CN117433541B - 一种避台航线自动规划方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种避台航线自动规划方法。为了克服现有技术根据台风的动态进行实时调整，工作量较大的同时，也无法找到全局最优解的问题；本发明包括以下步骤：1.构建地理球面上的倾斜坐标系，获得标度点集合，获得海图采样地图；基于海事部门公布的航路数据构建基本航路地图；2.结合港口/避风区信息，经过节点分析得到航路节点地图，构建船只航行限制条件；3.对航线进行搜索，得到可行路径，并对可行路径进行路径优化。充分考虑了海图信息和航路信息的采集，通过海图采样地图、基本航路地图、航路节点地图的构建，逐层分析得到重要的航路节点，并将之合理连接，保留航路网络信息的同时，降低了动态航路时空搜索的规模，极大降低了计算量。

Description

一种避台航线自动规划方法

技术领域

本发明涉及自动航路规划技术领域，尤其涉及一种避台航线自动规划方法。

背景技术

台风带来的强风和海浪会使得船只在海上航行变得极其困难和危险，给沿海地区的航运产生严重影响。

在避台航线设计上，传统方法一般使用扇形避离法。扇形避离法的原理是根据台风的预测路径和半径范围，设计一个扇形区域。在这个扇形区域内，船只会被指示调整航线，绕开台风的影响区域。

该方法存在一定缺陷：

一是标绘和航线调整需要人工参与，避台航线设计的优劣受人工影响因素较大；

二是通常需要根据台风的动态进行实时调整，工作量较大的同时，也无法找到全局最优解。

因此，需要自动化的避台航线规划方法进行避台航线设计。例如，一种在中国专利文献上公开的“一种船舶避台航线模拟方法及系统”，其公告号CN114444315A，先采集船舶AIS航行数据和台风预测数据，根据台风预测数据计算得到台风风圈大小随时间的变化关系，根据船舶AIS航行数据计算得到某一时刻船舶所在的位置，进而计算出某一时刻船舶与台风风圈边缘的距离，然后根据某一时刻船舶与台风风圈边缘的距离与设定的安全距离阈值进行比较，判断船舶是否受到台风影响，当受到台风影响时，调整船舶AIS航行数据中船舶的航速和航向，直至得到船舶不受台风影响时满足条件的航速和航向，进而模拟绘制出船舶避台航线并进行展示。但是该方案根据台风的动态进行实时调整，工作量较大的同时，也无法找到全局最优解。

由于台风带来的航行限制是动态变化的，需要同时在空间和时间维度上做搜索，加之海上航行的开放性特点，使得自动航线设计方法所需的计算量较大。因此，一种兼顾速度和精度、可以根据台风现有状态和未来预测状态进行航线全局优化的避台航线规划方法显得尤为迫切。

发明内容

本发明主要解决现有技术根据台风的动态进行实时调整，工作量较大的同时，也无法找到全局最优解的问题；提供一种避台航线自动规划方法，。

本发明的上述技术问题主要是通过下述技术方案得以解决的：

一种避台航线自动规划方法，包括以下步骤：

步骤1：构建地理球面上的倾斜坐标系，获得标度点集合{V}，以标度点集合{V}为基础，在海图上进行关键点采样，获得海图采样地图；基于海事部门公布的航路数据构建基本航路地图；

步骤2：在海图采样地图和基本航路地图的基础上，结合港口/避风区信息，经过节点分析得到航路节点地图；构建船只航行限制条件；

步骤3：根据航路节点地图和船只航行限制条件，对航线进行搜索，得到可行路径，并对可行路径进行路径优化。

充分考虑了海图信息和航路信息的采集，通过海图采样地图、基本航路地图、航路节点地图的构建，逐层分析得到重要的航路节点，并将之合理连接，尽可能保留航路网络信息的同时，降低了动态航路时空搜索的规模，极大降低了计算量。

作为优选，所述的标度点集合{V}的获取过程包括：

步骤1-101：以原点为起点，沿x轴方向每隔单位弧长取点，构成y=0上的标度点集合；

步骤1-102：依次以当前标度点集合中相邻两个标度点为三角形的两端点，向远离赤道方向构造球面等边三角形，将得到第三个顶点放入下一标度点集合中；

步骤1-103：判断标度点集合中的标度点的纬度是否大于等于海区的最高纬度；若是，则得到海区内的标度点集合{V}；否则，令y=y+1后返回步骤1-102。

构建该倾斜坐标系的目的在于，较一般的以直角坐标系体系构建的栅格网络，具有近似六边形网格结构，因此具有更好的方向均匀性，有利于复杂几何外形的保持以及较快的寻径搜索速度。

作为优选，所述的海图采样地图的获取过程为：

步骤1-201：对比海图信息，删除标度点集合{V}中的标度点；

将删除的标度点标记为不可达点，放入不可达点集合{Obs}；剩余标度点标记为可达点，放入可达点集合{W}；

步骤1-202：判断可达点集合{W}中的边缘点；

对于可达点集合{W}中的采样点V，若采样点V的邻近点属于不可达点集合{Obs}，则该采样点V为边缘点，放入边缘点集合；

步骤1-203：以标度点集合{V}中的原点开始，分别沿x轴、y轴方向以步长step=2进行采样；

判断采样点的邻近点中是否存在边缘点；若是，则不做改变；否则，将该采样点以及邻近点移出可达点集合{W}，采样点计入二级采样点集合{W（2）}；

步骤1-204：以可达点集合{W}中的原点开始，分别沿x轴、y轴方向以步长step=，s=2,3……，进行采样；

判断采样点的邻近点是否都属于采样点集合{W（）}，若是，则采样点计入步长step=的采样点集合{W（）}，将采样点和邻近点都移出采样点集合{W（）}；若否，则不做改变；

步骤1-205：当采样点集合{W（）}为空时停止采样；取各采样点集合并集为海图采样点集合。

删除位于陆地上的采样点；删除不具备可航条件的采样点，其中不具备可航条件的情形包括位于浅滩、位于禁/限航区、位于暗礁区、位于内水。

作为优选，所述的基本航路地图的构建过程包括：

将航路中各中心线拐点Q坐标转换到倾斜坐标系，记录到航路点集合{R}；

对航路的歌航线段遍历，对于航线段长度超过阈值的航线段内均匀插入N个航线点，得新的航线点集合{R}；

对于航路点集合{R}内的任一航路点R，设定阈值，找到所有距离航路点R在阈值以内的所有航路点，形成航路点集合；

对于每一个航路点，从航路点R向航路点进行连线，得到带方向线段，如果线段满足预设的连接条件，则认为航路点R到航路点连接。

依次记录某段航路PATH各中心线拐点Q的经度Lon、纬度Lat以及所有的航向信息Course；表达式为：（Lon,Lat,{Course}）；对各中心线拐点Q坐标转换为倾斜坐标系UoV，记录到航路点集合{R}；将中心线拐点Q的航线内相邻点进行存储。插入的航线点的航向信息与该航线段的方向保持一致。

作为优选，所述的预设的连接条件包括：

1>航路点R与航路点在不同航路上；

2>线段没有穿越任何不可达点。

3>线段不穿越其他航路；

4>线段与航路点R和航路点的夹角不大于夹角阈值。

线段与航路点R的夹角定义为线段与航路点的所有航向Course的夹角的最小值。

作为优选，所述的航路节点地图的构建过程为：

步骤2-101：采集海区内的港口/避风区地理坐标信息，放入港口/避风区的节点集合{PORT}；

步骤2-102：设定距离阈值，将距离节点集合{PORT}中的节点P在阈值内的所有航路点归集到航路点集合中；

步骤2-103：构建关于航路点/港口节点的有向图Graph_RP；

根据节点集合{PORT}和航路点集合{R}的并集获得有向图的顶点，并计算有向图中任意两顶点的最短路径和最短距离；

步骤2-104：设定距离阈值，将距离航路点集合{R}中的航路点R在阈值内的所有航路点归集到航路点集合中；

步骤2-105：计算航路点R的权重并排序得到{VALUE(R)}，按栈结构进行存储；

步骤2-106：从已有的航路节点出发，找出剩余的航路节点，组成航路节点集合{NODE}；

步骤2-107：根据航路节点集合{NODE}和节点集合{PORT}的并集获得顶点，最终得到航路节点地图。

作为优选，组成航路节点集合{NODE}的过程为：

步骤2-201：在{VALUE(R)}中依次将已有的航路点R以及航路点R所对应的航路点集合内的航路点删除，将航路点R写入航路节点集合{NODE}；

步骤2-202：{VALUE(R)}弹出栈顶元素，在{VALUE(R)}中将和所对应的航路点集合内的航路点删除，将航路点写入航路节点集合{NODE}；

步骤2-203：重复步骤2-202直至{VALUE(R)}为空，最终得到完整的航路节点集合{NODE}。

作为优选，所述的船只航行限制条件具体为：

将台风影响区域划为台风缓航区和台风禁航区；

对于来分缓航区，船只速度将从正常巡航速度降低设定比率；

对于台风禁航区，船只将被限制进入。

对台风和其他客观原因导致的航行约束进行了充分考虑，将航路限制、航行限制置于统一时空内进行全局优化，使得航路设计结果更符合实际需要。

作为优选，所述的航线搜索的过程为：

步骤3-101：分别找到与起点最邻近的航路点/港口节点和与终点最邻近的航路点/港口节点；

步骤3-102：设定起始时刻T=0，将节点构建为时空节点；建立最小堆结构QN，将时空节点放入QN中；

步骤3-103：以时空节点为起点，依次取当前时空节点RT(T=Tc)的相邻时空节点，计算当前时空节点RT(T=Tc)运动到相邻时空节点的代价；

步骤3-104：判断相邻时空节点是否已经加入到QN中；若是，则进入步骤3-105的比较，否则，进入步骤3-106；

步骤3-105：判断下式比较是否成立：

若成立，则进入步骤3-106；否则，进入步骤3-107；

步骤3-106：将更新为；

步骤3-107：计算时空节点到节点的预估代价；

；

步骤3-108：将时空节点记为时空节点的父节点，将时空节点加入或重新加入到QN中；

步骤3-109：弹出QN的堆顶节点作为当前时空节点RT(T=Tc)，判断当前节点RT(T=Tc)的位置节点是否为节点，若是，则停止搜索，进行步骤3-110；否则，返回步骤3-103；

步骤3-110：从时空节点RT(T=Tc)开始，依次找到当前时空节点的父节点，将父节点依次计入路径列表RouteList，直至父节点的位置节点为；将路径列表RouteList取倒序，得到可行路径RouteFinal。

作为优选，所述的可行路径优化过程为：

步骤3-201：筛选出距离台风影响范围小于安全阈值D_limit的时空节点集合；

中的时空节点将可行路径RouteFinal分为若干段，记为“段Segment”；

步骤3-202：用段Segment的两个端节点,之间的最短路径代替原空间路径，路径时间仍取原时间；

判断新路径在相同时间段内是否受台风影响区影响，若是，则依然采用原空间路径；否则，用新路径代替原空间路径；

步骤3-203：记节点的下一个航路点为，节点的前一个航路点为，起点为，终点为；

分别计算→→以及→→的航向角变化；如果航向角变化大于夹角阈值，则删除对应的节点或节点。

对搜索得到的时空路径进行路径优化，使得路径节点得到细化，从集中度较高的航路节点细化为细节性较强的航路点，提高了时空路径的合理性。

本发明的有益效果是：

1.充分考虑了海图信息和航路信息的采集，通过海图采样地图、基本航路地图、航路节点地图的构建，逐层分析得到重要的航路节点，并将之合理连接，尽可能保留航路网络信息的同时，降低了动态航路时空搜索的规模，极大降低了计算量。

2.对搜索得到的时空路径进行路径优化，使得路径节点得到细化，从集中度较高的航路节点细化为细节性较强的航路点，提高了时空路径的合理性。

3.对台风和其他客观原因导致的航行约束进行了充分考虑，将航路限制、航行限制置于统一时空内进行全局优化，使得航路设计结果更符合实际需要。

附图说明

图1是本发明的一种避台航线自动规划方法流程图。

图2是本发明的构建海图采样地图的流程图。

图3是本发明的构建基本航路地图的流程图。

图4是本发明的构建航路节点地图的流程图。

图5是本发明的搜索可行路径的流程图。

具体实施方式

下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。

实施例：

本实施例的一种避台航线自动规划方法，如图1所示，包括以下步骤：

S1.对航线设计涉及的海区M进行航路地图构建。

在本实施例中，涉及的海区约束在东经105°到东经125°、北纬17°到北纬42°。

航路地图包括基本航路地图和海图采样地图，即在基本航路以外的海域，本实施例采用海图采样的方式确定关键点。如图2所示，具体过程包括：

A1.构建一地理球面上的倾斜坐标系UoV。

在本实施例中，倾斜坐标系UoV的原点o选取为海区M中靠近赤道的一点，在本实施例中为东经105°，北纬17°。

倾斜坐标系UoV的x轴方向沿垂直于各经线圈自西向东（即纬度方向），x轴上的单位长度为经线圈上设定的间隔的单位弧长ΔLON；在本实施例中，x轴上的单位长度为经线圈上间隔∆LON=0.0025°的弧长。

倾斜坐标系UoV的y轴方向和y轴上的标度由以下规则确定：

A101.以原点o为起点（原点o记为），沿x轴方向每隔单位弧长∆LON取点，构成y=0上的标度点集合。

A102.计算出标度点集合中相邻两个点（和）之间对应的大圆劣弧弧度。

以和点为三角形的两端点，向远离赤道方向构造球面等边三角形，得到第三个顶点，进而得到刻度上的标度点集合。

A103.再以为起点，按照A101.-A102.所述方法得到刻度上的标度点集合，依次类推，直至标度点集合上的点的纬度恰好大于或等于海区M的最高纬度，得到海区M内的标度点集合{V}。

A104.在相邻的两个刻度y之间（即y=m和y=m+1），纬度lat与刻度y对应关系如下：

特别的，上述步骤A102.中，第三个顶点与前两个顶点的纬度差由下式给出：

特别的，在本实施例中，海区M为一由东西两条经线圈、南北两条纬线圈限定的区域，不能包含极点的区域。

构建该倾斜坐标系UoV的目的在于，较一般的以直角坐标系体系构建的栅格网络，具有近似六边形网格结构，因此具有更好的方向均匀性，有利于复杂几何外形的保持以及较快的寻径搜索速度。

A2.以步骤A1得到的标度点集合{V}为基础，在海图上进行关键点采样，具体做法是：

A201.比对海图信息，删除位于陆地上的采样点；

A202.比对海图信息，删除不具备可航条件的采样点，其中不具备可航条件的情形包括位于浅滩、位于禁/限航区、位于暗礁区以及位于内水等。

A203.将步骤A201和A202中的删除的点记为不可达点，不可达点集合记为{Obs}，剩余点位为可达点，可达点集合记为{W}；

其中，vertex为采样点。

A204.判断可达点集合{W}中的边缘点，具体做法是：

对，判断,,,,,是否属于不可达点{Obs}，若是，则为边缘点，最终得到边缘点集合。

A205.从标度点集合{V}中的原点开始，x、y方向上间隔步长step=2进行采样；

判断采样点邻近点中是否存在边缘点，若无边缘点，将该采样点以及邻近点移出可达点集合{W}，该采样点计入二级采样点集合{W（2）}；若存在边缘点，则不做改变。具体处理方法是：

对采样点，判断邻近点、、、、和是否属于边缘点集合，若其中有一个属于边缘点集合，则将采样点计入二级采样点集合{W（2）}，所有六个邻近点移出可达点集合{W}。

A206.再从可达点集合{W}中的原点开始，x、y方向上间隔步长step=4进行采样；

判断采样点邻近点是否都属于二级采样点集合{W（2）}，若是，则采样点计入步长step=4的四级采样点集合{W（4）}，将采样点和邻近点都移出二级采样点集合{W（2）}；若否，则不做改变。具体处理方法是：

对于采样点，判断邻近点、、、、和是否均属于二级采样点集合{W（2）}；若是，则采样点计入四级采样点集合{W（4）}，将采样点和邻近点都移出二级采样点集合{W（2）}；否则，不做改变。

A207.按照步骤A206的方法，依次取步长step=8,16…再得到{W（8）}、{W（16）},…；经上述采样后得到海图采样点集合；

。

S2.基于海事部门公布的航路数据构建基本航路地图。如图3所示，具体做法是：

S201.记录航线点，对航线点做基本处理。具体做法是：

依次记录某段航路PATH各中心线拐点Q的经度Lon、纬度Lat以及所有的航向信息Course；表达式为：（Lon,Lat,{Course}）；

对各中心线拐点Q坐标转换为倾斜坐标系UoV，记录到航路点集合{R}；将中心线拐点Q的航线内相邻点进行存储。

S202.对航路PATH的航线段SEG进行遍历，航线段SEG为两个相邻航路点之间的航线；如果某个航线段长度超过长度阈值，则在航线段内均匀插入N个航线点，满足：

其中，LEN(SEG)为航线段长度；

插入的航线点的航向信息与该航线段的方向保持一致。

插入的航线点的相邻点为航线段SEG上最近邻两点，将计入航路点集合{R}；处理后得到新的航路点集合{R}。

S203.对航路PATH进行连接。具体做法是：

对于航路点集合{R}内的任一航路点R，设定距离阈值，找到所有距离航路点R在距离阈值以内的所有航路点，形成航路点集合；

对于每一个航路点，从航路点R向航路点进行连线，得到带方向线段，如果满足以下条件，则认为航路点R到航路点连接；

①航路点R与航路点在不同航路PATH上。

②没有穿越任何不可达点。

穿越不可达点的判断标准为上存在一点，该点最接近的标度点是不可达点。

③不穿越其他航路PATH。

④与航路点R和航路点的夹角不大于夹角阈值；

与航路点R的夹角定义为与的所有航向Course的夹角的最小值。

S204.对相邻航路点之间的距离WE进行定义。具体做法是：

其中，当属于相同航路时：

当属于不同航路时：

是相邻的航路点之间的球面距离。

x为对于非指定航路，需要增加的距离代价，作为跨线形式的代价。

S3.在海图采样地图和基本航路地图的基础上，结合港口/避风区信息，经过节点分析得到航路节点地图。如图4所示，具体做法是：

S301.采集海区内所关注的港口/避风区信息，包括港口/避风区地理坐标，记为港口/避风区的节点集合{PORT}。

S302.设定距离阈值，将节点P周围处于距离阈值内的所有航路点归集到航路点集合中；

对于港口/避风区的节点集合{PORT}内的每一节点P，计算节点P到航路点集合中的各航路点的最短路径和最远距离，形成最短路径集合和最短距离集合。节点P和内的任一航路点都被认为是相邻的（双向）。

S303.构建关于航路点/港口节点的有向图Graph_RP；有向图Graph_RP的顶点V_RP由下式确定：

对于顶点V_RP∈{R}，顶点V_RP的相邻点为其相邻航路点以及相邻港口节点，相邻港口节点由S302给出；

对于顶点V_RP∈{R}，顶点V_RP的相邻点为所有与之相邻的航路点。

找到所有航路点/港口节点之间的最短路径，即对有向图Graph_RP内的任意两个顶点，使用带权重的Dijkstra算法，找出两个节点之间的最短连通路径，并计算最短距离。

最终得到最短路径字典RD，表达式为：

最短距离字典的表达式为：

S304.设定距离阈值，对于每一个航路点R∈{R}，找到航路点R周围距离（球面距离）内的航路点，计算R到这些点的距离之和SUM（R），计算航路点R的节点权重：

其中，表示航路点R到周围航路点的平均距离。

然后对所有航路点R的VALUE(R)进行排序，得到{VALUE(R)}，按栈结构进行存储；VALUE(R)越小表示该航路点与其他航路点/港口节点的联系越紧密。

S305.在已有航路点中设置若干航路点为航路节点，作为航路节点提取的初始条件。

S306.从已有的航路节点出发，找出剩余的航路节点。具体做法是：

A301.对于已有的航路节点R，在{VALUE(R)}中依次将航路点R以及航路点R所对应的内的航路点删除，将航路点R写入航路节点集合{NODE}。

A302{VALUE(R)}弹出栈顶元素，在{VALUE(R)}中将和所对应的内的航路点删除，将航路点写入航路节点集合{NODE}；

A303.重复步骤A302，直至{VALUE(R)}为空，最终得到完整的航路节点集合{NODE}。

S307.得到航路节点地图，是一个有向图，其顶点为，边和边的权重由步骤S303确定。

S4.对船只航行限制构建。

台风导致强风、大浪，形成台风影响区。在台风影响区中，船只航行速度降低，甚至失速。在本实施例的方案中，将台风影响区域划为台风缓航区和台风禁航区。在缓航区中，船只速度将从正常巡航速度降低一定比率；而对于禁航区，船只将被限制进入。

由于台风影响区是一些随台风运动不断动态变化的区域。为准确描述台风影响区，需要在各个时刻对该区域进行刻画。本实施例对时间进行离散化处理，设定时间颗粒度为Δt=0.15h，假设规划起始时间为，则时刻t对应的离散化时刻。

其中，ROUND(·)为取整运算，进一步的，为向上取整。

台风缓航区和台风禁航区由一系列离散化时刻下的区域表示。

择优的，所述区域可由若干步骤S1所构建的标度点集合中的标度点表示。具体做法是：

确定台风缓航区的边界和台风禁航区的边界的边界。

找出所有位于内的标度点的集合，则有：

=

找出所有位于内的标度点的集合，则有：

=

择优的，判断T时刻某一点P是否位于台风缓航区或台风禁航区，可采用以下方法：

将点P的坐标转换为UoV坐标；

找出点P最近邻的标度点；判断是否属于或；若属于，则表明点P位于台风缓航区或台风禁航区中。

除了台风影响之外，还存在台风期间某些港口临时关闭、船只无法在某些港口避风等情形，这些情形也会对船只航行方案构成限制。

S5.根据步骤S3构建的航路节点地图和步骤S4构建的航行限制条件，对航线进行搜索。如图5所示，具体包括以下步骤：

S501.将航线的起点和终点坐标转换为UoV坐标，分别找到与起点和终点最邻近的航路点/港口节点和。

如果,既非航路节点也非港口节点，则将,临时加入到航路节点中，完成对航路节点图的更新

S502.设定起始时刻T=0，将构建为时空节点，记为的位置节点；建立一个最小堆结构QN，将放入QN中。

S503.以为起点，依次取当前时空节点RT(T=Tc)的相邻节点，计算RT(T=Tc)运动到的代价。

判断是否已经加入到QN中；如果在QN中，则比较与的大小。

若，则进行步骤S504；

若不在且不曾在QN中，则进行步骤S504。

S504.将更新为；

计算到终点的预估代价，计算,将节点记为的父节点，将节点加入或重新加入到QN中。

S505.弹出QN的堆顶节点作为当前时空节点RT(T=Tc)，如果当前节点RT(T=Tc)的位置节点就是，则停止搜索，进行步骤S506；如果不是，则重复步骤S503。

S506.从RT(T=Tc)开始，依次找到当前时空节点的父节点，将父节点依次计入路径列表RouteList，直至父节点的位置节点为；将RouteList取倒序，得到可行路径RouteFinal。

特别的，上述步骤S303中，当前节点RT(T=Tc)的相邻节点由以下方法获取：

A501当前时空节点RT(T=Tc)对应的位置节点为R，找出节点R的所有相邻节点。

A502对于每个，通过最短路径字典RD找到R到的最短路径，根据船只的巡航速度SPEED，计算得到从R到所需时间δt，将δt按照设定的时间颗粒度Δt进行离散化，分为N=CEIL(δt/Δt)份；

将路劲等分为N份，除去起点R，共得到N个等分点：

,

即为，这N个点分别对应着N个时刻：

。

A503.从时刻开始，找到在时刻，船只在路径Path上对应的位置点，判断是否在时刻的台风禁航区和缓航区内，如果位于台风禁航区内，则认为R到不可达，进行下一个相邻节点的搜索；如果位于台风缓航区，则的位置保持不变，需要更新为，再判断是否在时刻的台风禁航区内，若是则认为到不可达，进行下一个相邻节点的搜索。

A504.取下一个时刻，重复步骤A503，直到遍历到；以更新后的为时间，为位置节点，得到相邻时空节点；计算距离台风影响区的距离，为下一步的路径优化做准备。

特别的，上述步骤S503中，运动到的代价由空间距离和时间距离加权求和得到，设定空间距离权重为α，在本实施例中，α=0.5，则有：

。

特别的，上述步骤S503中，到终点的预估代价由给出，为了保持量纲一致，则有：

。

S6.对步骤5得到的可行路径RouteFinal进行路径优化，具体做法如下：

S601.筛选出节点与台风影响范围距离小于阈值D_limit的时空节点；中的点将可行路径RouteFinal分为若干段，记为“段Segment”；

对于每一个段Segment进行优化调整。具体做法是：

用段Segment两个端节点,之间的最短路径代替原空间路径，路径时间仍取原时间，检验新路径在该时间段内是否受台风影响区影响，若不影响，则用新路径代替原空间路径，若影响，则依然采用原空间路径。

S602.然后对到、到这两段路径进行优化，记的下一个航路点为，的前一个航路点为，分别计算→→、→→的航向角变化，如果航向角变化大于夹角阈值，在本实施例中，，则删除对应的或，完成。

由此，最终得到优化后的路径RouteOptimized。

本实施例的方案充分考虑了海图信息和航路信息的采集，通过海图采样地图、基本航路地图、航路节点地图的构建，逐层分析得到重要的航路节点，并将之合理连接，尽可能保留航路网络信息的同时，降低了动态航路时空搜索的规模，极大降低了计算量。对搜索得到的时空路径进行路径优化，使得路径节点得到细化，从集中度较高的航路节点细化为细节性较强的航路点，提高了时空路径的合理性。对台风和其他客观原因导致的航行约束进行了充分考虑，将航路限制、航行限制置于统一时空内进行全局优化，使得航路设计结果更符合实际需要。

应理解，实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。此外应理解，在阅读了本发明讲授的内容之后，本领域技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等价形式同样落于本申请所附权利要求书所限定的范围。

Claims (10)

1.一种避台航线自动规划方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建地理球面上的倾斜坐标系，获得标度点集合{V}，以标度点集合{V}为基础，在海图上进行关键点采样，获得海图采样地图；基于海事部门公布的航路数据构建基本航路地图；

步骤2：在海图采样地图和基本航路地图的基础上，结合港口/避风区信息，经过节点分析得到航路节点地图；构建船只航行限制条件；

采集海区内的港口/避风区地理坐标信息，放入港口/避风区的节点集合{PORT}；

从已有的航路节点出发，找出剩余的航路节点，组成航路节点集合{NODE}；

根据航路节点集合{NODE}和节点集合{PORT}的并集获得顶点，最终得到航路节点地图；

步骤3：根据航路节点地图和船只航行限制条件，对航线进行搜索，得到可行路径，并对可行路径进行路径优化。

2.根据权利要求1所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的标度点集合{V}的获取过程包括：

步骤1-101：以原点为起点，沿x轴方向每隔单位弧长取点，构成y=0上的标度点集合；

步骤1-102：依次以当前标度点集合中相邻两个标度点为三角形的两端点，向远离赤道方向构造球面等边三角形，将得到第三个顶点放入下一标度点集合中；

步骤1-103：判断标度点集合中的标度点的纬度是否大于等于海区的最高纬度；若是，则得到海区内的标度点集合{V}；否则，令y=y+1后返回步骤1-102。

3.根据权利要求1或2所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的海图采样地图的获取过程为：

步骤1-201：对比海图信息，删除标度点集合{V}中的标度点；

将删除的标度点标记为不可达点，放入不可达点集合{Obs}；剩余标度点标记为可达点，放入可达点集合{W}；

步骤1-202：判断可达点集合{W}中的边缘点；

对于可达点集合{W}中的采样点V，若采样点V的邻近点属于不可达点集合{Obs}，则该采样点V为边缘点，放入边缘点集合；

步骤1-203：以标度点集合{V}中的原点开始，分别沿x轴、y轴方向以步长step=2进行采样；

判断采样点的邻近点中是否存在边缘点；若是，则不做改变；否则，将该采样点以及邻近点移出可达点集合{W}，采样点计入二级采样点集合{W（2）}；

步骤1-204：以可达点集合{W}中的原点开始，分别沿x轴、y轴方向以步长step=，s=2,3……，进行采样；

判断采样点的邻近点是否都属于采样点集合{W（）}，若是，则采样点计入步长step=的采样点集合{W（）}，将采样点和邻近点都移出采样点集合{W（）}；若否，则不做改变；

步骤1-205：当采样点集合{W（）}为空时停止采样；取各采样点集合并集为海图采样点集合。

4.根据权利要求1所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的基本航路地图的构建过程包括：

将航路中各中心线拐点Q坐标转换到倾斜坐标系，记录到航路点集合{R}；

对航路的各航线段遍历，对于航线段长度超过阈值的航线段内均匀插入N个航线点，得新的航线点集合{R}；

对于航路点集合{R}内的任一航路点R，设定阈值，找到所有距离航路点R在阈值以内的所有航路点，形成航路点集合；

对于每一个航路点，从航路点R向航路点进行连线，得到带方向线段，如果线段满足预设的连接条件，则认为航路点R到航路点连接。

5.根据权利要求4所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的预设的连接条件包括：

1>航路点R与航路点在不同航路上；

2>线段没有穿越任何不可达点；

3>线段不穿越其他航路；

4>线段与航路点R和航路点的夹角不大于夹角阈值。

6.根据权利要求1或4或5所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的航路节点地图的构建过程为：

步骤2-101：采集海区内的港口/避风区地理坐标信息，放入港口/避风区的节点集合{PORT}；

步骤2-102：设定距离阈值，将距离节点集合{PORT}中的节点P在阈值内的所有航路点归集到航路点集合中；

步骤2-103：构建关于航路点/港口节点的有向图Graph_RP；

根据节点集合{PORT}和航路点集合{R}的并集获得有向图的顶点，并计算有向图中任意两顶点的最短路径和最短距离；

步骤2-104：设定距离阈值，将距离航路点集合{R}中的航路点R在阈值内的所有航路点归集到航路点集合中；

步骤2-105：计算航路点R的权重并排序得到{VALUE(R)}，按栈结构进行存储；

步骤2-106：从已有的航路节点出发，找出剩余的航路节点，组成航路节点集合{NODE}；

步骤2-107：根据航路节点集合{NODE}和节点集合{PORT}的并集获得顶点，最终得到航路节点地图。

7.根据权利要求6所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，组成航路节点集合{NODE}的过程为：

步骤2-201：在{VALUE(R)}中依次将已有的航路点R以及航路点R所对应的航路点集合内的航路点删除，将航路点R写入航路节点集合{NODE}；

步骤2-202：{VALUE(R)}弹出栈顶元素，在{VALUE(R)}中将和所对应的航路点集合内的航路点删除，将航路点写入航路节点集合{NODE}；

步骤2-203：重复步骤2-202直至{VALUE(R)}为空，最终得到完整的航路节点集合{NODE}。

8.根据权利要求1所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的船只航行限制条件具体为：

将台风影响区域划为台风缓航区和台风禁航区；

对于台风缓航区，船只速度将从正常巡航速度降低设定比率；

对于台风禁航区，船只将被限制进入。

9.根据权利要求1或7或8所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的对航线进行搜索的过程为：

步骤3-101：分别找到与起点最邻近的航路点/港口节点和与终点最邻近的航路点/港口节点；

步骤3-102：设定起始时刻T=0，将节点构建为时空节点；建立最小堆结构QN，将时空节点放入QN中；

步骤3-103：以时空节点为起点，依次取当前时空节点RT(T=Tc)的相邻时空节点，计算当前时空节点RT(T=Tc)运动到相邻时空节点的代价；

步骤3-104：判断相邻时空节点是否已经加入到QN中；若是，则进入步骤3-105的比较，否则，进入步骤3-106；

步骤3-105：判断下式比较是否成立：

；

若成立，则进入步骤3-106；否则，进入步骤3-107；

步骤3-106：将更新为；

步骤3-107：计算时空节点到节点的预估代价；

；

步骤3-108：将时空节点记为时空节点的父节点，将时空节点加入或重新加入到QN中；

步骤3-109：弹出QN的堆顶节点作为当前时空节点RT(T=Tc)，判断当前节点RT(T=Tc)的位置节点是否为节点，若是，则停止搜索，进行步骤3-110；否则，返回步骤3-103；

步骤3-110：从时空节点RT(T=Tc)开始，依次找到当前时空节点的父节点，将父节点依次计入路径列表RouteList，直至父节点的位置节点为；将路径列表RouteList取倒序，得到可行路径RouteFinal。

10.根据权利要求9所述的一种避台航线自动规划方法，其特征在于，所述的对可行路径进行路径优化的过程为：

步骤3-201：筛选出距离台风影响范围小于安全阈值D_limit的时空节点集合；

中的时空节点将可行路径RouteFinal分为若干段，记为“段Segment”；

轴3-202：用段Segment的两个端节点,之间的最短路径代替原空间路径，路径时间仍取原时间；

判断新路径在相同时间段内是否受台风影响区影响，若是，则依然采用原空间路径；否则，用新路径代替原空间路径；

步骤3-203：记节点的下一个航路点为，节点的前一个航路点为，起点为，终点为；

分别计算→→以及→→的航向角变化；如果航向角变化大于夹角阈值，则删除对应的节点或节点。