条船舶航线满足要求，为了提高航线提取效率，我们预先通过蚁群算法处理，得到平整、航行时间和航线路径最短的初始航线。

上述技术方案中，船舶AIS信息包括以下之一或其组合：船舶海上移动业务识别码、坐标位置经纬度、船舶速度、船舶目的地、船舶长度、预到时间和船舶状态。

在该技术方案中，船舶AIS信息包括船舶海上移动业务识别码、坐标位置经纬度、船舶速度、船舶目的地、船舶长度、预到时间和船舶状态。

为实现本申请的第二目的，本申请第二方面的技术方案提供了一种航路动态规划系统，包括：第一获取模块，用于获取船舶AIS信息；第二获取模块，用于获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；第三获取模块，用于获取船舶抵达目的港的预测航线；计算模块，用于根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；设置模块，用于根据船舶长度设置安全阈值；调整模块，用于根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。

根据本申请提供的航路动态规划系统，包括第一获取模块、第二获取模块、第三获取模块、计算模块、设置模块和调整模块。其中，第一获取模块用于获取船舶AIS信息。第二获取模块用于获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间。第三获取模块用于获取船舶抵达目的港的预测航线。计算模块用于根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离。设置模块用于根据船舶长度设置安全阈值。调整模块用于根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。由于台风的活动轨迹是固定不变的，可以根据会遇距离和安全阈值通过船舶航线、船舶航行速度和船舶航向等几个因素，达到避台目的，同时可以获得更经济高效的规划航线。

为实现本申请的第三目的，本申请第三方面的技术方案提供了一种航路动态规划系统，包括：存储器和处理器，其中，存储器上存储有可在处理器上运行的程序或指令，处理器执行程序或指令时实现第一方面技术方案中任一项的航路动态规划方法，故而具有上述第一方面任一技术方案的技术效果，在此不再赘述。

为实现本申请的第四目的，本申请第四方面的技术方案提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现第一方面技术方案中任一项的航路动态规划方法的步骤，故而具有上述第一方面任一技术方案的技术效果，在此不再赘述。

本申请的附加方面和优点将在下面的描述部分中变得明显，或通过本申请的实践了解到。

附图说明

本申请的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图2为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图3为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图4为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图5为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图6为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图7为本申请一个实施例的航路动态规划系统的结构示意框图；

图8为本申请另一个实施例的航路动态规划系统的结构示意框图；

图9为本申请一个实施例的航路动态规划方法的台风区内危险象限示意图；

图10为本申请一个实施例的航路动态规划方法的步骤流程示意图；

图11为本申请一个实施例的航路动态规划方法的台风交遇推演过程图。

其中，图7和图8中的附图标记与部件名称之间的对应关系为：

10：航路动态规划系统；110：第一获取模块；120：第二获取模块；130：第三获取模块；140：计算模块；150：设置模块；160：调整模块；20：航路动态规划系统；300：存储器；400：处理器。

具体实施方式

为了能够更清楚地理解本申请的上述目的、特征和优点，下面结合附图和具体实施方式对本申请进行进一步的详细描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本申请，但是，本申请还可以采用其他不同于在此描述的其他方式来实施，因此，本申请的保护范围并不受下面公开的具体实施例的限制。

下面参照图1至图11描述本申请一些实施例的航路动态规划方法及系统、可读存储介质。

如图1所示，本申请第一方面的实施例提供了一种航路动态规划方法，包括以下步骤：

步骤S102：获取船舶AIS信息；

步骤S104：获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；

步骤S106：获取船舶抵达目的港的预测航线；

步骤S108：根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；

步骤S110：根据船舶长度设置安全阈值；

步骤S112：根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。

根据本实施例提供的航路动态规划方法，首先获取船舶AIS信息、正在活动中的预测台风数据和船舶抵达目的港的预测航线。然后根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离。根据船舶长度设置避台的安全阈值。最后根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。由于台风的活动轨迹是固定不变的，可以根据会遇距离和安全阈值通过船舶航线、船舶航行速度和船舶航向等几个因素，达到避台目的，同时可以获得更经济高效的规划航线。

可以理解，针对船舶日常运营管理工作，结合船舶动态跟踪，航路规划和台风活动路径数据特点，规划出的路线既满足避免与台风会遇，同时给出船舶最短、最经济的航行路线。当应用此航路动态规划方法时，不需要一条船一条船进行推演，使用者管理运营的船队都可以进行一键监控，发现船舶在未来运行过程中出现与台风相遇或两者距离在安全距离之内时，便会在系统里触发台风预警，从而提醒管理人员进行核对和规划新的航线，为船舶航行安全和高效管理提供辅助决策，解决传统路线规划设计过程中耗时耗力，避免数据不够全面，路线调整不够便捷等疑难问题。

其中，船舶AIS信息中，AIS为Automatic Identification System，即船舶自动识别系统。

如图2所示，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体包括以下步骤：

步骤S202：获取船舶当前位置，判断船舶信号的更新延迟是否超过6小时；

步骤S204：若是，则通过预测航线按船艏向得出船舶当前位置。

在该实施例中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体为在获取船舶最新船位时，若船舶信号更新延迟超过6小时，通过预测航线按船艏向推算船舶最新位置，从而解决了船舶动态数据不全面不及时，针对出现可能与台风相遇时路线调整不够快捷的问题。其中，正常卫星AIS信号更新2小时/次。

如图3所示，根据本申请提出的一个实施例的航路动态规划方法，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，还包括以下步骤：

步骤S302：根据船舶当前位置、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶位置与台风低压中心之间的第一距离；

步骤S304：根据第一距离和风圈半径，得到船舶与台风的会遇距离。

在该实施例中，根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，还包括将船舶当前位置、预测航线和台风预测路径进行融合匹配算法，计算在相同时刻台风活动位置以及当时的风圈大小，用船舶位置与台风低压中心距离减去风圈半径，则为此时刻船舶与台风的会遇距离。

如图4所示，根据本申请提出的一个实施例的航路动态规划方法，根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向，具体包括以下步骤：

步骤S402：判断会遇距离是否大于安全阈值；

步骤S404：若是，则进行提示存在相遇风险，并重新进行路线规划调整；

步骤S406：若否，则根据预测台风数据调整船舶航行速度和船舶航向。

在该实施例中，根据会遇距离和安全阈值调整航线，具体为判断会遇距离是否大于安全阈值。如果会遇距离大于安全阈值，则认为将会遭受台风的危险，触发预警，重新进行路线规划调整。如果会遇距离小于安全阈值和风圈半径，则认为将不会遭受台风的危险，通过调整船舶航行速度和船舶航向，使得船舶在距离台风风圈大于安全阈值的同时，船舶行驶在台风风圈可航半径一侧。

如图5所示，根据本申请提出的一个实施例的航路动态规划方法，获取船舶抵达目的港的预测航线，具体包括以下步骤：

步骤S502：根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹；

步骤S504：通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线。

在该实施例中，获取船舶抵达目的港的预测航线，具体为根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹。通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线。具体地，获取船舶抵达目的港的预测航线，预测航线就是船舶本航次的规划航线，可以进行人工修正和调整，本航次的船舶航线获取方式可以通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取，通过船舶经纬度、航速、船舶船艏向（COG）延着航线路径推算未来某时刻的所在位置。

如图6所示，根据本申请提出的一个实施例的航路动态规划方法，获取船舶AIS信息，具体包括以下步骤：

步骤S602：获取船舶AIS信号并对船舶AIS信号进行解析，得到初始船舶AIS信息；

步骤S604：对初始船舶AIS信息进行处理和储存，得到船舶AIS信息。

在该实施例中，获取船舶AIS信息，具体为采集船舶最新的AIS信号并进行解析数据，获得船舶静态信息、动态信息、航次信息，对船舶AIS信息进行处理和储存，获得船舶当前位置、更新时间、本航次目的地。具体地，将卫星基站和岸基基站收到的AIS信号进行报文解析，对解析出来的缺损数据进行去干扰处理，根据AIS信号更新特点对数据进行合并储存和处理，得到完整的包含16个字段的实时船舶AIS信息。在获取历史船舶轨迹时，将上述实时数据储存到后台数据库，经过从船舶离港出发开始累计到当前位置，获得船舶历史航行轨迹，用于判断船舶驶来港口，为行成完整的路线规划提供数据支持，通过对同类型的船舶历史轨迹提取，得到该航次本船航行的路线，由于行驶在两港之间的有若干条船舶航线满足要求，为了提高航线提取效率，我们预先通过蚁群算法处理，得到平整、航行时间和航线路径最短的初始航线。

在上述实施例中，船舶AIS信息包括船舶海上移动业务识别码、坐标位置经纬度、船舶速度、船舶目的地、船舶长度、预到时间和船舶状态。

如图7所示，本申请第二方面的实施例提供了一种航路动态规划系统10，包括：第一获取模块110，用于获取船舶AIS信息；第二获取模块120，用于获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；第三获取模块130，用于获取船舶抵达目的港的预测航线；计算模块140，用于根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；设置模块150，用于根据船舶长度设置安全阈值；调整模块160，用于根据会遇距离和安全阈值调整航线。

根据本实施例提供的航路动态规划系统10，包括第一获取模块110、第二获取模块120、第三获取模块130、计算模块140、设置模块150和调整模块160。其中，第一获取模块110用于获取船舶AIS信息。第二获取模块120用于获取正在活动中的预测台风数据，预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间。第三获取模块130用于获取船舶抵达目的港的预测航线。计算模块140用于根据船舶AIS信息、预测航线和预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离。设置模块150用于根据船舶长度设置安全阈值。调整模块160用于根据会遇距离和安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向。由于台风的活动轨迹是固定不变的，可以根据会遇距离和安全阈值通过船舶航线、船舶航行速度和船舶航向等几个因素，达到避台目的，同时可以获得更经济高效的规划航线。

如图8所示，本申请第三方面的实施例提供了一种航路动态规划系统20，包括：存储器300和处理器400，其中，存储器300上存储有可在处理器400上运行的程序或指令，处理器400执行程序或指令时实现第一方面的实施例中任一项的航路动态规划方法的步骤，故而具有上述第一方面任一实施例的技术效果，在此不再赘述。

本申请第四方面的实施例提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，程序或指令被处理器执行时实现第一方面的实施例中任一项的航路动态规划方法的步骤，故而具有上述第一方面任一实施例的技术效果，在此不再赘述。

如图9、图10和图11所示，根据本申请提供的一个具体实施例的航路动态规划方法，针对船舶日常运营管理工作，结合船舶动态跟踪，航路规划和台风活动路径数据特点，规划出的路线既满足避免与台风会遇，同时给出船舶最短、最经济的航行路线。当应用本实施例推演船舶时，不需要一条船一条船进行推演，使用者管理运营的船队都可以进行一键监控，发现船舶在未来运行过程中出现与台风相遇或两者距离在安全距离之内时，便会在系统里触发台风预警，从而提醒管理人员进行核对和规划新的航线，为船舶航行安全和高效管理提供辅助决策，解决传统路线规划设计过程中耗时耗力，避免数据不够全面，路线调整不够便捷等疑难问题。

针对上述情况，为了更方便的对船舶航线设计规划过程中进行轨迹运动路线推演，判断船舶是否在以此航线基础上，是否会存在和台风会遇的情况，从而使得船舶进入台风活动风圈，导致对船舶造成安全影响，本实施例解决了传统避航方法单一，船舶动态数据不全面不及时，针对出现可能与台风相遇时路线调整不够快捷的问题。本实施例通过船舶动态信息和台风活动预测路径，船舶抵达下一港预测路线几个数据相融合并进行动画推演，从而使得船舶运营者可以快速按照不同维度进行调整，精确地计算出与台风的最短会遇距离，并产生满足条件的经济航线，从而对船舶进行路线规划，对可能出现在避台风险区内的航线进行预警并及时进行调整，利用该发明进行船舶安全航行路径规划,合理规划出最优路径。

具体方案及步骤如下：

步骤一：进行船舶动态数据采集储存和处理，这一步主要是利用船舶AIS导航数据，可以实时获取船舶最新动态，本发明主要用到的数据有：坐标经纬度（掌握船舶当前位置）、船舶速度（掌握船舶航行速度）、船舶目的地（掌握目的地，获取预测路线）、船舶长度（调节会遇台风安全阈值）。

步骤二：获取正在活动中的预测台风数据，包含当前活动台风位置，风圈半径、台风预测路径及相应的时间，本发明记住台风最后消散时间和位置，在推演过程中，达到消散时间后，便认为台风活动结束，该地区对船舶航行安全不受影响。

步骤三：获取船舶抵达目的港的预测航线，预测航线就是船舶本航次的规划航线，可以进行人工修正和调整，本航次的船舶航线获取方式可以通过船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取，通过船舶经纬度、航速、船舶船艏向（COG）延着航线路径推算未来某时刻的所在位置。

步骤四：将船舶最新位置、船舶航线数据与活动的中台风路径数据进行融合匹配算法，通过本发明的方法实时获取未来某一时刻船位与台风距离。在获取船舶最新船位时，若船舶信号更新延迟超过6小时（正常卫星AIS信号更新2小时/次），通过预测航线按船艏向推算船舶最新位置。进而计算在相同时刻台风活动位置以及当时的风圈大小，用船舶位置与台风低压中心距离减去风圈半径，则为此时刻船舶与台风的会遇距离。

步骤五：设置船舶距离安全阈值。本发明的系统可以自行配置安全阈值，安全阈值的作用是考虑到不同的船舶尺寸和大小，抗台风能力不同，所以可以通过船舶大小对抗台能力做区分，可以自行配置不同级别船舶与台风的最短安全会遇距离，按船舶长度分类级别：一级小于等于50米，二级介于50米到100米之间，三级大于等于100米。按照不同的船舶长度区间设置相应的安全阈值。

步骤六：选择需要进行会遇动画推演活动的台风。本发明如果用户设置了台风预警监控，则不需要进行选择，系统会自动对正在进行的台风逐个匹配算法，判断是否触发预警风险，若需要在系统内进行动画推演时，则需要选择指定推演的台风进行动画模拟推演。

步骤七：选择好台风后开始推演，本发明自动将船舶在推演过程中船舶实时船位与台风活动中心进行相连，在连线上显示其两者的动态距离变化和相对方位，根据两者距离变化值与避台安全阈值进行比较，判断船舶按此航线，是否会遭受台风影响的风险，若船舶与台风中心的距离大于安全阈值和风圈半径，则认为将会遭受台风的危险，并在推演到此刻暂停，保持当前状态，并在系统上进行提示存在相遇风险，执行步骤八，重新进行路线规划调整。若船舶与台风中心的距离小于安全阈值和风圈半径，则认为将不会遭受台风的危险，执行步骤九，在船舶距离台风中心最短的时刻停留下来，并显示最短会遇距离，通过手动操作可以点击继续完成剩下路线的推演，此刻船舶超过最短会遇距离，后续的航线只会离台风中心越来越远。

步骤八：在船舶路径推演过程，若推演结果提示船舶将会受到台风影响时，可以重新获取航线，再次进行推演，若系统匹配的规划航线不满足航行要求，可以手动控制在地图上拖动规划航线路径，并重复此步骤直到规划的航线使得船舶不再遭受台风的影响，便将该航线保存下来。

步骤九：若在船舶推演过程中，动画推演结果提示船舶不会受到台风影响时，通过调整船舶航行速度和船舶航向，使得船舶在距离台风风圈大于安全阈值的同时，船舶行驶在台风风圈可航半径一侧。详见附图说明：台风区内“危险象限”示意图。

特别说明：

运用船舶目的地获取预测船位是从全球船舶历史AIS数据中提取，通过蚁群算法获得两港之间的最佳航行路径，而在推演过程，船舶位置存在并非在航线上的情况，支持本发明的系统自动在航线数据库提取一条距离当前船位最佳的航线，若船舶在推演过程中，不存在与台风交遇受到台风影响时，则获取的航线即为两港之间该船航行抵达目的港的最短航线。

在步骤一中用到的船舶静态数据采集储存指的是船舶AIS数据，包含MMSI编号（船舶海上移动业务识别码），船舶长度，船舶目的地，预到时间ETA，船舶速度，船舶状态，坐标位置经纬度。

本实施例提供了一种船舶避免与台风交遇路径规划的方法和系统，该方法使用了船舶基础身份识别的AIS动态数据、船舶航程数据、台风路径规划数据，运用本实施例提供的方法，根据船舶当前位置以及未来行驶路线与当前正在活动中的台风按本实施例的方法进行融合算法处理，使得船舶在未来航行过程中避免与台风相遇，得到在满足船舶行驶在台风风险区以外的同时获得最经济、耗时最短的经济航线，节约船舶运营管理，无需人员值守便可以对船舶进行持续监控，从而达到高效管理船舶的目的。

具体地，采集船舶最新的AIS信号并进行解析数据，获得船舶静态信息、动态信息、航次信息，对船舶AIS信息进行处理和储存，获得船舶当前位置、更新时间、本航次目的地。采集正在活动中的台风信息，包含中心点坐标、风力大小、风圈半径和台风未来路径，对台风信息进行储存和处理方便推演时进行调用。具体方法是将卫星基站和岸基基站收到的AIS信号进行报文解析，对解析出来的缺损数据进行去干扰处理，根据AIS信号更新特点对数据进行合并储存和处理，得到完整的包含16个字段的实时船舶AIS信息（MMSI、呼号、IMO、类型、状态、船长、船宽、吃水、船首向、船尾向、航速、纬度、经度、目的地、预到时间、更新时间）；在获取历史船舶轨迹时，将上述实时数据储存到后台数据库（MySQL、DBserver），经过从船舶离港出发开始累计到当前位置，获得船舶历史航行轨迹，用于判断船舶驶来港口，为行成完整的路线规划提供数据支持，通过对同类型的船舶历史轨迹提取，得到该航次本船航行的路线，由于行驶在两港之间的有若干条船舶航线满足要求，为了提高航线提取效率，我们预先通过蚁群算法处理，得到平整、航行时间和航线路径最短的初始航线。从全球水文气象数据库中获取台风数据，正在活动的台风当前状态数据和预测路径数据，包含路径坐标、时间、风速、移速、移向、中心点坐标和风圈半径数据。在查询到船舶轨迹和船位数据时，由于同一条船可能被多个基站收到AIS更新数据，我们对入库的数据进行数据清洗处理，剔除掉残损、字段不全、坐标数据不规范、AIS数据重复等异常数据后得到满足推演路径的AIS轨迹点合群，由于AIS数据更新在2秒更新一次，数据点过多影响推演效率，所以在模拟路径选择上对轨迹点进行抽吸处理，提高推演动画效率。

根据船舶规划航线和航行速度、融合台风运动路径数据，计算出随着时间的变化，台风中心与船舶位置的距离变化。其中船舶移动方向和路径，通过船舶速度和航线坐标进行推算，台风移动方向和路径，通过预测台风路径和台风移速进行推算，得到两者同一时候的位置坐标后，通过两点间坐标计算公式，计算得到实时的船舶与台风中心距离L。

计算到船舶位置与台风中心的距离L（单位均为海里nm，下同），通过台风数据库查到该点的台风风圈半径R，计算船舶位置与台风边缘距离S，计算方式S=L-R，通过船舶位置与台风中心的距离与系统设置的船舶安全距离S1相比较，若S大于船舶安全距离S1,则认为该船与台风没有会遇风险，若S小于等于船舶安全距离S1，则认为船舶会航行到台风活动风圈内，需要通过调整船舶速度、航向、航线路径等多种方式重新进行路径规划，直到模拟出来的船舶位置与台风边缘最短会遇距离S大于船舶安全距离S1才完成路径规划推演，并将该路径作为船舶航行规划路径。

配置不同船舶的会遇台风的安全距离，由于不同尺寸、吨位、吃水、大小等的船舶抗台风能力不同，一般船舶较长较宽、吨位较大的船舶抗台风能力更强、小型船舶更容易遭受台风影响甚至刮翻船舶，所以本发明支持配置不同船舶等级设置不同的避台安全距离，本发明默认的船舶等级及船舶长度与避台安全距离划分如下：

一级小于等于50米：安全阈值不低于200海里。

二级介于50米到100米之间：安全阈值不低于150海里。

三级大于等于100米：安全阈值不低于100海里。

安全阈值根据不同船舶公司的安全管理要求，可以自行配置按照不同的船舶长度区间设置相应的安全阈值。

选择路径规划的获取方式，本发明提供了3种动画推演时进行路径规划的方式，1、通过船舶目的地获取，在步骤一中，我们获取到船舶目的地，通过调取船舶历史航行路径匹配船舶从当前位置到目的地的路径规划，此方法的优势在于设计的路径航线是船舶本航次的航行路径，不需要在航行过程中持续调整，以及避台后需要调整到原来航线上，只需按照此方法的路径规划进行推演后，若满足不与台风交遇的条件，则可以按这个路径设计航线，正常航行即可达到避台目的，且这个方法不需要对船舶航行进行大的修正，获得的航线是最短、时效最高的经济航速，更加智能化；2、通过人工设置航线，在本发明中可以点击“自定义航线”功能，点击后，可以在地图上通过鼠标点击航路点设置船舶行驶的航线，点击“开始推演”，则船舶将按照人工设计的航线进行路径规划动画推演，该方法更适合需要自主设计航线，满足航次规划和船舶作业的需求，相比目的地推演的方式更加自主灵活；3、通过设置船舶固定航向的方式进行路径规划，该方法适用于船舶与台风中心距离已经很相近，需要通过改变船舶航向和船舶速度来达到躲避台风的目的，可以选择“按航线推演”，选择后，设置船舶航行方向和速度，点击“开始推演”，将会按照该航向和速度进行避台动画推演，从而达到路径规划的时候及时进行路径调整，运用此方法在成功躲避台风后，需要设计航线使得船舶行驶回到原始规划的路线上。

本发明根据船舶位置预测数据和台风路径推算数据，可以得到两者之间时间变化的位置关系，在一段时间内，取船舶当前点和下一个预测点坐标，通过当前点坐标A1（lon1，lat1）及两点组成的移动方向C1，船舶移动方向通过下一个点的坐标A2（lon2，lat2）计算得到，船舶速度V1和未来推演时间T1，D1为船舶移动距离。计算到船舶推演的瞬时坐标A3（lon3，lat3），同理，取台风当前中心点和下一个台风路径预测点坐标，通过当前中心点坐标T1（lon3，lat13）及两点组成的移动方向C2，台风移动速度V2和未来推演时间T2，D2为台风移动距离，台风风圈半径为R，计算到台风下一个预测瞬时点的坐标T2（lon4，lat4），其中推演时间t1=T1（在推演的时候，船舶和台风的位置变化移动是同时进行的），这样就达到同时推演的结果，计算时间间隔△T=T1或/T2-当前时间。

在推演过程中，本发明的方法认为船舶的移动和台风的移动是匀速进行的，根据位置、速度、时间变化计算公式，根据推演过程时间的变化，可以算出船舶预测位置和台风中心的相对位置关系，具体的计算过程如下：

1、获取台风数据：

以台风最新时刻点的预测点为基础数据，预测点内包含预测的经纬度和时间以及台风消失时间，根据开源空间分析库 turf.js中方法 turf.lineChunk 将预测台风预测点分割为等长度的空间点,并推断相应点为时间t 。

2、推测船舶航线点：

2.1航向预测：

以上述实施例为基础，推断船舶航线点；

以船舶最新点位置为 A1（lon1，lat1），cog为用户设置航向，speed为船舶速度；

航行时间：

通过台风当前点T1（UTC）与下一点T2(UTC) 计算时间差 t=T2-T1。

2.2推断船舶下一点位置：

具体实现如下：

1、计算航程(海里)distance = speed * t；

2、计算两点纬差dlat= distance * Math.cos(course * Math.PI / 180)；

3、计算到达点纬度lat2 = lat1 + dlat / 60.0；

4、计算起始点渐长率mp1=

(sign * 7915.70447 * Math.log10(Math.tan(rad(45 +Math.abs(lat) /2))))

Sign 计算规则 sign = lat1>0?1:-1；

5、同4、计算到达点渐长率 mp2；

6、计算到达点经度 dlon=(mp2-mp1) * Math.tan(course * Math.PI / 180)；

7、重复上述操作推断出气象点对应船舶位置点。

3、预测路径获取：

3.1自定义航线：

为用户自定义绘制船舶位置船舶，假设绘制船舶位置A1（lon1，lat1），A2（lon2，lat2）；

1、计算两点的航向cog：

a = Math.PI / 180；

s = Math.sin((lon2 – lon1) * a) * Math.cos(lat2 * a)；

l = Math.cos(lat1 * a) * Math.sin(lat2 * a) - Math.sin(lat1 * a) *Math.cos(lat2 *a) * Math.cos((lon2 –lon1) * a)；

h = Math.atan2(s, l) * (180 / Math.PI)。

2、计算用户自定义点时间：

计算两点距离distance = L.latLng(lat1,lon1).distnaceTo(L.latLng(lat2,lon2))；

根据船舶航速推测运行时间 t0 = distance/speed；

下一点时间为 t0=T+t0；

根据台风点时间判断扩充船舶点方法同上。

3、按目的港预测，通过调取船舶预测航线为推演航线数据，计算船舶航行过程与预测台风最短会遇距离，方法同上，计算船舶位置点为预测航线轨迹点。

综上，本申请实施例的有益效果为：

1、针对船舶在远海信号更新不及时，通过预测船位推算船舶最新位置。

2、能够通过多种方式进行推演，自动获取船舶预测航线。

3、系统持续计算预测船位和台风的最短距离，对不同船舶设置不用的预警阈值。

4、不需实时值守，系统服务自动对船队持续监控，产生预警后进行实时提醒。

在本申请中，术语“第一”、“第二”、“第三”仅用于描述的目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性；术语“多个”则指两个或两个以上，除非另有明确的限定。术语“安装”、“相连”、“连接”、“固定”等术语均应做广义理解，例如，“连接”可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；“相连”可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本申请中的具体含义。

本申请的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本申请和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或模块必须具有特定的方向、以特定的方位构造和操作，因此，不能理解为对本申请的限制。

在本说明书的描述中，术语“一个实施例”、“一些实施例”、“具体实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或实例。而且，描述的具体特征、结构、材料或特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

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

Claims (7)

1.一种航路动态规划方法，其特征在于，包括：

获取船舶AIS信息；

获取正在活动中的预测台风数据，所述预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；

获取船舶抵达目的港的预测航线；

根据所述船舶AIS信息、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；

根据船舶长度设置安全阈值；

根据所述会遇距离和所述安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向；

所述根据所述船舶AIS信息、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体包括：

通过所述预测航线按船艏向得出船舶当前位置，根据所述船舶当前位置、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶位置与台风低压中心之间的第一距离；

根据所述第一距离和所述风圈半径，得到船舶与台风的会遇距离；

所述获取船舶抵达目的港的预测航线，具体包括：

根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹；

通过所述船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线；

所述船舶AIS信息包括以下之一或其组合：船舶海上移动业务识别码、坐标位置经纬度、船舶速度、船舶目的地、船舶长度、预到时间和船舶状态。

2.根据权利要求1所述的航路动态规划方法，其特征在于，所述根据所述船舶AIS信息、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离，具体包括：

获取船舶当前位置，判断船舶信号的更新延迟是否超过6小时；

若是，则通过所述预测航线按船艏向得出船舶当前位置。

3.根据权利要求1或2所述的航路动态规划方法，其特征在于，所述根据所述会遇距离和所述安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向，具体包括：

判断所述会遇距离是否大于所述安全阈值；

若是，则进行提示存在相遇风险，并重新进行路线规划调整；

若否，则根据所述预测台风数据调整船舶航行速度和船舶航向。

4.根据权利要求1或2所述的航路动态规划方法，其特征在于，所述获取船舶AIS信息，具体包括：

获取船舶AIS信号并对所述船舶AIS信号进行解析，得到初始船舶AIS信息；

对所述初始船舶AIS信息进行处理和储存，得到船舶AIS信息。

5.一种航路动态规划系统，其特征在于，包括：

第一获取模块（110），用于获取船舶AIS信息；

第二获取模块（120），用于获取正在活动中的预测台风数据，所述预测台风数据包括台风位置、风圈半径、台风预测路径和时间；

第三获取模块（130），用于获取船舶抵达目的港的预测航线；

计算模块（140），用于根据所述船舶AIS信息、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶与台风的会遇距离；

设置模块（150），用于根据船舶长度设置安全阈值；

调整模块（160），用于根据所述会遇距离和所述安全阈值调整船舶航线、船舶航行速度和船舶航向；

所述计算模块（140），还用于通过所述预测航线按船艏向得出船舶当前位置，根据所述船舶当前位置、所述预测航线和所述预测台风数据通过融合匹配算法进行计算，得到船舶位置与台风低压中心之间的第一距离；

根据所述第一距离和所述风圈半径，得到船舶与台风的会遇距离；

所述第三获取模块（130）还用于：

根据船舶目的地获取船舶历史航行轨迹；

通过所述船舶历史航行轨迹和蚁群算法获取船舶抵达目的港的预测航线；

所述船舶AIS信息包括以下之一或其组合：船舶海上移动业务识别码、坐标位置经纬度、船舶速度、船舶目的地、船舶长度、预到时间和船舶状态。

6.一种航路动态规划系统，其特征在于，包括：

存储器（300）和处理器（400），其中，所述存储器（300）上存储有可在所述处理器（400）上运行的程序或指令，所述处理器（400）执行所述程序或所述指令时实现如权利要求1至4中任一项所述的航路动态规划方法的步骤。

7.一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，其特征在于，所述程序或所述指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的航路动态规划方法的步骤。